OpenCV에서는 puttext() 함수를 사용하여 이미지에 텍스트를 넣을 수 있습니다. 이 함수는 에 정의되어 있습니다. 헤더. 이미지에 텍스트를 넣으려면 먼저 이미지를 로드할 행렬을 선언해야 합니다. 프로그램에서 이미지를 로드하는 대신 흰색으로 행렬을 채운 다음 해당 행렬에 텍스트를 넣습니다. 매트릭스에서 텍스트의 시작점, 텍스트의 글꼴, 글꼴의 색상 및 글꼴의 두께를 정의해야 합니다. 이 방법의 기본 구문은 다음과 같습니다 - 구문 putText(image, "Text in Images", text_pos

회색조 이미지에서 픽셀 값은 단일 숫자 값입니다. 그러나 RGB 이미지와 같은 컬러 이미지에서 픽셀은 3개의 값을 갖는 벡터입니다. 이 세 가지 값은 세 개의 채널을 나타냅니다. 여기에서 회색조 이미지와 RGB 이미지 픽셀 값에 모두 액세스하고 이미지 픽셀에 무작위로 노이즈를 추가하는 함수를 만들 것입니다. 그런 다음 결과를 관찰하기 위해 main() 함수 내에서 함수를 호출합니다. 다음 프로그램은 OpenCV에서 at 메소드를 사용하여 픽셀 값을 변경하는 방법을 보여줍니다. 예시 #include<iostream> #

이전 방법(at 방법)에서는 픽셀 값에 액세스하는 동안 이미지 유형을 지정해야 합니다. at 방법보다 간단한 또 ​​다른 방법이 있습니다. 직접 접근 방식이라고 합니다. 이 방법을 사용하여 픽셀 값에 액세스하려면 Mat, Mat, Mat와 같은 Mat 유형을 지정해야 합니다. 등등. 다음 프로그램은 OpenCV에서 직접 접근 방식을 사용하여 픽셀 값을 변경하는 방법을 보여줍니다. 예시 #include<iostream> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespa

특정 픽셀의 값을 읽으려면 at 또는 직접 접근 방법을 사용할 수 있습니다. 여기에서 우리는 두 가지 접근 방식을 모두 배울 것입니다. at 메서드부터 시작하겠습니다. 다음 프로그램은 RGB 이미지의 (10, 29) 위치에 있는 픽셀 값을 읽어옵니다. 예시 #include<iostream> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() {    Mat image;//taking

이미지 처리에서는 이미지에 대한 계산을 수행합니다. 좀 더 구체적으로 말하면 픽셀에 대한 계산을 수행하므로 픽셀 수가 많을수록 계산에 더 많은 시간이 소요됩니다. 계산 시간을 줄이려면 이미지를 효율적으로 스캔해야 합니다. 포인터를 사용하여 효율적인 이미지 스캐닝 루프를 구현하는 방법을 배울 것입니다. 여기에서 색상 감소 전략의 예와 함께 픽셀 스캔 프로세스를 볼 수 있습니다. RGB 이미지와 같은 컬러 이미지는 3개의 채널로 구성됩니다. 이러한 각 채널에는 픽셀 수가 동일하지만 해당 값이 있습니다. 이 값은 각각 8비트 부호 없는

OpenCV에는 C++ STL 호환 Mat iterator 클래스가 있습니다. 이 Mat iterator 클래스를 사용하면 픽셀에 매우 쉽게 액세스할 수 있습니다. Mat iterator 클래스의 객체를 생성해야 합니다. Mat_::iterator example로 할 수 있습니다. Mat_와 같이 Mat 뒤에 밑줄을 사용해야 하는 이유는 템플릿 방식이기 때문입니다. 이 메서드는 iterator 클래스의 객체를 생성할 때 반환 타입을 지정해야 한다. 이것이 우리가 데이터 유형을 선언한 이유입니다. 다음 프로그램은 OpenCV에서

밝기를 변경하면 픽셀 값이 변경됩니다. 각 픽셀의 현재 값에 어떤 정수 값을 더하거나 빼는 것을 의미합니다. 모든 픽셀에 정수 값을 추가하면 이미지가 더 밝아집니다. 모든 픽셀에서 일정한 값을 빼면 밝기가 감소합니다. 먼저 밝기를 높이는 방법과 밝기를 줄이는 방법을 알아보겠습니다. 밝기 증가 OpenCV를 사용하여 밝기를 높이는 것은 매우 쉽습니다. 밝기를 높이려면 각 채널에 값을 추가하면 밝기가 증가합니다. 예를 들어, BRG 이미지에는 파란색(B), 녹색(G) 및 빨간색(R)의 세 가지 채널이 있습니다. 즉, 픽셀의 현재 값은

밝기를 줄이는 방법은 밝기를 높이는 것과 매우 유사합니다. 유일한 차이점은 이미지에서 스칼라(B, G, R)를 빼는 것뿐입니다. 여기에서 스칼라 값을 빼서 밝기를 줄입니다. 다음 프로그램은 OpenCV에서 이미지의 밝기를 줄이는 방법을 보여줍니다. 예시 #include<iostream> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() {    Mat original; //Decla

밝기와 대비를 변경하는 것은 이미지 처리에서 자주 발생하는 편집 효과입니다. 여기서는 이미지의 대비를 변경하는 방법에 대해 알아봅니다. 대비는 이미지의 선명도를 제어합니다. 대비가 높을수록 이미지가 선명해지고 대비가 낮아질수록 이미지가 흐려집니다. 대비를 변경하면 픽셀의 가중치가 증가합니다. 대비가 높을수록 이미지가 더 선명해집니다. 대비를 변경하려면 픽셀 값에 상수를 곱하십시오. 예를 들어 이미지의 모든 픽셀 값에 2를 곱하면 픽셀 값이 2배가 되어 이미지가 더 선명하게 보입니다. 다음 프로그램은 OpenCV에서 이미지의 대비

히스토그램은 이미지의 깊이 강도를 나타냅니다. 예를 들어, 색상 깊이가 8비트인 이미지를 고려하십시오. 이는 모든 픽셀이 0에서 0에서 255까지의 색상 깊이를 가질 수 있음을 의미합니다. 이미지가 RGB 이미지인 경우 빨강, 녹색 및 파랑 채널이 있습니다. 예를 들어, 이미지의 지점에는 빨간색만 있습니다. 그러면 해당 이미지의 색상 깊이가 빨간색 채널에 있으며 픽셀 값은 0에서 255까지 다양합니다. 0은 빨간색이 없음을 의미하고 255는 더 많은 읽기를 의미합니다. 히스토그램은 모든 채널과 모든 색상에 대해 이러한 종류의 결과

히스토그램 이미지의 는 픽셀의 강도 값의 빈도를 보여줍니다. 이미지 히스토그램에서 X축은 그레이 레벨 강도를 나타내고 Y축은 이러한 강도의 빈도를 나타냅니다. 히스토그램 균등화 명암 범위를 확장하기 위해 이미지의 대비를 개선합니다. equalizeHist() 함수를 사용하여 주어진 이미지의 히스토그램을 균등화할 수 있습니다. . 이 함수의 기본 구문은 -입니다. 구문 equalizeHist(Source Matrix, Destination Matrix). 이 프로그램에서는 회색조 이미지를 균등화합니다. 하나의 채널만 존재한다는

여기에서는 기본 카메라에 액세스하고 해당 카메라의 비디오 스트림을 표시하는 방법을 이해합니다. 랩톱에서는 고정 웹캠이 기본 카메라입니다. 데스크탑에서 기본 카메라는 카메라가 연결된 직렬 포트의 순서에 따라 다릅니다. 기본 웹캠에서 비디오 스트림을 캡처하려는 경우 카메라에 대해 알 필요가 없고 카메라가 연결되어 있는지 확인할 필요가 없습니다. 다음 프로그램은 기본 카메라에서 비디오 스트림을 가져와 실시간으로 화면에 보여줍니다. 예시 #include<opencv2/opencv.hpp>//OpenCV header to use

이 주제에서는 OpenCV를 사용하여 다른 카메라에서 비디오를 캡처하는 방법을 결정할 것입니다. 기본 카메라가 아닌 다른 카메라에 접근하는 것은 기본 카메라에 접근하는 것과 유사합니다. VideoCapture cap(0)을 사용하는 대신 카메라 번호를 할당해야 한다는 차이점이 있습니다. 카메라 번호는 USB 포트의 순서에 따릅니다. 카메라가 세 번째 USB 포트에 연결되어 있으면 카메라 번호는 3입니다. 다음 프로그램은 세 번째 카메라에 액세스하여 카메라에서 가져온 실시간 비디오 스트림을 보여줍니다. 예 #include<op

이번 토픽에서는 OpenCV를 이용하여 동영상 파일을 불러와 재생하는 방법을 알게 되며, 이전 토픽에서 배운 것과 유사한 방법을 사용해야 합니다. 유일한 차이점은 숫자를 VideoCapture 클래스의 객체 인수로 넣는 것이 아니라 동영상의 경로를 넣어야 한다는 점입니다. 다음 프로그램은 C++를 사용하여 OpenCV로 컴퓨터에서 비디오를 로드하는 방법을 보여줍니다. 예시 #include<opencv2/opencv.hpp>//OpenCV header to use VideoCapture class// #include<

OpenCV의 set() 클래스를 사용했습니다. set() 클래스를 사용하여 프레임의 높이와 너비를 설정할 수 있습니다. 다음 줄은 우리 프로그램에서 비디오의 높이와 너비를 설정합니다. 세트(CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320); 세트(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240); 첫 번째 줄은 프레임의 너비를 320픽셀로 설정하고 두 번째 줄은 프레임의 높이를 240픽셀로 설정합니다. 이 두 라인은 함께 320 x 240 해상도 비디오 스트림을 형성합니다. OpenCV를 사용하여 간단하게 동영상의 해상도를 변

비디오를 저장하려면 저장할 위치를 정의해야 합니다. 그런 다음 FourCC를 지정해야 합니다. FourCC는 4개의 문자 코드를 나타냅니다. 데이터 형식을 식별하는 4바이트 문자 시퀀스입니다. 또한 비디오를 저장하기 위해 FPS를 선언해야 하며 이 저장 프로세스에도 프레임 크기가 필요합니다. 다음 프로그램은 기본 카메라에서 실시간 비디오 스트림을 가져와 C 디렉터리에 저장합니다. 다음 프로그램은 C++를 사용하여 OpenCV로 컴퓨터에 비디오를 저장하는 방법을 보여줍니다. 예시 #include<opencv2/opencv.hp

OpenCV에서 총 프레임 수를 계산하는 방법을 배웁니다. OpenCV를 사용하여 비디오의 총 프레임 수를 계산하고 표시하는 것은 기본입니다. 그러나 우리는 실시간 비디오 프레임의 총 수를 셀 수 없다는 점을 염두에 두어야 합니다. 실시간 동영상에는 특정 프레임 수가 없기 때문입니다. 다음 프로그램은 총 프레임 수를 계산하여 콘솔 창에 표시합니다. 예 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv;

현재 프레임은 비디오를 재생 중이고 지금 표시된 프레임이 현재 프레임임을 의미합니다. 활성 프레임이라고도 합니다. 많은 응용 프로그램에서 현재 프레임의 번호를 가져오도록 요구할 수 있습니다. 다음 프로그램은 현재 프레임의 위치를 ​​읽어 콘솔 창에 표시합니다. 예시 #include<opencv2/opencv.hpp>//OpenCV header to use VideoCapture class// #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int ma

여기서는 OpenCV를 사용하여 경과 시간을 계산하는 방법을 이해합니다. 다음 프로그램은 C++를 사용하여 OpenCV에서 경과 시간을 계산합니다. 예시 #include<opencv2/opencv.hpp>//OpenCV header to use VideoCapture class// #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() {    Mat myImage;//Declaring a matrix to load th

FPS 값을 얻기 위해 get() 명령을 사용하고 get()의 인수로 CAP_PROP_FPS를 사용했습니다. 이 인수는 FPS를 정수 형식으로 반환합니다. 프로그램을 시작할 때 FPS라는 정수 변수를 사용했습니다. 그런 다음 FPS =cap.get(CAP_PROP_FPS); FPS 값을 변수에 저장합니다. 다음 프로그램은 비디오의 FPS를 가져와 콘솔 창에 표시합니다. 예시 #include<opencv2/opencv.hpp>//OpenCV header to use VideoCapture class// #include&