[OpenCV] 알파블렌딩을 이용한 이미지 합성

영상처리에서 흔히 얘기하는 fade in/out 효과처럼 자연스럽게 2개의 이미지를 합성하는 방법을 알아보겠습니다.

0~255 사이의 숫자값으로 이루어진 이미지들!

이미지는 픽셀 기반의 숫자 배열 형태로 이루어져있습니다. 만약 2개의 이미지 합성을 위해 단순히 두 어레이를 더하는 형태로 표현하면 어떻게될까요?

이미지 데이터셋이므로 uint8, 즉 0~255 사이의 값만 갖도록 데이터타입을 선정했다고 가정했습니다.

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a+b: 단순히 이미지 2개를 더합니다. 255보다 큰 값이 나오면, uint8에 의해 255를 뺀 값이 저장됩니다.

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cv2.add(a, b): openCV에서 제공하는 add 메소드로, 255보다 크면 최대값인 255로 지정합니다.

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이와 마찬가지로 더하기, 곱하기, 나누기도 동일한 방식으로 연산이 됩니다. 즉, 단순하게 cv2.add나 cv2.substract 등을 사용해서 이미지를 합성하게 되면, 최대값인 255로 값이 몰려서 하얗게 합성이미지가 변색(?)되는 것을 쉽게 확인할 수 있습니다.

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이를 해결하기 위해 알파 블렌딩(Alpha Blending)을 사용합니다. 일종의 투명도 같은 역할을 하게 되는데, 합성하려는 이미지들의 총합이 255아래로 되도록, 더하거나 빼는 연산을 할 때 특정 비율(alpha) 만큼 곱해주는 것이 그 원리입니다.

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import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
 
img1 = cv2.imread('./img/wing_wall.jpg')
img2 = cv2.imread('./img/yate.jpg')
 
alpha = 0.5
dst = cv2.addWeighted(img1, alpha, img2, (1-alpha), 0)
cv2.imshow('cv2.addWeighted', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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img1에 대한 비율을 alpha로 놓으면, img2에 대한 비율은 (1-alpha)가 됩니다. 이런식으로 영상의 fade in/out 효과를 알파블렌딩을 통해 부여할 수 있습니다.