I. 소개
오늘날의 디지털 시대에 영상처리 기술의 중요성은 자명합니다. 무인 운전, 컴퓨터 비전, 안면 인식 등의 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. 이미지 처리의 중요한 부분인 이미지 스티칭 알고리즘은 넓은 시야의 이미지를 얻기 위한 중요한 수단입니다. 오늘은 SIFT, Homography, KNN, Ransac 및 기타 기술을 사용하여 Python 및 OpenCV 환경에서 이미지 스티칭 알고리즘을 구현하는 방법을 설명하겠습니다.
다음의 주요 목적은 이러한 기본 개념과 실제 적용을 이해하기 위한 초보 수준 가이드를 제공하는 것입니다. 이 기사를 통해 독자들이 이미지 처리에 대해 더 깊이 이해하고 직접 실습 예제를 시도해 볼 수 있기를 바랍니다.
이 글의 나머지 부분은 세 가지 주요 부분으로 나누어지는데, 첫 번째는 관련된 모든 개념과 방법을 소개하고 설명하는 것이고, 두 번째는 예제 코드를 통해 시연하고, 마지막으로 배운 내용을 검토하고 요약하는 것입니다.
2. 기본 지식 및 방법론 분석
1. SIFT(Scale Invariant Feature Transform)
Scale-Invariant Feature Transform의 정식 명칭인 SIFT는 1999년 David Lowe가 제안한 로컬 이미지 특징을 감지하고 설명하는 방법입니다. 이 방법의 장점은 이미지 크기, 회전, 밝기 변화 등에 불변이며, 이미지 노이즈 및 작은 시야각 변화에도 안정적이므로 이미지 스티칭에 매우 유용합니다.
2. 호모그래피
호모그래피(Homography)는 두 이미지 간의 픽셀 간의 대응 관계를 설명하는 변환으로, DLT(직접 선형 변환)라는 방법을 통해 특징점 간의 대응 관계를 해결할 수 있습니다. 이러한 변환 관계를 통해 한 이미지의 각 픽셀을 다른 이미지에 투영할 수 있으며 이는 이미지 접합에 매우 중요합니다.