누끼 자료조사

배현성·2022년 11월 16일

영상처리

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1. Overview

주로 시각 디자인 현장에서 쓰이는 용어로, 원본 이미지의 피사체로부터 배경을 분리하기 위해 피사체의 외곽선을 따는 것을 '누끼' 혹은 '누끼 따기'라고 지칭한다. 일본어에서 유래한 표현으로 일본어 원어인 '누키(抜き)'의 뜻은 '빼내기, 제거하기'라는 의미를 가지고 있다. 한국어로 순화한다면 '배경 지우기', '배경 제거'로 바꿀 수 있다.

Reference

https://namu.wiki/w/%EB%88%84%EB%81%BC

2. Method

어도비 포토샵, GIMP와 같은 그래픽 툴을 사용해 작업을 진행
1.1
누끼를 따주는 사이트 이용
2.1. Link
해당 사이트를 이용해 누끼 작업을 진행했는데 완벽하게 뒷 배경이 제거되지는 않았다.
2.1.1. 예시

2.1.2. 누끼를 딴 이미지를 고해상도(HD)로 다운로드 받으려면 결제가 필요하다. 0.25 메가픽셀(433x577) 25메가 픽셀(3024x4032)

3. Algorithm

간단하게 자료조사 정도로만 찾아보고 자세한 내용은 기술 분석 포스트에 기술한다.

3.1. Background Subtraction

An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow detection

Reference
-https://docs.opencv.org/3.4/d1/dc5/tutorial_background_subtraction.html

3.1.1. CV function of Background Subtraction

3.1.1.1. MOG

cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG(history, nmixtures, backgroundRatio, noiseSigma)
history=200: 히스토리 길이
nmixtures=5: 가우시안 믹스처의 개수
backgroundRatio=0.7: 배경 비율
noiseSigma=0: 노이즈 강도 (0=자동)

Reference

An Improved Adaptive Background Mixture Model for Realtime Tracking with Shadow Detection

추가 튜닝이 필요 없는 이상 아래의 apply() 호출만으로 결과를 얻을 수 있다.

foregroundmask = backgroundsubtractor.apply(img, foregroundmask, learningRate)
img: 입력 영상
foregroundmask: 전경 마스크
learningRate=-1: 배경 훈련 속도(0~1, -1: 자동)

backgroundImage = backgroundsubtractor.getBackgroundImage(backgroundImage)
backgroundImage: 훈련용 배경 이미지

3.1.1.2. MOG2

cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history, varThreshold, detectShadows)
history=500: 히스토리 개수
varThreshold=16: 분산 임계 값
detectShadows=True: 그림자 표시

Reference

Improved adaptive Gausian mixture model for background subtraction

Efficient Adaptive Density Estimation per Image Pixel for the Task of Background Subtraction