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OpenCV 기초: 이미지 읽기, 색상변환, 필터링, 엣지검출
Day 1: 제조 비전 AI 개요 & OpenCV 기초
OpenCV 기초: 이미지 읽기, 색상변환, 필터링, 엣지검출
비전 AI — 제조 외관검사 시스템 > Day 1: 제조 비전 AI 개요 & OpenCV 기초
학습 목표
OpenCV로 이미지를 읽고 표시할 수 있다 RGB/BGR/Grayscale 색상 공간 변환을 할 수 있다 가우시안 블러, 엣지 검출 등 기본 필터를 적용할 수 있다
OpenCV 기초
OpenCV(Open Source Computer Vision)는 비전 AI의 기본 도구다. 제조 현장에서 이미지 전처리에 필수적으로 사용된다.
OpenCV 핵심 함수
| 함수 | 역할 | 제조 활용 |
|---|---|---|
cv2.imread() | 이미지 읽기 | 검사 이미지 로드 |
cv2.cvtColor() | 색상 변환 | BGR→Gray 변환 |
cv2.GaussianBlur() | 노이즈 제거 | 전처리 |
cv2.Canny() | 엣지 검출 | 결함 윤곽 추출 |
cv2.threshold() | 이진화 | 불량 영역 분리 |
cv2.findContours() | 윤곽선 검출 | 결함 위치/크기 측정 |
색상 공간
[주의: OpenCV는 BGR 순서!]
일반 (RGB): Red, Green, Blue
OpenCV (BGR): Blue, Green, Red
변환 필수:
rgb_image = cv2.cvtColor(bgr_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)[색상 공간 선택 가이드]
Grayscale: 대부분의 결함 검출
→ 연산 빠름, 밝기 차이 활용
HSV: 변색 검출
→ H(색상), S(채도), V(명도) 분리
→ 색상 기반 불량에 유리
LAB: 미세 색차 검출
→ 인간 시각에 가까운 색차 계산
→ 코팅/도장 품질 검사코드를 실행하고 각 단계의 결과를 확인하세요.
에디터 로딩 중...
핵심 포인트
- • OpenCV는 BGR 순서를 사용한다 (RGB가 아님)
- • 바이래터럴 필터는 엣지를 보존하면서 노이즈를 제거해 제조에 유용
- • Canny 엣지 검출의 임계값이 결함 검출 민감도를 결정한다
- • Otsu 자동 이진화는 조명이 균일할 때 효과적
AI로 학습하기 — 꿀팁
🧪OpenCV 색상변환 원리 질문AI 학습 팁
BGR→Grayscale 변환 공식과 엣지 검출 커널 수학을 AI에게 질문해 코드에 적용하세요.
OpenCV에서 BGR→Grayscale 변환 시 가중치(0.114B+0.587G+0.299R)를 사용하는 이유를 제조 이미지 분석 관점에서 설명해줘. 또한 Canny 엣지 검출의 Hysteresis Thresholding 원리와 제조 결함 윤곽 검출에 최적 파라미터를 고르는 기준도 알려줘.
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