안녕하세요. 지난 포스팅의 Opencv 제대로 쓰기[4].흐림 처리에서는 opencv를 이용한 2D 필터링을 할 수 있는 함수인 cv2.filter2D, 박스 필터링을 적용하는 함수인 cv2.blur, 가우시안 블러링을 적용하는 함수인 cv2.GaussianBlur 들에 대해서 알아보고 커널의 크기나 분산의 크기를 바꾸는 등 주요 파라미터들을 바꾸어보면서 어떤 결과가 나오는 지도 알아보았습니다. 이에 이어서 opencv를 이용해서 영상 샤프닝을 수행하는 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 영상 샤프닝에 대해서 더 자세히 공부하고 싶으신 분들이나 MATLAB으로 구현을 원하시는 분들은 아래에 이전에 미리 정리해두었던 링크를 참조해주시길 바랍니다. 참고로 본 포스팅에서는 언샤프 마스킹을 구현하지 않았습니다.
디지털 영상 처리 - 샤프닝 공간 필터(Sharpening Spatial Filter) : 라플라시안 필터
안녕하세요. 지난 포스팅의 디지털 영상 처리 - 스무딩 공간 필터 구현에서 선형/비선형 스무딩 필터를 간단하게 구현해보고 테스트까지 해보았습니다. 스무딩 필터링은 결국 영상 블러링을
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디지털 영상 처리 - 샤프닝 공간 필터(Sharpening Spatial Filter) : 언샤프닝 마스킹, 하이부스팅 필터링
안녕하세요. 지난 포스팅의 디지털 영상 처리 - 샤프닝 공간 필터(Sharpening Spatial Filter) : 라플라시안 필터에서는 샤프닝의 기본 원리와 등방성 샤프닝 필터인 라플라시안 필터에 대해서 알아보
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디지털 영상 처리 - 샤프닝 공간 필터(Sharpening Spatial Filter) : 언샤프닝 마스킹, 하이부스팅 필터링
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전체 파이썬 코드는 아래의 깃허브를 보시면 됩니다.
skawngus1111/opencv-python-tutorial
Contribute to skawngus1111/opencv-python-tutorial development by creating an account on GitHub.
github.com
이번 포스팅에서 사용한 주요 함수는 cv2.Laplacian(src, dst, ddepth, ksize, scale, delta, borderType)입니다. 여기서 몇 가지 파라미터는 이미 이전 포스팅에서 이미 봤기 때문에 새롭게 나온 scale이라는 파라미터만 보도록 하겠습니다.
- scale(double) : 출력 영상의 스케일을 조정하는 파라미터. 파라미터를 넘기지 않는다면 스케일링을 하지 않음.
마지막으로 결과만 보고 마치도록 하겠습니다.
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