OpenCV 이미지 산술연산과 논리연산, 혼합 Image Blending

(docs.opencv.org 참조)

영상처리의 가장 기본이 되는 연산 중에는 픽셀 Pixel 연산과 마스크 Mask 연산이 있습니다. 현 블로그에서는 픽셀 간 산술 연산 Arithmetic Operation과 그 응용인 이미지 혼합 Image Blending을 간략히 다루겠습니다. 아래 예에서는 파이썬 코드로 설명하지만 당연히 C언어 함수로도 제공됩니다.

 

이미지 덧셈 Image Addition

덧셈 함수는 cv.add(input1, input2)로 사용할 수 있으며, input1과 input2는 모두 깊이 depth와 유형이 동일해야 하거나 input2는 스칼라 scalar 일 수 있습니다. 아래 예에서 같이 Numpy 연산으로도 이미지 덧셈 연산을 할 수 있습니다. 다만 결과에서 같이 OpenCV 연산은 포화 Saturation 연산이며 Numpy는 modulo 연산이라는 점에 주의해야 합니다.

 

CV 연산과 Numpy 연산 예)

x = np.uint8([250])

y = np.uint8([10])

z1 = cv.add(x,y) # 250+10 = 260 => 255

z2 = x+y                # 250+10 = 260 % 256 = 4

 

이미지 뺄셈, 곱셈, 나눗셈도 각 cv.substract, cv.multiply, cv.divide로 제공되며 형식은 덧셈 연산과 동일합니다.

 

이미지 혼합 Image Blending

이미지 간 혼합감이나 투명감을 주기 위해 이미지 별 다른 가중치를 부여할 수 있습니다. 단순 연산에 응용으로 Result = (1−α)Image1 + αImage2 처럼 가중치를 다르게 적용하여 두 개의 이미지를 혼합 할 있습니다. OpenCV에서는 cv.addWeighted 함수로 제공되며 두 개의 가중치 α, β와 하나의 offset γ을 활용하여 처리할 수 있습니다. 두 개의 가중치의 합은 항상 1이 되어야 합니다. 그림에서는 로봇에 0.7의 가중치를 OpenCV 로고 이미지에 0.3의 가중치로 혼합한 결과 입니다.

 

result =α⋅img1+β⋅img2+γ

result = cv.addWeighted(img1, α, img2, β, γ)

 

 

이미지 논리 연산 Logical Operations

논리 연산자에는 AND, OR, XOR, NOT 가 있습니다. 논리 연산은 이진 Binary 이미지에 적용되며 픽셀 단위로 수행됩니다. 이진 이미지 처리 시 마스킹, 특정 처리, 형태 분석 등 활용될 수 있습니다. 그림에서 같이 AND의 경우 두 입력이 모두 1일 때 1이 되며, OR 연산은 두 입력 모두 또는 하나가 1일 때 1이 됩니다.

 

 

NOT 연산 cv. bitwise_not() 함수를 이용하며 Result = -Input과 같이 입력에 대한 반전과 같습니다. AND 연산은 아래와 같이 활용할 수 있으며 OR 및 XOR도 각 cv.bitwise_or(), cv.bitwise_xor()로 테스트 해 볼 수 있습니다. Input1과 Input2는 모두 동일한 배열이거나 또는 Input1은 배열, Input2는 Scalar가 될 수 있습니다.

                    

AND 연산 파이썬 예)

Result = cv.bitwise_and(Input1, Input2)