딥러닝 이미지 처리_투명도/ 이미지 합성

스파르타 코딩클럽의 딥러닝 이미지 처리 수업을 기반으로 공부한 내용을 정리하고 있습니다.

 

이미지 합성에서 투명도에 대한 추가 채널이 등장하게 된다. 

기존에 3개의 채널에서 알파 채널이라고 불리우는 투명도 채널이 추가되는 것이다. 

 

투명도를 조정할 때, 투명해야 하는 부분은 0으로 투명하지 않아야 하는 부분에는 0이 아닌 수치를 기재하여 불투명하게 만들어줘야 한다. 

 

하지만 투명도도 일종의 추가 채널이므로, 어레이 슬라이싱을 할때, 코드 처리 해주어서 채널부분을 잘라줘야 한다.

 

 

이미지 어레이[:, :, 3:]에서 첫번째가 높이, 두번째가 너비, 세번째가 채널이다. 콤마로 구분되어 있다.

그리고 세번째 채널 어레이는 총 네개 이고 투명도 채널만 잘라내 주려면 배열 슬라이싱을 활용해서 세번째 인덱스(즉 네번째 위치의 변수)부터 잘라줘야 한다. 그리고 그 채널을 255로 나눠주는 이유는 채널 수치를 0 에서 1 사이로 만들어 주어 투명하게 만들어 주기 위함이다.

 

배경은 이미지와 반대가 되어야 하기 때문에, 위의 코드 처럼 배경이미지에서 합성할 오버레이 이미지를 빼주면 된다.

 

그리고 위의 코드로 합성할 이미지의 위치를 지정해준다.

위의 의미는 합성할 이미지의 시작점. 즉 왼쪽 가장 윗 점의 위치가 (100,100) 이고, 거기서 합성할 이미지의 사이즈인 150을 더해주면 이미지의 전체 위치가 나오는 것이다,