2차원 이미지의 경계면을 찾는 원리는 다음과 같다. 이미지의 경계면은 보통 위 그림의 a와 같이 색의 차이가 있는 것을 볼 수 있으며, 1차원으로 보면 그림의 b처럼 나타낼 수 있다. 이 색의 차이가 많아지는 부분은 미분을 통해(그림의 c) 찾을 수 있다. 미분연산은 합성곱(convolution) 연산을 사용하여 근사치를 계산할 수 있다. 예를 들어 아래와 같이 2개의 gx, gy matrix를 사용해 2d 이미지에서 미분 값이 큰 위치를 찾을 수 있다. 즉 이미지의 경계면을 찾을 수 있다. def main(): gx = np.array([(-1,0,1), (-2,0,2), (-1,0,1)]) gy = np.array([(-1,-2,1), (0,0,0), (1,2,1)]) src = np.array([(125,255,255,255,255,255), (000,125,255,255,255,255), ...
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