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→이미지 관련
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240)
</syntaxhighlight>[카메라 외의 영상은 이렇게 안줄여진다고 하던데...]
</syntaxhighlight>[카메라 외의 영상은 이렇게 안줄여진다고 하던데...]
=== 처리 효율 ===
{| class="wikitable"
!의도
!설명
!방법
|-
|이미지 형태 변환
|원본 이미지를 사용하면 처리량이 많아져 계산이 오래걸린다.
옵션은 굉장히 다양한데, 자주 쓰이는 것만 모아보았다.
{| class="wikitable"
!옵션
!설명
|-
|cv2.COLOR_BGR2GRAY
|BGR 컬러 이미지를 그레이스케일로
|-
|cv2.COLOR_BGR2RGB
|BGR을 RGB로 변환
|-
|
|
|}
|<syntaxhighlight lang="python">
cov_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_옵션) # 원본 img와 옵션을 받아 형태를 변환한다.
</syntaxhighlight>
|-
|바이너리
|이미지를 검은색과 흰색만으로 표현한 것.
그레이스케일보다 더 빠른 처리를 위해서 + 피사체의 모양을 더 명확하게 파악하기 위해.
|<syntaxhighlight lang="python">
ret, cov_img = cv2.threshold(img, 경계값, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# ret엔 트레시홀딩에 사용한 경계값이 나오니, 버리는 값이다.
ret, cov_img = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU) # 원본 img와 옵션을 받아 형태를 변환한다.
# ret에 사용된 경계값이 담기니, 이 ret은 쓸만할지도..
</syntaxhighlight>파이프 문자로 연결한 오츠 옵션은 오츠의 알고리즘을 통해 경계값을 자동으로 설정하게 하기 위한 것이다.
오츠의 알고리즘을 사용하면 모든 경우의 수에 대한 경계값을 조사하기 때문에 느리다.
|}
= 꾸미기 =
= 꾸미기 =