OpenCV로 이미지 합성해보기

서브타이틀: OpenCV로 다양한 이미지 합성 방법 알아보기

OpenCV를 이용하면 다양한 이미지 합성 기술을 구현할 수 있습니다. 이미지 합성은 여러 이미지를 합쳐 하나의 새로운 이미지를 만드는 기술로, 영상처리 분야에서 자주 사용됩니다.

1. Alpha 합성

Alpha 합성은 여러 이미지를 합쳐 새로운 이미지를 만드는 가장 기본적인 방법 중 하나입니다. Alpha 합성은 각 픽셀의 투명도를 나타내는 알파 채널을 이용하여 두 이미지를 합성합니다.

예를 들어, 다음과 같이 두 개의 이미지를 합성할 때, 첫 번째 이미지의 알파 채널을 이용하여 두 번째 이미지를 합성할 수 있습니다.

import cv2

# 이미지 읽어오기
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')

# 두 이미지 합성
result = cv2.addWeighted(img1, 0.5, img2, 0.5, 0)

# 합성 결과 이미지 저장
cv2.imwrite('result.jpg', result)

 

 

2. 모자이크 합성

모자이크 합성은 이미지의 일부를 블러처리하여 다른 이미지와 합성하는 방법입니다. 이 방법은 이미지의 얼굴 등 개인정보 보호가 필요한 부분을 가리는 데에 자주 사용됩니다.

import cv2

# 이미지 읽어오기
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')

# 이미지 크기 변경
img2 = cv2.resize(img2, (img1.shape[1], img1.shape[0]))

# 모자이크 처리
roi = img1[200:400, 200:400]
blur = cv2.blur(roi, (50, 50))
img1[200:400, 200:400] = blur

# 합성 결과 이미지 저장
result = cv2.addWeighted(img1, 0.5, img2, 0.5, 0)
cv2.imwrite('result.jpg', result)​

 

3. 블랜딩 합성

블랜딩 합성은 두 이미지를 서로 다른 가중치로 합성하는 방법입니다. 이 방법은 서로 다른 이미지를 조합하여 새로운 이미지를 만들 때 자주 사용됩니다.

import cv2

# 이미지 읽어오기
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')

# 이미지 크기 변경
img2 = cv2.resize(img2, (img1.shape[1], img1.shape[0]))

# 블랜딩 합성
alpha = 0.5
result = cv2.addWeighted(img1, alpha, img2, 1 - alpha, 0)

# 합성 결과 이미지 저장
cv2.imwrite('result.jpg', result)

 

결론

이상으로 OpenCV를 이용한 다양한 이미지 합성 방법을 알아보았습니다. Alpha 합성, 모자이크 합성, 블랜딩 합성 등 여러 가지 방법이 있으며, 이미지 합성은 영상처리 분야에서 매우 중요한 기술 중 하나입니다. 앞으로도 OpenCV를 활용하여 다양한 이미지 합성 기술을 구현해 보시기 바랍니다.