마우스 클릭을 통한 실시간 전경 표시와 GrabCut 알고리즘 코드 분석

파이썬 코드

결과 화면

 

GrabCut 알고리즘에서 반복 횟수의 역할

: 40 번째 줄의 grabCut 메서드의 6번째 매개변수는 물체 및 배경을 추정하기 위해 반복적으로 알고리즘이 실행되는 횟수를 의미한다.

 

GrabCut 반복 횟수 조정에 따른 성능 변화

: 5 → 1로 바꾼다면 알고리즘의 반복 횟수를 줄이는 것으로, 처리 시간이 줄어들어 grabCut 알고리즘이 더욱 빨리 수렴한다. 그러나 반복 횟수가 충분하지 않아 알고리즘이 물체와 배경을 정확히 구분하는 데에 필요한 충분한 정보를 수집하지 못하기에 결과가 덜 정확하게 분리되어 출력됨. 물체와 배경 경계가 흐리거나 일부 배경이 물체로 잘못 분류되는 등의 문제 발생할 수 있다. 

 

Scharr 연산자를 이용한 에지 감지의 장점

: Scharr 연산자는 이미지의 에지를 감지하기 위한 방법 중 하나로, Soble 연산자에 비해 더 큰 커널을 사용하여 미분을 계산하고, 이미지에서 공간적인 변화율을 계산하여 에지를 감지한다. Scharr 연산자는 노이즈가 있는 이미지에서도 안정적인 에지 감지 결과를 제공할 수 있어서 작은 에지나 섬세한 에지의 정보가 중요할 때 더 정밀한 결과를 제공한다.