[OpenCV] 이미지 변환하기 - HoughCircles() 사용

Visual Studio 2019 환경에서 OpenCV 4.9.0을 사용합니다. 허프 변환을 이용하여 원을 검출할 수 있는데 일반적인 허프 변환 대신 허프 그래디언트 방법 (Hough Gradient Method) 을 사용하여 원을 검출합니다.

원 검출의 원리는 이미지의 각 픽셀에 대해 주어진 반지름 값에서 원의 중심을 찾는 과정으로, 이는 고차원 공간에서의 누적 배열(accumulator array)을 사용하여 구현됩니다. 그래디언트 방법은 전통적인 허프 변환을 확장한 방법으로, 이미지의 그래디언트 정보(엣지 방향 및 강도)를 사용하여 더 효율적으로 원을 검출합니다.

이 방법은 다음과 같은 단계로 진행됩니다: 엣지 검출: 입력 이미지를 Canny 에지 검출기 또는 다른 엣지 검출 방법을 사용하여 엣지 이미지를 생성합니다. 누적 배열 생성: 각 엣지 픽셀에 대해, 픽셀의 그래디언트 방향을 따라 원의 중심을 추정합니다.

이는 주어진 반지름 값에서 가능한 원의 중심 좌표를 누적 배열에 ...

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