템플릿 매칭

[OpenCV with Python] 영상 분할과 객체 검출 : 템플릿 매칭2 - 인쇄체 숫자 인식

인식(Recognition) 이란? Classifying a detected object into different categories 여러 개의 클래스 중 가장 유사한 클래스 선택 숫자 템플릿 영상 생성 Consolas 폰트로 쓰여진 숫자 영상을 digit0.bmp~digit9.bmp로 저장 숫자 영상의 크기는 100 x 150 크기로 정규화 인쇄체 숫자 인식 방법 💬 인쇄체 숫자 인식 예제 import sys import numpy as np import cv2 def load_digits(): img_digits = [] for i in range(10): filename = './digits/digit{}.bmp'.format(i) img_digits.append(cv2.imread(filenam..

[OpenCV with Python] 영상 분할과 객체 검출 : 템플릿 매칭 1

템플릿 매칭(Template matching)이란? 입력 영상에서(작은크기의) 템플릿 영상과 일치하는 부분을 찾는 기법 템플릿 : 찾을 대상이 되는 작은 영상. 패치(patch). 템플릿 매칭은 노이즈와 밝기 변화에 강하다. CCOFF 연산을 이용하여 밝기 보정을 해서 매칭하기 때문이다. 가우시안 노이즈의 경우에 correlation 방법이 잘 동작한다. 다만 기본적으로 같은 위치에 있는 픽셀 값들을 곱하고 더해서 유사도를 판단하는 방식이기 때문에 회전, 크기변환이 심하게 일어난 경우 찾고자하는 템플릿 영상의 위치를 제대로 찾을 수 없다. 다른 방법으로 키포인트 로컬 피쳐 매칭, 로컬 피쳐 포인트 매칭을 생각해볼 수 있다. 템플릿 동작 방식 필터링에서 동작하던 방식이랑 유사하다. 템플릿 영상을 입력 영상..