나도!개발자가 되고싶어

목표

• 블러 이미지 만들기
• 커스텀 필터 적용하기

2D Convolution (Image Filtering)

import numpy as np
import cv2 as cv

img = cv.imread('cat.png')

kernel = np.ones((5, 5), np.float32)/25
dst = cv.filter2D(img, -1, kernel)

cv.imshow("img", img)
cv.imshow("dst", dst)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

커널을 5x5행렬로 만들어 평균값을 해준 필터이다.

Blur

import numpy as np
import cv2 as cv

img = cv.imread('cat.png')

blur = cv.blur(img, (5, 5))
cv.imshow("img", img)
cv.imshow("dst", blur)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

위에 커널을 직접 만들지 않아도 블러 함수를 쓰면 똑같이 만들 수 있다.

Gaussian Blur

import numpy as np
import cv2 as cv

img = cv.imread('cat.png')

blur = cv.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
cv.imshow("img", img)
cv.imshow("dst", blur)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

가우시안 필터는 평균을 내는것이 아니라 가까운 픽셀 일 수록 가중치가 높게 연산한다.