OpenCV+Unity Gaussian, Median Blur와 Canny 내용 재정리

보통 잡음제거를 위해 Gaussian Blur와 Median Blur를 많이 사용한다. 

 

그리고, 이미지에서 edge를 검출하기 위해 Canny 알고리즘을 사용하여 검출한다. 

 

이에대한 인자값 설명등을 위해 따로 내용정리를 한다. 

 

0. 필터, 컨블루전에 대한 간략 설명

    - 필터, Kernel, Window, Mask 가 동음이의어 이다.
    - 행렬로 이루어져 있으며, (예 : 5 x 5 행렬) 각 픽셀을 이 행렬을 통과시켜 값을 변경하는 계산식을 컨블루전

       이라고 한다. 이런 행위 자체를 필터링이라 한다. 

* 각 알고리즘의 kernel크기는 홀수이어야 한다

1. Gaussian Blur
    - 대상이 되는 마스크가, 가운데 픽셀값이 가장 높고 주변부로 갈수록 낮다. 

    - 이 특성이 있기에, 픽셀 계산을 진행하면, 대상이 되는 픽셀 주변부가 가장 영향을 많이받고, 

       멀어질수록 영향을 덜 받는다. 따라서 본모습의 형태는 유지하면서 Blur 효과를 낸다. 

    - 호출방법과 인자값 설명
       - 호출 : Cv2.GaussianBlur(source, dst, new Size(25, 25), 0);
       - 인자값 : 
          - 1번 : 소스 Mat
          - 2번 : 결과 출력 Mat
          - 3번 : Gaussian Kernel의 크기이다. 이 크기가 클수록 Blur 효과가 커진다
          - 4번 : 표준편차값으로, 0이 Auto이다. 

    - 원본과 Gaussian Blur 적용 이미지
       - 전반적으로 흐릿한걸 볼 수 있다.

2. Median Blur
    - Kernel의 픽셀값중 중앙값 (가운데값)을 선택한다. 

       * 중앙값이란 값 자체가 중앙에 있는 값을 말한다. 예를들어 10, 30, 90, 150, 200 이라 한다면 90이 중앙값이 된다. 
    - 작은 검은색 혹은 흰색점 (마치 지지직 거리는 노이즈가 껴 있는 이미지) 제거에 좋다. 
       - 그 이유는, 중앙값을 선택하기에, 검은색, 흰색값은 대체로 중앙값이 될 수 없으므로 제거가 된다.

 - 호출방법과 인자값 설명
       - 호출 : Cv2.MedianBlur(source, dst, ksize);
       - 인자값 : 

          - 1번 : 소스 Mat
          - 2번 : 결과 출력 Mat
          - 3번 : Kernel의 크기이다. 값이 클수록 blur 효과가 크다.
 - 원본과 MedianBlur 적용 이미지

 * Gaussian Blur 와 MedianBlur의 큰 차이점은, MedianBlur는 Edge가 대체적으로 선명하다.

 

3. Canny 알고리즘
    - 이미지에서 Edge만 검출하여 돌려주고, 나머지는 흑백처리 한다.  테두리 검출에 쓰인다. 

    - 호출방법과 인자값 설명
       - 호출 : Cv2.Canny(source, dst, threshold1, threshold2);
       - 인자값 :

          - 1번 : 소스 Mat
          - 2번 : 결과 출력 Mat
          - 3번 : 임계값이다. 이 값이 작을 수록 Edge로 판단될 가능성이 커진다. 즉 Edge가 아니더라도 Edge로 인식될
                    확률이 올라간다. 
                    사각형에서 일부 선이 끊겼을 경우를 가정하면, 이 값이 작을수록 Edge로 사각형 테두리 선이 검출되고
                    값이 클수록 Edge로 검출되지 않을 가능성이 커진다. 이는 4번째 인자값의 결과에 따라 결정된다.

          - 4번 : Edge인지 아닌지를 판단하는 임계값이다. 3번보다 4번 임계값의 변화가 결과물에 큰 영향을 미친다. 

                    값이 작을수록 작은 부분도 Edge로 판단하고, 값이 클수록 단순화 하여 Edge를 검출한다. 

 

 - Canny 알고리즘 적용. 따로 명시가 없는경우 값은 100을 주었다.