OpenCV 윤곽선 검출 Edge Detection

윤곽선 검출 Edge Detection은 물체에 경계선을 추출하기 위한 기술 입니다. 우리가 알고자 하는 물체의 모양, 크기, 위치 등 정보를 확인하고자 할 때 사용되는 기술로 알고리즘의 전처리 과정에서 이용됩니다. 요즘 기술개발이 활발히 진행되고 있는 Machine Learning의 한 분야인 딥러닝 Deep Learning에서 영상의 특징점 Feature 을 정의하는데도 사용되는 전처리 기술 입니다.

Edge Detection 기술이 사용 된지는 오래됐으며 현재까지도 폭넓게 사용되고 있고, 수학적 접근방식에 따라 다양한 방법들이 존재합니다. 현 이야기에서는 OpenCV에서 제공되는 윤곽선 검출 도구 중 Sobel Edge Detection과 Canny Edge Detection 기술 사용법에 대한 설명입니다. Edge Detection에 앞에 붙어 있는 Sobel과 Canny는 개발자에 이름이며 WIKIPEDIA에 의하면Sobel Filter는 1968년과 Canny Edge Detector는 1986년에 개발되었습니다. 정말 오래된 기술 입니다만 현재도 상당히 많이 사용되고 있고, 이러한 윤곽선 검출 기술에 기본 원리는 미분 연산자 Differentiation Operator에 의한 밝기 변화 탐색 입니다. 다시 말해, 물체의 가장자리에서 밝기 변화가 크므로 Pixel 값에 차이를 통해 윤곽선 유무를 판단할 수 있다는 의미이기도 합니다.

위에서처럼 OpenCV에서 제공되는 Edge Detection 함수인 Sobel과 Canny를 볼 수 있습니다. 먼저 cvSobel 함수를 살펴보면 앞에서 설명한 기본 함수들에서처럼 입력영상인 “src”와 결과영상을 담기위한 “dst”가 보입니다. “aperture_size”는 Sobel Mask의 크기를 나타내고 “3”이면 3X3을 의미합니다. “xorder”와 “yorder”는 Sobel Mask 연산 시 결과값의 위치를 나타내는데 3X3의 경우 중심인 xorder = 1과 yorder = 1 이 되며, Mask의 시작점은 (0, 0)이니 2가 아닌 1이 됩니다.

 

Sobel 사용 예)

cvSobel( Input_Image, Result_Image, 1, 1, 3)

cvConvertScaleAbs(Result_Image, Convert_Result_Image, 1, 0)

 

cvSobel 함수 사용은 위에 예처럼 사용하면 되는데 cvConvertScaleAbs()라는 함수가 더 있죠? cvSobel 함수 사용 시 주의할 점이 있습니다. 앞에서 언급했듯이 Edge Detection의 원리가 Pixel의 차이를 이용하기 때문에 결과에서는 마이너스 “-“ 값이 존재하고 Result_Image의 Depth는 보통 Input_Image의 Depth가 unsigned 8-bit 이니 signed 16-bit 으로 구성되어야 합니다. 따라서 최총 결과를 확인하기 위해서는 절대값을 이용하여 다시 unsigned 8-bit 으로 변환해 줘야 하고, 이때 사용되는 함수가 cvConvertScaleAbs() 입니다.

 

cvCanny 함수의 경우 입력영상인 “image”와 결과영상인 “edges”가 보이고 “apertureSize = 3”은 Sobel Mask 에  3X3을 의미합니다. 여기서 cvSobel 함수와 다르게 “threshold1”과 “threshold2”를 입력하게 되어 있는데, “threshold1” 이하는 외곽선이 아닌 영역으로 “threshold2” 이상은 외곽선인 영역, 그리고 “threshold1”과 “threshold2”의 사이는 Canny Procedure에 의해 외곽선 유무를 판단하게 됩니다.

 

Canny 사용 예)

cvCanny( Input_Image, Result_Image, 100, 200, 3 )

 

cvCanny 사용 예에서 threshold1과 threshold2의 100과 200은 0 ~ 255의 범위를 갖는 8-bit 영상 기준으로 설정된 값을 의미하고, Result_Image는 Input_Image와 동일한 속성으로 설정하면 됩니다. 앞에 설명과 그림 결과와 같이 8-bit Input_Image 기준으로 cvSobel 함수의 최종 Result_Image는 8-bit 그레이 Gray 영상이며, cvCanny 함수의 경우 8-bit 바이너리 Binary 영상이니 이것만 주의해서 활용하면 됩니다. Sobel 및 Canny의 수학적 또는 알고리즘 접근에 대해서는 영상처리기술에서 추가적으로 다뤄보도록 하겠습니다.