Color
color
- 빛은 절대적이지 않음(같은 빛도 사람이 주변의 상대적인 빛에 따라 다르게 인식할 수 있음)
빛의 표현(HSV color model)
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중심의 위치와 분산, 넓이로 빛을 분석 가능
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중심이 왼쪽으로 가면 보라색, 오른쪽으로 가면 빨간색에 가까움
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분산이 적음(hi) : 레이저 포인터 같은 빛
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분산이 큼(low) : 백색광 같은 빛
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빛의 양의 차이에 따라 똑같은 빛이 밝거나 어둡게 바뀜(value)
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빛의 반사에 대한 경우만 생각(반사된 빛을 어느 각도에서 관측해도 같다고 가정)
Linear color spaces
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HSV는 1차원 가우시안 모델로 표현(not linear)
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linear color space : RGB만 사용하여 빛을 표현(1차원)
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black, white를 연결하는 선 : 명암값을 결정
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RGB 모델의 영상 표현
- R,G,B 각각의 채널의 합으로 표현
- 각각의 채널에서 밝은 부분이 해당하는 색이 많으 들어간 부분임
HSI 모델
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HUE, SATURATION, I(INTENSITY)는 VALUE와 동일(HSV 모델)
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중앙의 원 : 색상(HUE)
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높낮이 : 밝기(INTENSITY)
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이런 방법도 있다
컬러 영상 처리
- 감마 조정 : 비선형적인 밝기 조절 : 선형적으로만 밝기를 조절하면 전부 흰색이나, 검은색이 될 수도 있기 때문
uses of color in CV
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영상의 색 분포 분석
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원하는 색상 검색
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색에 따른 영역 분할(image segmentation)
- 은폐된 부분에는 한계가 있음
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피부 검출
KMU SW