[OPENCV-C++ ] 영상인식에서 사용하는 색상 모델

*영상의 정의

요즘 인터넷 또는 일상 대화에서 '영상'이라는 용어가 대체로 동영상을 의미하는 용도로 사용되고 있음. 그러나 컴퓨터 비전 또는 영상 처리 분야에서 '영상'이란 움직임이 없는 정지영상을 의미함. 즉 영단어 image는 영상이라고 번역하여 사용하고, 영단어 video또는 motion picture는 비디오 또는 동영상으로 번역해서 사용함. 그러므로 '영상'이라 표현하는 것은 움직이는 동영상이 아니라 "비칠 영"에 "형상 상"자를 쓴 정지 영상임

 

1. gray scale(mono) : 8bit 1채널로 0~255까지의 값으로 픽셀을 표현하고 여러 픽셀들이 모여 하나의 영상이 됨.

2. RGB : 8bit 3채널로 Red,Green,Blue 값들에 대해 각각 0~255값을 가지며 이 세 값이 모여 하나의 픽셀을 표현해줌. 마찬가지로 이렇게 표현된 픽셀들이 모여서 하나의 영상이 되는거고

3. HSV: 인간의 눈 시스템의 특징을 본따서 만든 모델로 Hue색조, Saturation채도, Value명도 성분으로 구성되어 있음.

 H, S, V도 8bit로 각각 0 ~ 255 사이의 값으로 표현되고

H 값은 색의 종류를 나타내며 단순한 인덱스(index)를 나타낸다.

S 값은 0이면 무채색(gray 색), 255면 가장 선명한(순수한) 색임.

V 값은 작을수록 어둡고 클수록 밝은 색임.

 

HSV는 색상의 차이를 나타내는데 유리한데, 사용예시에 대해 알아보면, 맑은 날, 흐린날, 비오는 날, 그늘에 가렸을 때 등에 영상을 촬영을 하게 될 때, 외부 요인에 의해서 색이 변할 수 있다. 이러한 다양한 변화 속에서는 색상정보가 아닌 밝기 정보를 통해 객체를 인식하는 방법(gray scale)이 있다. 이 방법의 단점은 밝기값이 어두울 때 불안정하다는 것인데 이 때문에 HSV를 사용한다. HSV는 conic과 cylindric모델 등을 활용해서 색의 차이를 정교하게 표현해준다.

 

 

 

영상인식과 색상모델(Gray,RGB,HSV,YCbCr)

위 글을 보며 공부했습니다.