OpenCV 클리핑과 영상혼합

2024-12-06 6 분 소요

1. 클리핑

1.1 클리핑이란?

픽셀 밝기값이 표현 범위를 넘어가는 경우, 표현 범위내로 값을 변환

일반적인 영상의 경우, 픽셀이 8비트로 표현됨. (HDR은 8비트 이상이다)

2^8= 256이다. ⇒ 따라서 밝기 값의 범위는 0~255이다.

1.2 클리핑 예시

// 클리핑 함수 정의

/* 
픽셀의 값이 255를 넘거나 0보다 작으면 그 값을 각각 255 또는 0으로 설정하고, 
그렇지 않으면 원래 값을 유지한다. -> return value
*/

int clip_value(int value) {
    if (value > 255) {
        return 255;
    } else if (value < 0) {
        return 0;
    } else {
        return value;
    }
}

// 3x3 이미지 클리핑 처리
void clip_image(int img[3][3], int img_out[3][3]) {
    for (int y = 0; y < 3; ++y) {
        for (int x = 0; x < 3; ++x) {
            img_out[y][x] = clip_value(img[y][x]);
        }
    }
}

1.3 밝기값 표현 범위를 벗어나는 영상 만들기

int main()
{
	int height, width;
	int** img = (int**)ReadImage((char* )"barbara.png", &height, &width);
	int** img_out1 = (int**)IntAlloc2(height, width); // 밝기 증가한 이미지 저장
	int** img_out2 = (int**)IntAlloc2(height, width); // 밝기 감소한 이미지 저장

	for (int y = 0; y < height; y++) {
		for (int x = 0; x < width; x++) {
			img_out1[y][x] = img[y][x] + 50; // 밝기 값을 50 증가
			img_out2[y][x] = img[y][x] - 50; // 밝기 값을 50 감소
		}
	}

	// 문자열 리터럴을 const char*로 전달
	ImageShow((char*)"출력1 영상보기", img_out1, height, width); // 밝기 증가한 이미지 출력
	ImageShow((char*)"출력2 영상보기", img_out2, height, width); // 밝기 감소한 이미지 출력

	return 0;
}

value값==50

밝기값을 50씩 증가시킨 코드

void ShiftImage(int value, int** img, int height, int width)
{
	for (int y = 0; y < height; y++) {
		for (int x = 0; x < width; x++) {
			img[y][x] = img[y][x] + value;
		}
	}
}

int main()
{
	int height, width;
	int** img = ReadImage((char*)"./images/lena.png", &height, &width);
	int** img_out = (int**)IntAlloc2(height, width);
	
	ShiftImage(50, img, height, width);
//포인터(예: img, img_out): 배열 자체가 이미 메모리 주소를 가리키므로, 
//포인터를 그대로 전달하면 된다. 이때 &를 붙이지 않아도 된다

	ImageShow((char*)"input", img, height, width);

	
}

결과가 이상하게 나온다.

밝기값 표현범위를 벗어나는 경우 색이 반전되는것을 확인할 수 있다.

밝기값 257은 일반적으로 8비트 시스템에서 표현할 수 있는 범위를 벗어난 값이다. 8비트에서는 0부터 255까지의 값만 사용할 수 있는데, 257은 255보다 크기 때문에 이를 표현할 수 없다.
이진수 변환: 그림에서는 257을 이진수로 변환하여 보여주고 있다. 257을 2진수로 나타내면 100000001이 된다.
표현 가능한 범위: 하지만, 8비트 시스템에서는 가장 오른쪽 8비트만 사용하기 때문에, 상위 비트(첫 번째 비트 1)는 잘리고 나머지 값만 사용된다. 즉, 00000001이 남게 되며, 이는 십진수로 1에 해당한다.
결과: 257이라는 값이 표현될 수 없는 상황에서, 시스템은 이를 잘라서 1로 변환하는 것이다.

밝기값 -2는 8비트 표현 범위에서 음수이므로, 표현할 수 없는 값이다.
**2의 보수 사용**: 이 경우 음수는 2의 보수법을 사용해 양수로 변환된다. -2를 8비트 이진수로 변환하면 11111110이 된다. 이 값은 **2의 보수**를 사용한 결과로, 사실상 254에 해당하는 값이다.
결과: 따라서, 시스템은 -2라는 값을 받아들일 수 없기 때문에 이를 2의 보수로 변환하여 254로 처리한다.

아래의 사진에서 확인할 수 있듯이 -1 ⇒ 사실상 255와 같다.

따라서, 밝게 나오는 것이다.

2. 해결방법: 클리핑

void ClippingImage(int value, int** img, int height, int width, int** img_out)
{
	for (int y = 0; y < height; y++) {
		for (int x = 0; x < width; x++) {
			if (img[y][x] > 255) {
				img_out[y][x] = 255;
			}
			else if (img[y][x] < 0) {
				img_out[y][x] = 0;
			}
			else {
				img_out[y][x] = img[y][x];
			}
		}
	}

}

int main()
{
	int height, width;
	int** img = ReadImage((char*)"./images/lena.png", &height, &width);
	int** img_out = (int**)IntAlloc2(height, width);
	ClippingImage(50, img, height, width, img_out);

	ImageShow((char*)"input", img, height, width);
	ImageShow((char*)"output", img_out, height, width);

	
}

매크로 사용

// 대소를 비교하는 구문
#define GetMax(x, y) ((x>y) ? x : y)
#define GetMin(x, y) ((x<y) ? x : y)

void ImageClipping(int** img, int height, int width, int** img_out)
{
    for (int y = 0; y < height; y++) {
        for (int x = 0; x < width; x++) {
            // img_out[y][x] = (img[y][x]>255) ? 255 : img[y][x];
            // img_out[y][x] = (img[y][x]<0) ? 0 : img[y][x];
            img_out[y][x] = GetMin(img[y][x], 255);
            img_out[y][x] = GetMax(img[y][x], 0);
        }
    }
}

#define NUM 100

int ex0925_1(void)
{
	int x = 100, y = 200;
	int A, B;

	//A = (x > y) ? x : y;
	//B = (x < y) ? x : y;
	
	A = GetMax(x, 0); //큰값
	B = GetMin(y, 255); //작은값

	return 0;

}

#define NUM 100

int ex0924_3()
{
	int height, width;
	int** img = ReadImage((char*)"./images/lena.png", &height, &width);
	int** img_out = (int**)IntAlloc2(height, width);
	
	ImageClipping(50, img, height, width, img_out);

	ImageShow((char*)"input", img, height, width);
	ImageShow((char*)"output", img_out, height, width);

	return 0;
}

int main(void)
{
	ex0924_3();
}

중첩해서 사용하기

int ex0925_2(void)
{
	int A = 100, B = 200, C = 300;
	//int D = GetMax(A,B);
	int E = GetMax(GetMax(A, B), C);
	return 0;
}

int findMaxvalue(int** img, int height, int width)
{
	int max_value = img [0][0]; 
	for (int y = 0; y < height; y++)
	{
		for (int x = 0; x < width; x++)
		{
			max_value = GetMax(max_value, img[y][x]);
		}
	}

	return max_value;
}
int findMinvalue(int** img, int height, int width)
{
	int min_value = img[0][0];
	for (int y = 0; y < height; y++)
	{
		for (int x = 0; x < width; x++)
		{
			min_value = GetMin(min_value, img[y][x]);
		}
	}

	return min_value;
}

int main(void)
{
	int A[7] = { 1,-1,3,8,2,9,10 };

	int max_value = A[0];
	int min_value = A[0];

	for (int n = 1; n < 7; n++)
	{
		max_value = GetMax(max_value, A[n]);
		min_value = GetMin(min_value, A[n]);
	}

	int height, width;
	int** img = ReadImage((char*)"./images/lena.png", &height, &width);
	max_value=findMaxvalue(img, height, width);
	min_value = findMinvalue(img, height, width);

	return 0;
}

3. 영상 혼합

두개의 영상을 적절한 가중치를 주어 합하는 처리

각 영상에 가중치를 곱하여 합하며, 가중치의 합은 일반적으로 1이다.

가중치를 0.5, 0.5로 해보자.

int main()
{
	int height, width;
	int** img1 = ReadImage((char*)"./images/lena.png", &height, &width);
	int** img2 = ReadImage((char*)"./images/barbara.png", &height, &width);
	int** img_out = (int**)IntAlloc2(height, width);

	float alpha = 0.5;
	for (int y = 0; y < height; y++)
	{
		for (int x = 0; x < width; x++)
		{
			img_out[y][x] = alpha * img1[y][x] + (1.0 - alpha) * img2[y][x];
		}
	}
	ImageShow((char*)"output", img_out, height, width);

}

또는 다음과 같이 코드 작성 (함수화)

void MixingImages(int** img1, int** img2, float alpha, int height, int width, int** img_out)
{

	for (int y = 0; y < height; y++)
	{
		for (int x = 0; x < width; x++)
		{
			img_out[y][x] = alpha * img1[y][x] + (1.0 - alpha) * img2[y][x];
		}
	}

}

int main()
{
	int height, width;
	int** img1 = ReadImage((char*)"./images/lena.png", &height, &width);
	int** img2 = ReadImage((char*)"./images/barbara.png", &height, &width);
	int** img_out = (int**)IntAlloc2(height, width);

	float alpha = 0.5;
	MixingImages(img1, img2, alpha, height, width, img_out);

	ImageShow((char*)"output", img_out, height, width);

}

소수점 처리 문제

이 코드에서 img_out[y][x]는 정수형 배열이므로, 계산 결과가 소수점 아래 값이 있을 경우 자동으로 버림 처리가 이루어진다. 예를 들어, 125.8이 계산되면 125로 저장된다. 만약 반올림 처리를 하고 싶다면, 다음과 같은 방식으로 코드를 수정할 수 있다:

img_out[y][x] = (int)(alpha * img1[y][x] + (1.0 - alpha) * img2[y][x] + 0.5);

🦒

5.4 같은 수의 경우:
- 0.5를 더하면 5.4 + 0.5 = 5.9가 되고, 버림 처리하면 5가 된다.
- 즉, 원래 5.4는 반올림 시 5로 가는 것이 맞다.
5.5 같은 수의 경우:
- 0.5를 더하면 5.5 + 0.5 = 6.0이 되고, 버림 처리하면 6이 된다.
- 즉, 원래 5.5는 반올림 시 6으로 가는 것이 맞다.
5.9 같은 수의 경우:
- 0.5를 더하면 5.9 + 0.5 = 6.4가 되고, 버림 처리하면 6이 된다.
- 즉, 원래 5.9는 반올림 시 6으로 가는 것이 맞다.

따라서, 0.5를 더한 후 정수형으로 변환하는 방식은 소수점 첫째 자리에서의 반올림 효과를 내는 방법이다. 이것은 소수점 자리를 단순히 잘라내는 버림 대신에 0.5를 더해 다음 정수로 넘어가게 하는것이다.

MicingImage()함수를 이용해서 알파값이 0.1, 0.2, ….0.8이 되는 영상을 출력하도록 코드를 구성해보자.

알파값을 for문으로 변경

void MixingImages(int** img1, int** img2, float alpha, int height, int width, int** img_out)
{

	for (int y = 0; y < height; y++)
	{
		for (int x = 0; x < width; x++)
		{
			img_out[y][x] = alpha * img1[y][x] + (1.0 - alpha) * img2[y][x];
		}
	}

}

int main()
{
	int height, width;
	int** img1 = ReadImage((char*)"./images/lena.png", &height, &width);
	int** img2 = ReadImage((char*)"./images/barbara.png", &height, &width);
	int** img_out = (int**)IntAlloc2(height, width);

	

	for (float alpha = 0.1; alpha < 1.0; alpha += 0.1)
	{
		MixingImages(img1, img2, alpha, height, width, img_out);

		ImageShow((char*)"output", img_out, height, width);

	}
	
}

알파값이 커질수록 barbara의 이미지가 강해진다.

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BumSu Kim

OpenCV 클리핑과 영상혼합

1. 클리핑

1.1 클리핑이란?

1.2 클리핑 예시

1.3 밝기값 표현 범위를 벗어나는 영상 만들기

2. 해결방법: 클리핑

3. 영상 혼합

소수점 처리 문제

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참고

OpenCV 스트레칭과 히스토그램

OpenCV 평균필터

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