이미지 Thresholding 이미지 Thresholding는 문턱 값 이상이면 어떤 값으로 바꾸어주고 낮으면 0으로 바꾸어주는 기능을 합니다. 예전에 전자전기개론때 배운 문턱전압이랑 비슷한 이론인 것 같습니다. cv2.threshold(img, threshold_value, value, flag) img:grayScale이고 threshold_value는 픽셀 문턱값이고 문턱값 이상이면 value로 바꾸어줍니다. flag에서도 다양한 종류가 존재합니다. cv2.THRESH_BINARY: threshold보다 크면 value이고 아니면 0으로 바꾸어 줍니다. cv2.THRESH_BINARY_INV: threshold보다 크면 0이고 아니면 value로 바꾸어 줍니다. cv2.THRESH_TRUNC: th..

지난 시간에 flutter를 설정해보고 프로젝트를 만드는 것 까지 해보았다. 이번에는 프로젝트를 실행하고 Simulator로 실행해보겠습니다. 그리고 필자는 VsCode를 좋아합니다. Vs Code - flutter 설치 우선 Flutter를 확장 프로그램 마켓에서 설치합니다. Vs Code내에서 프로젝트 생성 Vs Code에서 Command + Shift + P를 눌러주면 아래와 같은 화면이 나옵니다. flutter를 작성 후 New Project를 선택한 후 프로젝트 이름을 적어주면 됩니다. 프로젝트 실행 Vs Code내에서 Terminal을 켜서 flutter Run을 해주면 Flutter SDK version and a device name (or the message No Devices). 연결..

Flutter 소마 기간 중 앱을 어떤 것(React Native, native(kotlin))으로 구현할 까 고민 중 생활 코딩이나 페이스북 글 중에 flutter가 많이 나오길래 팀원과 상의하여 flutter로 구현해보기로 결정했다. 사실은 팀원이 web을 싫어해서 RN은 패스 kotlin은 자주 하던거라서 새로운 도전을 해보기로 하여 Flutter를 선택하게 되었다. 우선 필자는 컴퓨터가 macOs 밖에 없기 때문에 macOs에 맞추어서 설치해보겠다. 실제로 flutter 홈페이지에 들어가보면 window, mac, Linux에 맞추어 설치 방법이 있으니 어려움 없이 따라할 수 있다고 생각이든다. Flutter 설치 위치로 이동 Install Select the operating system on ..

이번에는 프레임에서 특정 색깔만 추출해보겠습니다. 색공간 변경하기! HSV방법으로 색공간을 변경해보겠습니다. Hue(색상), Saturation(채도), Value(진하기)로 표현할 수 있습니다. saturation은 원의 중심에서 0%에서 100%까지 의미합니다. V는 바닥에서 천장까지 0% ~ 100%를 의미합니다. openCV에서는 Hue의 범위를 [0, 179]까지 saturation, Value의 범위를 [0, 255]로 정의하고 있습니다. 아래는 bgr값을 hsv값으로 변경하는 코드입니다. import numpy as np import cv2 def hsv(): blue = np.uint8([[[255, 0, 0]]]) green = np.uint8([[[0, 255, 0]]]) red = n..

이미지 더하기 두개의 이미지를 합성 해보겠습니다. 코드 import numpy as np import cv2 def addImage(imgfile, imgfile2): img1 = cv2.imread(imgfile) img2 = cv2.imread(imgfile2) img1 = cv2.resize(img1, (479, 557)) print(img1.shape) print(img2.shape) cv2.imshow('img1', img1) cv2.imshow('img2', img2) add_img1 = img1 + img2 add_img2 = cv2.add(img1, img2) cv2.imshow("img1 + img2", add_img1) cv2.imshow("cv2.add", add_img2) cv2.w..

이번에 해볼 것은 제목의 roi설정 뿐만 아니라 속성을 가져오고 채널을 분할하고 합치는 것을 해보겠습니다. 속성을 가져오기 코드 import numpy as np import cv2 img = cv2.imread("../resource/Images/ipad.jpeg") print(img.shape) print(img.size) print(img.dtype) 결과 이미지 ROI 이미지를 처리할 때 특정 영역에서 작업이 이루어지는 경우가 있습니다. 이럴 때 ROI를 사용하여 특정 구역을 인덱싱하여 사용할 수 있습니다. 코드 import numpy as np import cv2 img = cv2.imread("../resource/Images/ipad.jpeg") cv2.namedWindow('original..