Python OpenCV 강좌 : 제 7강 - 확대 & 축소

이미지 피라미드(Image Pyramid)

입력 이미지는 항상 동일한 크기가 아니며 너무 작거나 너무 클 수도 있습니다.

만약 알고리즘에서 요구하는 해상도가 있다면 입력 이미지의 크기를 변경해 영상 처리를 진행해야 합니다.

또한, 검출하려는 객체가 너무 작거나 입력 이미지가 너무 큰 경우 입력 이미지 자체를 변환해서 영상 처리를 진행할 수도 있습니다.

이미지 확대와 축소는 이미지 피라미드(Image pyramid)를 활용해 이미지의 크기를 원하는 단계까지 샘플링하는 작업입니다.

이미지 피라미드의 의미는 이미지의 크기를 확대하거나 축소했을 때 이미지들의 형태가 피라미드와 같이 표현됩니다.

원본 이미지에서 크기를 확대하는 것을 업 샘플링이라 하며 하위 단계의 이미지를 생성하게 됩니다.

반대로 원본 이미지에서 크기를 축소하는 것을 다운 샘플링이라 하며, 상위 단계의 이미지를 생성하게 됩니다.

이미지 피라미드로는 가우시안 피라미드(Gaussian Pyramid)와 라플라시안 피라미드(Laplacian pyramid)를 활용합니다.

메인 코드

import cv2

src = cv2.imread("Image/fruits.jpg", cv2.IMREAD_COLOR)
height, width, channel = src.shape

dst = cv2.pyrUp(src, dstsize=(width * 2, height * 2), borderType=cv2.BORDER_DEFAULT)
dst2 = cv2.pyrDown(src)

cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.imshow("dst2", dst2)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

세부 코드

height, width, channel = src.shape

height, width, channel = src.shape를 이용하여 해당 이미지의 높이, 너비, 채널의 값을 저장합니다.

너비와 높이를 이용하여 출력 이미지 크기를 설정할 수 있습니다.

dst = cv2.pyrUp(src, dstsize=(width * 2, height * 2), borderType=cv2.BORDER_DEFAULT)

이미지 확대 함수(cv2.pyrUp)로 이미지를 2배 확대할 수 있습니다.

dst = cv2.pyrUp(src, dstSize, borderType)는 입력 이미지(src), 출력 이미지 크기(dstSize), 테두리 외삽법(borderType)으로 출력 이미지(dst)을 생성합니다.

출력 이미지 크기(dstSize)는 매우 세밀한 크기 조정을 필요로 할때 사용합니다.

다음과 같은 조건을 만족하는 출력 이미지 크기만 사용할 수 있습니다.

테두리 외삽법(borderType)은 이미지를 확대하거나 축소할 경우, 이미지 영역 밖의 픽셀은 추정해 값을 할당해야 합니다.

그러므로, 테두리 외삽법은 이미지 밖의 픽셀을 외삽하는 데 사용되는 테두리 모드로, 외삽 방식을 설정합니다.

dst2 = cv2.pyrDown(src)

이미지 축소 함수(cv2.pyrUp)로 이미지를 2배 축소할 수 있습니다.

dst = cv2.pyrDown(src, dstSize, borderType)는 입력 이미지(src), 출력 이미지 크기(dstSize), 테두리 외삽법(borderType)으로 출력 이미지(dst)을 생성합니다.

출력 이미지 크기(dstSize)는 이미지 확대 함수에서 사용되는 방법과 동일하며, 다음과 같은 조건을 만족하는 출력 이미지 크기만 사용할 수 있습니다.

추가 정보

픽셀 외삽법 종류

함수 추가 정보

이미지 확대 함수는 BORDER_DEFAULT의 픽셀 외삽법만 사용할 수 있습니다.

이미지 축소 함수는 BORDER_CONSTANT의 픽셀 외삽법을 제외한 나머지 플래그만 사용할 수 있습니다.

출력 결과