2D 이미지 가장자리
기능 설명
이 연산자는 고전적인 Canny 가장자리 검출 알고리즘을 사용하여 입력 이미지에서 가장자리 특징을 추출합니다. 다단계 처리를 통해 이미지에서 그레이스케일 강도 변화가 심한 위치를 찾아내어 노이즈를 억제하면서 효과적으로 가장자리를 검출합니다.
사용 사례
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특징 추출: 모양 인식, 객체 감지 또는 이미지 매칭과 같은 작업 전에 객체의 윤곽 가장자리를 주요 특징으로 추출합니다.
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이미지 분할 보조: 가장자리 정보는 이미지 분할 알고리즘의 입력 또는 참조로 사용될 수 있습니다.
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외관 검사: 제품 표면의 긁힘, 균열 등과 같은 결함을 감지합니다. 이러한 결함은 일반적으로 뚜렷한 가장자리로 나타납니다.
입력 및 출력
입력 항목 |
이미지: 가장자리 검출을 수행할 이미지로, 그레이스케일 또는 컬러 이미지일 수 있습니다. |
출력 항목 |
결과 이미지: Canny 알고리즘 처리 후 얻은 가장자리 이미지입니다. 이것은 이진화된 그레이스케일 이미지로, 검출된 가장자리 픽셀은 일반적으로 흰색이고 배경 픽셀은 검은색입니다. |
매개변수 설명
낮은 임계값
매개변수 설명 |
낮은 임계값으로, 픽셀의 변화 강도가 이 값보다 낮으면 확실히 가장자리가 아닙니다. |
매개변수 조정 가이드 |
임계값을 낮추면: 덜 분명하고 약한 가장자리도 유지될 가능성이 있어 가장자리 선이 더 완전하고 연속적으로 보일 수 있지만, 원래 가장자리가 아닌 일부 "노이즈"도 가장자리로 잘못 판단될 수 있습니다. 임계값을 높이면: 가장자리를 더 엄격하게 선별하여 변화가 강한 부분만 유지되고 약한 가장자리는 무시됩니다. |
매개변수 범위 |
[0, 1000], 기본값: 1 |
높은 임계값
매개변수 설명 |
높은 임계값으로, 픽셀의 변화 강도가 이 값보다 높으면 확실히 가장자리 점으로 판단됩니다. |
매개변수 조정 가이드 |
임계값을 높이면: 매우 뚜렷한 가장자리만 감지되어 결과의 가장자리 수가 줄어들 수 있습니다. 임계값을 낮추면: 더 약한 가장자리가 더 많이 감지되어 가장자리 수가 증가할 수 있지만 노이즈나 질감으로 인한 거짓 가장자리도 더 많이 포함될 수 있습니다. |
매개변수 범위 |
[0, 1000], 기본값: 100 |