opencv_features2d 기능 11가지

opencv_features2d 기능 11가지

opencv_features2d는 OpenCV 라이브러리에서 제공하는 모듈 중 하나로, 특징점 검출과 기술자 추출을 위한 기능을 제공합니다.

opencv_features2d

설명

  • 특징점은 이미지에서 유용한 정보를 나타내는 고유한 위치이며, 예를 들어 에지, 코너, 텍스처 변경 등의 지점입니다. 이러한 특징점은 컴퓨터 비전 알고리즘에서 많이 사용되며, 객체 검출, 추적, 매칭, 3D 모델 재구성 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에 활용됩니다.

opencv_features2d 주요 기능

  • 특징점 검출: cv::FeatureDetector 클래스를 사용하여 이미지에서 특징점을 검출할 수 있습니다. 대표적인 알고리즘으로는 SIFT (Scale-Invariant Feature Transform), SURF (Speeded-Up Robust Features), ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) 등이 있습니다.
    • SIFT (Scale-Invariant Feature Transform): 이미지의 크기 및 회전 변환에 대해 불변한 특징점을 검출합니다.
    • SURF (Speeded-Up Robust Features): 빠른 속도로 특징점을 검출하고, 크기 및 회전에 대해 불변한 특징점을 추출합니다.
    • FAST (Features from Accelerated Segment Test): 빠른 속도로 코너를 검출하는 알고리즘입니다.
    • ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF): FAST 검출기와 BRIEF 기술자를 결합하여 특징점을 검출하고 기술자를 추출합니다.
  • 기술자 추출: cv::DescriptorExtractor 클래스를 사용하여 특징점 주변 영역을 기반으로 특징점의 기술자를 추출할 수 있습니다. 예를 들어, SIFT 기술자, SURF 기술자, BRIEF (Binary Robust Independent Elementary Features) 등을 추출할 수 있습니다.
    • SIFT: 특징점 주변 영역의 그래디언트 방향과 크기를 기반으로 특징점의 기술자를 추출합니다.
    • SURF: 이미지 패치의 로우패스 필터 응답을 기반으로 특징점의 기술자를 추출합니다.
    • BRIEF: 특징점 주변 영역에서 이진 비트 패턴을 추출하여 특징점의 기술자를 생성합니다.
  • 특징점 매칭: cv::DescriptorMatcher 클래스를 사용하여 두 이미지의 특징점 기술자를 매칭할 수 있습니다. 특징점 매칭은 객체 검출, 이미지 검색, 영상 정합 등 다양한 응용 프로그램에서 사용됩니다.
    • Brute-Force Matcher: 모든 기술자 쌍 간의 거리를 계산하여 매칭합니다.
    • FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors) Matcher: Approximate Nearest Neighbor (ANN) 알고리즘을 사용하여 빠르게 매칭합니다.
    • K-Nearest Neighbors Matcher: 가장 가까운 이웃 k개를 검색하여 매칭합니다.
  • 특징점 검출 및 기술자 추출: cv::FeatureDetector 클래스와 cv::DescriptorExtractor 클래스를 사용하여 특징점 검출과 기술자 추출을 개별적으로 수행할 수도 있습니다. 이를 통해 특징점 검출과 기술자 추출을 분리하여 다른 작업에 유연하게 조합할 수 있습니다.
cv::Ptr<cv::FeatureDetector> detector = cv::FeatureDetector::create("SIFT");
cv::Ptr<cv::DescriptorExtractor> extractor = cv::DescriptorExtractor::create("SIFT");

std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
cv::Mat descriptors;

// 이미지에서 특징점 검출
detector->detect(image, keypoints);

// 특징점 주변 영역에서 기술자 추출
extractor->compute(image, keypoints, descriptors);
  • 특징점 매칭 및 검출 결과 시각화:
    • cv::DescriptorMatcher 클래스를 사용하여 특징점 매칭을 수행할 수 있습니다. 매칭 결과를 확인하고 시각화하기 위해 cv::drawMatches 함수를 사용할 수 있습니다.
cv::Ptr<cv::DescriptorMatcher> matcher = cv::DescriptorMatcher::create("BruteForce");

std::vector<cv::DMatch> matches;
matcher->match(descriptors1, descriptors2, matches);

cv::Mat matchImage;
cv::drawMatches(image1, keypoints1, image2, keypoints2, matches, matchImage);
  • 특징점 검출 및 매칭의 성능 개선:
    • opencv_features2d 모듈은 다양한 매개변수 설정을 통해 특징점 검출 및 매칭의 성능을 개선할 수 있는 옵션을 제공합니다. 일부 중요한 매개변수는 다음과 같습니다:
    • 특징점 검출과 기술자 추출: 스케일, 경계값, 옥타브 수, 피라미드 수 등의 설정을 조정하여 특징점 검출 및 기술자 추출의 성능을 조정할 수 있습니다.
    • 매칭: 거리 임계값, 매칭 알고리즘, 매칭 제약 조건 등을 설정하여 매칭 결과의 품질을 개선할 수 있습니다.
  • 추가적인 기능:
    • opencv_features2d 모듈은 특징점 및 기술자 저장, 로드, 시리얼라이즈 등의 기능도 제공합니다. 이를 통해 특징점 및 기술자 데이터를 저장하고 재사용할 수 있습니다.
    • 또한, cv::KeyPoint 클래스와 cv::DMatch 클래스를 사용하여 각각 특징점과 매칭 결과를 표현하고 조작할 수 있습니다. 이러한 클래스들은 특징점과 매칭 결과를 다루는 데 유용한 속성과 메서드를 제공합니다.
  • 특징점 검출 및 매칭의 활용:
    • 객체 검출: 이미지에서 특정 객체 또는 패턴을 검출하기 위해 객체의 특징점을 미리 추출하고, 다른 이미지에서 해당 특징점과 매칭하여 객체의 위치를 찾을 수 있습니다.
    • 이미지 검색: 이미지 간의 유사성을 측정하기 위해 이미지의 특징점을 추출하고 매칭하여 유사한 이미지를 찾을 수 있습니다.
    • 영상 정합: 두 개의 이미지 또는 비디오 프레임을 정확하게 정합시키기 위해 특징점을 검출하고 매칭하여 변환 행렬을 추정할 수 있습니다.
    • 모션 추적: 시계열 이미지 또는 비디오에서 객체의 움직임을 추적하기 위해 프레임 간의 특징점을 검출하고 매칭하여 객체의 이동 경로를 추정할 수 있습니다.
  • 다중 이미지에서의 특징점 검출 및 매칭:
    • opencv_features2d 모듈은 두 개 이상의 이미지에서 특징점을 검출하고 매칭하는 기능을 지원합니다. 이를 통해 여러 이미지 간의 유사성을 비교하거나, 이미지 간의 모션을 추적하고 분석하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
  • 특징점 검출 및 매칭의 성능 최적화:
    • opencv_features2d 모듈은 다양한 최적화 기법을 제공하여 특징점 검출 및 매칭의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 특징점 검출과 기술자 추출을 병렬화하여 다중 코어 또는 GPU를 활용할 수 있습니다. 또한, FLANN 매처와 같은 빠른 매칭 알고리즘을 선택하여 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.
  • 딥러닝과의 통합:
    • 최신 버전의 OpenCV는 딥러닝 기반의 특징점 검출과 기술자 추출 알고리즘도 지원합니다. 예를 들어, D2-Net, SuperPoint, DeepDesc 등의 딥러닝 모델을 통해 특징점을 검출하고 기술자를 추출할 수 있습니다. 이를 통해 딥러닝의 강력한 기능을 활용하여 더 정확하고 강건한 특징점 검출 및 매칭이 가능합니다.

opencv_features2d 모듈은 또한 특징점 검출 및 기술자 추출을 위한 다양한 매개변수 설정 및 조정 옵션도 제공합니다. 이를 통해 애플리케이션에 맞는 최적의 특징점 검출 및 매칭 설정을 할 수 있습니다.

또한, 특징점 검출과 매칭은 컴퓨터 비전 작업에서만 사용되지 않습니다. 예를 들어, 로봇 항법, 화상 인식, 화면 추적 등 다양한 분야에서도 활용될 수 있습니다. opencv_features2d 모듈은 이러한 작업에 필수적인 기능을 제공하여 이미지와 비디오 데이터를 처리하고 분석하는 데 큰 도움을 줍니다.

참고 사이트

  • OpenCV Library의 전반적인 소개는 여기 링크를 참고하시기 바랍니다.
  • OpenCV 튜토리얼은 아래 링크로 들어가시면 됩니다.

https://docs.opencv.org/4.x/d9/df8/tutorial_root.html

  • OpenCV 공식 홈페이지는 아래 링크에 있습니다.


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