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고전적 컴퓨터 비전 — 픽셀에서 기하학까지 → 이미지 처리 기초
색상 공간 간 변환과 이미지 분할을 위한 임계값 처리 기법을 적용합니다.
색 공간(Color Space)은 색을 수학적 좌표로 표현하는 체계입니다.
주요 색 공간 4가지:
왜 여러 색 공간이 필요한가?
각 색 공간은 특정 작업에 최적화되어 있습니다.
왜 중요한가? RGB와 HSV에서 두 색의 유클리드 거리는 인간이 인지하는 색 차이와 일치하지 않습니다. 예를 들어 RGB에서 같은 거리만큼 떨어진 두 쌍의 색이, 하나는 거의 동일하게 보이고 다른 하나는 완전히 다르게 보일 수 있습니다. CIE Lab 색 공간은 지각적으로 균일(perceptually uniform)하게 설계되어, 유클리드 거리 \Delta E가 인간의 색 차이 인지와 비례합니다. 따라서 색 유사도 비교, 색차 품질관리, 이미지 분할 등에서 Lab이 정확한 결과를 제공합니다.
HSV 색 공간은 인간의 색 지각을 모델링한 것으로, Smith가 컴퓨터 그래픽스에서 처음 도입했다 (Smith, 1978).
그림을 보세요. 색 공간이란 색을 수학적인 좌표로 표현하는 체계예요.
화면 위 그림을 보시면, 네 가지 주요 색 공간이 나란히 비교되어 있어요.
가장 왼쪽의 알지비는 빨강, 초록, 파랑 세 채널로 색을 표현합니다.
각 채널이 0부터 255까지의 정수값을 가져서, 총 약 1천6백만 색을 만들 수 있어요.
그런데 알지비에는 큰 단점이 하나 있어요.
밝기가 변하면 세 채널 값이 모두 함께 바뀐다는 거예요.
두 번째 칸의 에이치에스브이를 보세요.
색조, 채도, 명도를 분리해서 밝기 변화가 브이 채널에만 영향을 줍니다.
그래서 색상 기반 객체 추적이나 색 분할에 훨씬 유리해요.
세 번째 칸의 엘에이비 색 공간을 보면, 지각적 균일성이 핵심이에요.
델타 이가 1이면 사람 눈으로 딱 구분 가능한 최소 차이를 뜻해요.
색 차이를 유클리드 거리로 측정할 수 있어서 색 보정에 최적입니다.
네 번째 칸의 와이씨비씨알은 영상 압축에 특화된 색 공간이에요.
밝기 와이만 높은 해상도를 유지하고 색차 채널은 낮춰도 화질 저하가 적어요.
피부색 검출에도 유리한데, 피부색이 씨알 채널에 잘 모이기 때문이에요.
하단의 파란 박스를 보세요.
결국 목적에 맞는 색 공간 선택이 컴퓨터 비전 성능을 결정합니다.
오픈씨브이에서는 씨브이티컬러 함수 하나로 변환이 가능해요.
이번 레슨에서 네 가지 색 공간과 임계값 처리를 모두 다뤄보겠습니다.
각 색 공간의 장단점을 비교하면서 진행할게요.