[Python-OpenCV] Erosion 과 Dilation

[Python-OpenCV] Erosion and Dilation

Posted by nicewoong on January 5, 2018

2018-01-05(금)

이미지 형태전환 - Erosion and Dilation


이미지 형태 전환 (Morphological Transformations)

  • 이미지 형태 전환은 기본적으로 Binary Image 상에서 이루어진다.

  • 두 개의 input 이 필요하다. (원본 이미지, 커널)

  • 커널은 Image Transformation 을 결정하는 구조화된 요소

  • Erosion 은 이미지를 침식시키는 것

  • Dilation 은 이미지를 팽창시키는 것

  • 커널의 크기가 크거나, 반복횟수가 많아지면 과하게 적용되어 경계가 없어질 수도 있다.


Erosion

  • Erosion 은 이미지를 침식시키는 것

  • Foreground 가 되는 이미지의 경계부분을 침식시켜서 Background 이미지로 전환한다.

  • Foreground 이미지가 가늘게 된다.

  • 흐릿한 경계부분은 배경으로 만들어버린다고 생각하면 좋을 듯

  • 이미지는 Matrix 이다. 작은 (n x n) 커널 창으로 이미지 전체를 훝으면서 커널창에 들어온 matrix 값들을 변경한다.

  • 메서드는 아래와 같다.

  • erosion = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)

    • img: erosion을 수행할 원본 이미지
    • kernel: erosion을 위한 커널
    • iterations: Erosion 반복 횟수


Dilation

  • Dilation 은 이미지를 팽창시키는 것

  • Erosion과 반대로 동작한다.

  • 메서드는 아래와 같다.

  • dilation = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)

    • img: erosion을 수행할 원본 이미지
    • kernel: erosion을 위한 커널
    • iterations: Erosion 반복 횟수


Erosion과 Dilation 을 적용한 코드 실습

  • 아래와 같이 코드를 작성한다.
def erosion_dilation():
    filename = 'images/ad_text2.jpg'
    image = cv2.imread(filename, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  #// 회색조로 이미지 객체를 생서한다.

    #// make kernel matrix for dilation and erosion (Use Numpy)
    kernel_size_row = 3
    kernel_size_col = 3
    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)

    erosion_image = cv2.erode(image, kernel, iterations=1)  #// make erosion image
    dilation_image = cv2.dilate(image, kernel, iterations=1)  #// make dilation image

    # open image window
    cv2.namedWindow('erosion_image',
                    cv2.WINDOW_NORMAL)  #// 윈도우 창의 성격 지정 인자 : (윈도우타이틀, 윈도우 사이즈 플래그) , 사용자가 크기 조절할 수 있는 윈도우 생성
    cv2.imshow('erosion_image', erosion_image)  #// ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C 적용한 이미지 열기

    # open image window
    cv2.namedWindow('dilation_image',
                    cv2.WINDOW_NORMAL)  #// 윈도우 창의 성격z 지정 인자 : (윈도우타이틀, 윈도우 사이즈 플래그) , 사용자가 크기 조절할 수 있는 윈도우 생성
    cv2.imshow('dilation_image', dilation_image)  #// ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 적용한 이미지 열기

    # final process
    cv2.waitKey(0)  #// 키보드 입력될 때 까지 계속 기다림
    cv2.destroyAllWindows()  #// 이미지 윈도우 닫기
  • 위 코드의 수행결과는 아래와 같다. 원본 -> Erosion 결과 -> Dilation 결과 순서이다.

erosion and dilation

  • Erosion 은 한 뭉치(?)가 더 가늘어지고, Dilation 은 한 뭉치가 좀더 굵어진다.


커널 매트릭스 (Kernel Matrix) 생성

erosion-dilation-kernel

  • image 는 사실 matrix data 입니다.

  • kernel 이라는 작은 matrix 가 image data 전체를 훑으면서 효과를 적용합니다.

  • kernel 사이즈를 조절하면서 이미지에 적용되는 효과를 조절할 수 있습니다.

  • 위 예제에서 Numpy 를 이용하여 kernel matrix 를 생성했죠. 그런데 다른 방법이 있습니다.

  • M1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) 메서드를 활용해서 더 손쉽게 Kernel Matrix 를 생성가능합니다.

// make kernel matrix for dilation and erosion (Use Numpy)
    kernel_size_row = 3
    kernel_size_col = 3
    kernel = np.ones((kernel_size_row, kernel_size_col), np.uint8)

// make kernel matrix for dilation and erosion (Use cv2 method)
    kernel_size_row = 3
    kernel_size_col = 3
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (kernel_size_row , kernel_size_col))


참고