머신 비전 알고리즘 - OpenCV - 이미지처리2

# 디지털 이미지 처리
   # 이미지의 정보를 시간영역과 주파수영역으로 표현 가능하다.
   # 이미지를 처리하는 filter 의 특성에 따라서 시간영역/주파수 영역에서 처리 한다.
      > 저주파수( LPF : Low Pass Filter ), 고주파수( HPF : High Pass Filter )

 

# 이미지 처리 - OpenCV 4.5.3 으로 테스트
   # 이미지의 정보에서 고주파수 성분은 통과 시키고 저주파수 성분은 제거
   # kernel_size 를 X, Y 로 설정가능하며, 3 이상의 홀수를 선택
   > srcImage : 입력, dstImage : 결과, kernel_size : 커널 크기, anchor_point : 엥커 위치, borderType : 이미지 끝부분
   > ddepth : 입력 채널, Scale : 기울기 함수, delta : 옵셋

# cv::Sobel
   > 엥커 위치를 기준으로 커널 크기에 포함 되는 데이터의 방향을 따라 1차 미분한다.
   > ddepth = CV_16S, kernel_size = 3, Scale = 1.0, delta = 0.0, borderType = cv::BORDER_DEFAULT;
   > cv::Sobel(srcImage, dstImageX, ddepth, 1, 0, kernel_size, scale, delta, borderType); ( 가로 방향 )
   > cv::Sobel(srcImage, dstImageY, ddepth, 0, 1, kernel_size, scale, delta, borderType); ( 세로 방향 )
   > dstImage = abs(dstImageX) + abs(dstImageY); ( 최종 결과 )

# cv::Scharr
   > 엥커 위치를 기준으로 커널 크기에 포함 되는 데이터의 크기와 뱡향을 고려해서 1차 미분한다.
   > ddepth = CV_16S, Scale = 1.0, delta = 0.0, borderType = cv::BORDER_DEFAULT;
   > cv::Scharr(srcImage, dstImageX, ddepth, 1, 0, scale, delta, borderType); ( 가로 방향 )
   > cv::Scharr(srcImage, dstImageY, ddepth, 0, 1, scale, delta, borderType); ( 세로 방향 )
   > dstImage = abs(dstImageX) + abs(dstImageY); ( 최종 결과 )

# cv::Laplacian
   > 엥커 위치를 기준으로 커널 크기에 포함 되는 데이터의 방향을 따라 2차 미분한다.
   > kernel_size = 3, sigmaX = 5.0, sigmaY = 0.0, borderType = cv::BORDER_DEFAULT;
   > cv::Laplacian(srcImage, dstImage, ddepth, kernel_size, scale, delta, borderType);