14장. 영상 기하학 변환과 Affine, Perspective

변환 고르기와 잃는 정보

여행 가방을 쌀 때 옷을 접고, 말고, 눌러 담습니다. 접은 옷은 펴면 그대로지만, 진공 팩으로 세게 누른 옷은 펴도 주름이 남습니다. 기하학 변환도 되돌리면 그대로인 것과, 되돌려도 흔적이 남는 것이 있습니다. 뒤집기와 90도 돌리기는 접은 옷, 줄이기와 비스듬한 회전은 눌러 담은 옷입니다.

하고 싶은 일에 따라 resize, flip·rotate, warpAffine, warpPerspective 를 고르는 기준을 견준 비교 그림

그림의 네 상자는 하고 싶은 일에 따라 고르는 함수입니다. 칸 수만 바꾸면 resize, 직각으로만 돌리거나 뒤집으면 flip·rotate, 평행한 선을 지키며 옮기고 돌리고 기울이면 warpAffine, 비스듬한 면을 펴면 warpPerspective 입니다.

모눈 그림을 4분의 1로 줄였다 다시 키운 결과와, 30도 돌렸다 되돌린 결과에서 흐려지고 빈 곳이 생긴 모습

왼쪽은 원본, 가운데는 4분의 1로 줄였다가 다시 키운 결과, 오른쪽은 30도 돌렸다가 −30도로 되돌린 결과입니다. 줄였다 키우면 글자와 모눈선이 흐려지고, 돌렸다 되돌리면 잘려 나갔던 네 모서리가 검게 비어 돌아옵니다. 여기서 진공 팩으로 누른 옷의 주름이 흐려짐과 빈 곳입니다.

고르는 기준

하고 싶은 일	고를 함수	정해 줄 것	잃는 것
크기만 바꾸기	`cv2.resize`	새 크기, 보간법	줄이면 잔무늬
정해진 크기로 맞추기	가운데 자르기, 레터박스	자를 곳, 여백 색	가장자리 또는 칸 수
뒤집기, 직각 회전	`cv2.flip`, `cv2.rotate`	방향	없음
옮기기, 비스듬한 회전, 기울이기	`cv2.warpAffine`	2×3 표 (또는 세 쌍의 점)	잘린 모서리, 보간의 흐려짐
비스듬한 면 펴기	`cv2.warpPerspective`	3×3 표 (네 쌍의 점)	먼 쪽을 늘린 만큼 흐려짐

짧은 예시

Python

import cv2

img = cv2.imread("ch14_grid.png")
h, w = img.shape[:2]

# 뒤집기를 두 번 하면 원본과 숫자가 모두 같다(잃는 것 없음)
twice = cv2.flip(cv2.flip(img, 1), 1)
print(float(cv2.absdiff(img, twice).mean()))             # 결과: 0.0

# 4분의 1로 줄였다가 다시 키우면 원본과 달라진다
small = cv2.resize(img, (w // 4, h // 4), interpolation=cv2.INTER_AREA)
back = cv2.resize(small, (w, h), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
print(round(float(cv2.absdiff(img, back).mean()), 2))    # 결과: 9.48

cv2.absdiff(...).mean() 은 6장에서 본 평균 절대 차이(MAE)입니다. 0 이면 원본과 같고, 클수록 많이 달라졌다는 뜻입니다.

주의할 점

변환을 여러 번 이어 걸어야 하면, 표를 미리 합쳐 한 번에 걸거나 순서를 줄입니다. 걸 때마다 보간이 일어나 조금씩 흐려집니다.
원본 사진은 따로 보관하고, 변환한 사진은 다른 이름으로 저장합니다. 줄인 사진에서 큰 사진을 되살릴 수는 없습니다.