OpenCV - 보간법

보간법이란 알고 있는 데이터 값들을 이용하여 모르는 값을 추정하는 방법의 한 종류이다.

다항식 보간법, 스플라인 보간법 등 다양한 보간법의 종류 중에서 다항식 보간법을 많이 사용한다.

 

Interpolation 속성

cv2.INTER_NEAREST	이웃 보간법
cv2.INTER_LINEAR	쌍 선형 보간법
cv2.INTER_LINEAR_EXACT	비트 쌍 선형 보간법
cv2.INTER_CUBIC	바이큐빅 보간법
cv2.INTER_AREA	영역 보간법
cv2.INTER_LANCZOS4	Lanczos 보간법

1. cv2.INTER_NEAREST - 최근방 이웃 보간법

 가장 빠르지만 퀄리티가 많이 떨어집니다. 따라서 잘 쓰이지 않습니다.

 

2. cv2.INTER_LINEAR - 양선형 보간법(2x2 이웃 픽셀 참조)

 4개의 픽셀을 이용합니다.

 효율성이 가장 좋습니다. 속도도 빠르고 퀄리티도 적당합니다.

 

3. cv2.INTER_CUBIC - 3차회선 보간법(4x4 이웃 픽셀 참조)

 16개의 픽셀을 이용합니다.

 cv2.INTER_LINEAR 보다 느리지만 퀄리티는 더 좋습니다.

 

4. cv2.INTER_LANCZOS4 - Lanczos 보간법 (8x8 이웃 픽셀 참조)

 64개의 픽셀을 이용합니다.

 좀더 복잡해서 오래 걸리지만 퀄리티는 좋습니다.

 

5. cv2.INTER_AREA - 영상 축소시 효과적

 영역적인 정보를 추출해서 결과 영상을 셋팅합니다.

 영상을 축소할 때 이용합니다.

영상의 축소 시 주의 사항

 영상 축소 시 디테일이 사라지는 경우가 발생

 한 픽셀로 구성된 성분이 축소를 하게 되면서 사라지는 경우가있다.

 이를 해결하기 위해 입력 영상을 부드럽게 필터링한 후 축소를 하거나 여러번 축소를 반복

OpenCV의 cv2.resize() 함수에서는 cv2.INTER_AREA 플래그를 사용