Opencv를 이용한 디지털 영상처리 Chapter03 정리 및 연습문제

※ 개인적으로 공부하면서 남긴 기록이라 잘못된 내용이 있을수있어서, 잘못된 내용은 댓글로 알려주세욥

1. Mat 클래스

Opencv에서 영상을 처리하기위해서는 Matrix형태로 데이터를 처리하게되는데 행렬을 쉽게 구현해놓은 것이

Mat클래스입니다. ~~교수님께서는 대학원시절에 이걸 2차원 배열로 직접 구현했다는데 ㄷㄷㄷㄷ~~

2. Mat 클래스 기본 구조

Mat클래스 생성자 기본형:

Mat (int rows, int cols, int type, const Scalar &s);

or Mat (size(int rows,int cols), int type, const Scalar &s);

rows: 영상의 행 개수
cols: 영상의 열
type:화소값을 저장하는데 쓰는 자료형(아래에서 자세히 설명)
s:화소의 초기값(밝기)

출처:https://slidesplayer.org/slide/17751217/

Mat::Type():
가장 대표적으로 많이 쓰는 type인 CV_8UC3로 설명하겠습니다.

CV_8U는 화소값이 8bit unsigned integer 바로 uchar 를 의미 합니다. (범위는 0~255)

CV_8S=????(정답은 댓글에)

다음은 C3인데 이건 channel의 개수를 의미합니다. 예를 들어 Mat m1(3 , 4 ,CV_8UC3, 0~255)라면

3x4 사이즈이고 각각의 element값은 0~255인 행렬이 3개있다고보면 됩니다.

근데 왜 channel를 여러개 하냐하면은 빛의 특성때문입니다.

아시다시피 빛은 3원소로 빨강,초록,파랑으로 모든색을 표현할수있습니다. 그러면 아래 그림처럼 영상은 red, green,blue로 나누어 세가지를

합치면 아래와같이 우리가 아는 영상이 나오게됩니다. 물론 뒷부분에서는 grayscale 등 다양한 방법으로 영상의 색을 표현합니다.

그러면 각각 화소의 밝기는 Scalar(Blue,Green,Red)를 0~255사이의 값을 넣으면 됩니다.

그래서 영상처리에서 CV_8UC3를 많이 사용하는 이유가 RGB를 다루기 위함입니다.

Mat 클래스 깊은 복사 & 얇은 복사

얇은 복사 :

Mat A(3,3,CV_8UC3,Scalar(0,0,0));

Mat B=A;

일반적인 C/C++에서는 A의 값을 복사해서 B라는 새롭게 할당된 메모리에 write하면서 A와 B는 값만 같은 아예 다른 주소의 메모리에 할당되어있습니다. 하지만 Mat 클래스는 위에서 본 것 처럼 데이터가 매우 크기 때문에 메모리 효율 문제로 B를 위한 새로운 공간을 할당하지않고 A의 메모리주소를 같게합니다.

즉 이렇게하고 B를 통해 뭔가 연산을 해서 B를 수정하면 A의 값도 바뀌게 됩니다.

깊은 복사:

파이썬에서는 커퓨터 자체에서 이부분을 관리를 해주지만 c/c++은 그렇지 않기에 아래와 같이 clone() 혹은 copyTo()를 사용하여 깊은 복사를 수행

Mat A;

Mat B=A.clone();

Mat A,B;
B.copyTo(A);//B:복사시킬 원본 이미지, A:복사본이 저장되는 위치

이렇게 하면 A와 B는 서로 독립적인 존재가 됩니다.

Mat 클래스 생성 방법

1. 이미지 파일을 통한 Mat 생성

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	Mat img=imread("파일명");
    
    cout <<rows값 << img.rows<< endl;
    cout <<coloum값 << img.cols << endl;
    cout <<Mat 크기 << img.size() << endl;
    cout << 전체 화소 개수 << img.total() << endl;
    cout << 한 화소의 크기 << img.total() << endl;
    cout << 타입 << img.type() << endl;
    cout << 채널 << img.channels() << endl;
    waitKey();
    return 0;
    
}

2. zeros(), ones(),eye() 통한 생성

3. randu()를 통한 화소값을 난수로 설정

int main()
{
	Mat R=Mat(3,6, CV_8UC1);
   	randu(R, Scalar::all(0), Scalar::all(255)); 0~255사이의 난수 
    	return 0;
}

관심영역 지정하기(ROI)

아래 그림처럼 영상의 특정영역만 데이터를 뽑아옵니다.

int main()
{
	Mat A;
	A = imread("d:/lenna.jpg", IMREAD_COLOR);

	Rect r(10, 10, 100, 100); //
	Mat D = A(r); //A영상의 일부를 D에 얕은복사로 저장 D는 현재 위의 이미지에서 Subimage(ROI)를 가리킴
	D = Scalar(0, 0, 0);//영상 A의 ROI부분의 화소값 변경	
	imshow("src", A);
	waitKey();
	return 0;
}

Rect 클래스를 통해 사각형을 만들어내어 영역을 만들어냅니다.

Rect(cols 시작점, rows시작점, cols크기(가로크기),rows(세로크기));

도전문제(p92)

1. Mat B=A.clone()은 깊은 복사로 A,B는 서로 독립적임

:FALSE

2. copyTo()함수 또한 clone()함수와 마찬가지로 깊은복사 함수로

:FALSE

Exercise

01. Mat 클래스

02.Size

03.

Mat A(3,4,CV_8CU3,Scalar(0,0,0));//명시적 생성

Mat A;
Mat B=A; //얕은복사를 통한 Mat클래스 생성
Mat B=A.clone();//깊은복사를 통한 Mat클래스 생성

04. 문제에서는 아래의 데이터는 1x25사이즈의 2차원 행렬입니다.

아마도 {10, 20, 30 , 40 ,50} 이란 1x5 matrix 생성후 resize로 1x25로 만든게 아닌가 합니다.

{ 10 , 20, 30, 40, 50,

10 , 20, 30, 40, 50,

10 , 20, 30, 40, 50 }

#include <iostream>
#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat A=(Mat_<int>(1,5) << 10,20,30,40,50);
    resize(A,A,Size(1,25));
    cout << A << endl;
    return 0;
}

05.

#include <iostream>
#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    vector<Point> points;
    for (int j = 0; j < 10; j++)
	{
		 points.push_back(int(rand() % 100));        
	}
    return 0;
}

#include <iostream>
#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
   Mat img=imread("~~~~",IMREAD_COLOR);
   
   imshow("windows",img);
   waitKey();
   return 0;
}

07. 이거 같은경우는 HSV영역으로 변환하거나 아니면 Mat클래스에 직접 접근해야되서 다음장에 쓰겠습니다.

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춘식이의 개발일지