색 공간과 임계값 처리 — 색으로 객체 분리하기

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.