* dst를 함수 인자로 전달하는 경우 src1, src2와 크기가 동일 해야하며, 데이터 타입이 적절해야한다.
* 영상에 + 연산을 사용하는 것이 아닌 add 함수를 사용해주는 이유는 영상을 읽어오는 때 데이터 타입에 따라 overflow가 일어나고 255를 넘어가게 되면서 다시 0부터 시작해 남은 수가 더해지기 때문에 생각한 밝기 조절 출력 연산이 안나온다. numpy의 clip 함수와 실수 + 연산, 데이터 타입 변형을 통해 생각한 밝기 연산을 할 수 있다.
* 컬러 영상의 경우 모든 컬러 차원에 같은 값을 더해주어야 한다.
강의 예제에서는 영상 처리에서 가장 유명한 lenna.bmp 파일을 이용한 예제를 보여주셨는데 나는 아래 있는 인증 사진을 이용해서 함수를 테스트 해보았다. 밝기 + 200의 경우 너무 높게 줬는지 그레이스케일이나 컬러 영상이나 동일하게 출력되어버렸다.
그레이스케일 영상 밝기 조절. 왼쪽이 원본, 중앙이 밝기 +100, 오른쪽이 밝기 +200 된 영상이다.컬러 영상 밝기 조절. 왼쪽이 원본, 중앙이 밝기 +100, 오른쪽이 밝기 +200 된 영상이다.
인증 타임
컴퓨터 화면이 포함된 사진의 밝기를 올리니 그대로 눈이 부신 사진이 나와버리는걸 보고 좀 신기해했다. 원래 카메라를 사용해 사진을 찍을 때도 밝기를 올리면 저렇게 나오는 편이라 영상 처리에 대한 신기함이 배가 된 느낌이다. 그리고 이제 와서 보니 밝기 테스트에 - 값을 줘서 출력을 보지 못했다. 개인적인 시간에 - 값을 줘도 동작을 하는지 한 번 테스트 해보아야 겠다.
