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GaussianBlur(src, dst, Size(w,h), a, b)
- src : 소스 이미지
- dst : 대상 이미지
- Size(w,h) : 사용할 커널의 크기 (고려할 이웃), 홀수인 양수여야 함
- a : X 방향 표준 편차
- b : Y 방향 표준 편차
- 중심에 있는 픽셀에 가장 높은 비중 부여
- 주로 에지를 검출하기 전, 노이즈를 제거하기 위해 사용
- Size(w,h) 로 픽셀개수 정함
- a와 b가 클수록 더 부드러워짐
- 엣지가 무뎌지고 노이즈제거도 잘 안됨. 따라서 Bilateral Filter 추천
* Bilateral Filter : 엣지를 보존하면서 노이즈를 제거하는 비선형 필터
Canny(src, dst, threshold1, threshold2)
- src : 소스 이미지
- dst : 대상 이미지
- threshold1 : 낮은 경계값 ( 지정한 값보다 작은 값을 가지는 경계선은 약한 경계선으로 인식 )
- threshold2 : 높은 경계값 ( 전 처리 후 남은 경계선에서, 지정한 값보다 높은 값 갖는것은 확실한 경계선으로 인식)
- 즉, 낮은 경계값은 그대로 두고 높은 경계값을 높이면, 표현된 경계선이 더 줄어듦
- 높은 경계값은 그대로 두고 낮은 경계값을 낮추면, 훨씬 많은 경계선들이 생김
approxPolyDP(src, dst, a, b)
- src : 꼭지점의 개수를 줄일 contour
- dst : 결과로 넣을 contour
- a : 오차 epsilon (이 값이 작아질 수록 최대한 비슷하게 잡아냄)
- b : 폐곡선 or 계곡선 (boolean)
현재 스캔코드는 잘 구동되는데 정확도가 떨어져서 문제다😥
이 함수들의 수치값들을 조절하면서 정확도를 높이도록 해봐야지!!!!!!!!!
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