에지 검출의 의미와 경계 검출의 개념에 대해 알아보겠습니다.
가장자리 감지의 의미와 경계 감지의 개념을 이해합니다.
엣지 검출은 이미지에서 객체의 경계와 윤곽을 찾는 기술을 말합니다. 엣지 검출은 이미지의 밝기나 색상 값의 변화를 이용해 이미지 속 객체를 식별합니다. 객체의 경계와 윤곽을 찾은 후 객체의 위치, 모양, 크기 등을 찾는 기술입니다. 경계 검출은 “엣지 검출”과 같은 개념입니다. 엣지는 모서리, 끝, 모서리, 윤곽선 등입니다. 경계선을 의미합니다. 엣지는 이미지나 비디오의 밝기가 낮음에서 높음으로 또는 반대로 높음에서 낮음으로 변하는 지점에 존재하는 경계선입니다. 엣지 검출(경계 검출) 기술은 객체 검출, 객체 추적 등에 사용되며, 이미지 분할과 같은 기술에서 함께 사용됩니다. 경계 검출 기술을 통해 차량 번호판 이미지에서 차량 번호를 식별하고 차량 번호판이 무엇인지 인식할 수 있습니다. 것입니다.
Edge 감지 의미 및 경계 감지 개념 설명
에지 검출은 주어진 이미지에서 객체의 경계를 찾는 기술을 말합니다. 에지 검출은 주어진 이미지의 밝기나 색상 값의 변화를 활용하여 객체의 윤곽을 찾는 기술입니다. 에지 검출은 “경계 검출”이라고도 합니다. 에지는 이미지에서 밝기가 빠르게 변하는 부분을 말합니다. 에지는 이미지나 비디오의 밝기에 따라 밝기가 크게 변하는 지점입니다. 즉, 에지는 객체나 객체와 이미지나 비디오의 배경 사이의 경계점입니다. 경계점은 연결되어 객체와 그 윤곽을 형성합니다. 에지 검출은 이미지나 비디오에서 에지의 위치를 지정하는 프로세스입니다. 픽셀의 빠른 변화는 색상과 밝기가 변하는 경계이며, 이는 한 영역을 다른 영역과 구별하는 윤곽으로 볼 수 있습니다. 에지는 픽셀 값이 빠르게 변하는 부분입니다. 픽셀 값이 빠르게 변하면 픽셀 값의 변화율이 크고 이는 수학적 미분을 통해 얻을 수 있습니다. 에지 검출은 객체 검출입니다. , 객체 추적, 이미지 분할 등은 다양한 컴퓨터 비전 기술에 사용됩니다. 에지 검출 기술 인공지능(AI)그리고 생성 AI 분야에서 이미지 인식과 관련된 중요한 기술입니다. 예를 들어 경계 검출의 경우, 엣지 검출 기술을 사용하여 자동차 번호판을 인식하는 경우, 먼저 대상 자동차 번호판 이미지에서 번호판의 경계를 찾고, 번호판의 경계를 검출한 다음 문자 인식 기술을 사용하여 번호판에 쓰여진 숫자와 문자를 인식합니다. 엣지 검출은 엣지 향상 및 엣지 추적의 개념과 구별됩니다.[에지 검출, 에지 향상, 에지 추적 3가지 비교]
가장자리 감지는 이미지와 비디오의 가장자리를 활용합니다. 이미지나 비디오에는 밝기 차이가 큰 영역이 있으며, 이러한 영역은 일반적으로 개체나 개체의 윤곽선에 해당합니다. 따라서 이러한 부분은 영상의 픽셀 값이나 픽셀 차이 값에서 불연속적으로 존재하게 됩니다. 엣지란 픽셀값의 불연속적인 영역 등 픽셀값의 차이가 큰 곳을 말한다. 가장자리를 감지하기 위해 수학적 미분 연산을 사용하여 공간 변화를 측정합니다. 모서리를 감지하기 위해 모서리 감지기라는 연산자를 사용합니다. 이미지나 동영상에서는 가로축과 세로축을 따라 밝기 값의 변화율이 큰 픽셀이 경계선이 됩니다. 차이값이 큰 부분이 경계선이 됩니다. 어떤 경우에는 미분값을 다시 미분하여 미분값이 큰 부분을 흑백 영역의 경계값으로 사용하기도 한다. 에지 검출에는 1차 미분 검출 방법과 2차 미분 검출 방법이 있습니다.[에지 검출 방법]
에지란 밝기에 따라 밝기의 변화가 가장 큰 이미지나 비디오의 지점을 말하며, 대비와 밝기의 변화율을 기울기로 측정하여 검출하는 방법이 1차 미분 검출 방법이다. 수학에서 미분은 함수의 매우 작은 변화를 나타내는 무한소 값으로 순간적인 기울기를 의미한다. 이미지나 비디오의 기울기를 그래디언트라고 하면, 이 그래디언트를 통해 에지를 얻을 수 있다. 그래디언트는 2차원 공간에서 미분을 벡터로 표현한 것이다. 그래디언트는 벡터 개념이므로 크기와 방향을 갖는 성분으로 표현할 수 있다. 그래디언트의 방향은 변화의 정도가 가장 큰 방향이고, 벡터의 크기는 변화율의 세기이다. 1차 미분 연산자의 대표적인 예로는 로버트 연산자, 소벨 연산자, 프루잇 연산자 등이 있다. , 컴퍼스 그래디언트 연산자가 있다. 2차 미분 연산자는 1차 미분 연산의 결과만으로 너무 많은 에지 후보가 생성되기 때문에 로컬하게 가장 높은 그래디언트 값을 갖는 점만 에지로 인식하는 방법이다. 2차 미분 연산자의 대표적인 예로 라플라시안 연산자가 있다. 라플라시안 연산자를 통해 세부적인 에지 검출이 가능하며 모든 방향의 에지 검출이 가능하다.