컬러 트래킹 설명

색상을 트래킹한다는 것은 무엇이며 CMUcam4는 어떻게 그것을 합니까?

컬러 트래킹은 이미지를 가져와서 특정 색상을 분리하고, 그 색상만 포함하는 이미지 영역의 위치에 대한 정보를 추출하는 능력입니다. 예를 들어, 흙길 위에 놓인 빨간 공이 담긴 사진이 주어졌다고 가정해 봅시다. 누군가 이미지에서 빨간색인 모든 것 주위에 상자를 그리라고 요청한다면, 여러분은 아주 쉽게 공 주위에 사각형을 그릴 것입니다. 이것이 컬러 트래킹의 기본 아이디어입니다. 물체가 공이라는 것을 알 필요는 없었습니다. 사진에서 물체를 분리하기 위해서는 빨간색이라는 개념만 있으면 되었습니다. 아래에서는 CMUcam4가 컬러 트래킹을 수행하기 위해 실제로 카메라 이미지의 정보를 어떻게 사용하는지 간략히 다루겠습니다.

색상을 지정하려면, 세 가지 색상 채널에 대해 허용되는 최솟값과 최댓값을 정의해야 합니다. 모든 고유한 색상은 각 채널이 고유한 색상에 얼마나 혼합되어 있는지를 나타내는 red, green, blue 값으로 표현됩니다. 색상을 지정할 때 까다로운 부분은 세 가지 색상 채널 모두에 대해 허용되는 값의 범위를 정의해야 한다는 것입니다. 빛이 완벽하게 균일하지 않고 물체의 색상도 완벽하게 균일하지 않으므로, 이러한 변동을 수용해야 합니다. 하지만 이 경계를 너무 많이 완화하면 원치 않는 많은 색상이 허용될 것입니다. CMUcam4의 경우 각 색상 채널이 0에서 255 사이의 숫자로 변환되므로, 각 채널을 상한과 하한 두 개의 숫자로 제한할 수 있습니다. 세 채널 각각에 두 개의 한계가 있으면, 이는 트래킹하려는 전체 색 공간을 제한하는 데 여섯 개의 값을 사용할 수 있음을 의미합니다. 각 면이 서로 다른 색상 채널(red, green, blue)인 정육면체로 색상이 표현된다고 상상하면, 색상을 선택하는 데 사용되는 여섯 개의 값은 그 정육면체 안에 원하는 색상 집합을 정의하는 3차원 상자를 그리게 됩니다.

트래킹하려는 색상에 대한 경계가 있으면, CMUcam4는 이 경계를 가져와 이미지를 처리합니다. 이미지에서 색상을 트래킹하는 방법에는 꽤 복잡할 수 있는 여러 가지가 있습니다. CMUcam4는 카메라의 각 새 이미지 프레임을 독립적으로 처리하는 간단한 단일 패스 알고리즘을 사용합니다. 이미지의 왼쪽 상단에서 시작하여 모든 픽셀을 행 단위로 순차적으로 검사합니다. 검사 중인 픽셀이 사용자가 지정한 색상 범위 안에 들어가면, 그 픽셀을 트래킹되는 것으로 표시합니다. 또한 현재 트래킹된 픽셀의 위치를 검사하여 지금까지 이미지에서 발견된 모든 트래킹된 픽셀 중에서 가장 위, 가장 아래, 가장 왼쪽, 또는 가장 오른쪽 위치인지 확인합니다. 픽셀이 트래킹된 영역의 현재 경계 상자 밖에 있음을 발견하면, 이 새 픽셀을 포함하도록 경계 상자를 확장합니다. 단일 트래킹된 픽셀의 위치조차 경계 상자를 바꿀 수 있기 때문에, 경계 상자는 때때로 프레임마다 상당히 요동칠 수 있습니다. 노이즈 필터링(다음 단락 참조)을 사용하여 그 요동의 일부를 줄일 수 있습니다. 저장되는 유일한 다른 주요 정보는 트래킹된 픽셀의 가로 및 세로 좌표의 합입니다. 이미지의 끝에서 CMUcam4는 트래킹된 픽셀의 가로 합과 세로 합을 가져와 각각을 트래킹된 픽셀의 총 수로 나누어 트래킹된 물체의 중간이 어디에 위치하는지 보여주는 값을 얻습니다. 각 트래킹된 픽셀이 최종 가로 및 세로 합에 작은 부분만 기여하기 때문에, 트래킹된 픽셀의 중간(흔히 중심(centroid)이라고 함)은 일반적으로 경계 상자보다 훨씬 안정적인 측정값입니다. 이미지의 모든 픽셀이 확인되면, 트래킹된 픽셀의 총 수를 경계 상자의 면적과 함께 사용하여 트래킹된 물체의 신뢰도와 픽셀 수를 계산할 수도 있습니다.

노이즈 필터링을 사용하면 컬러 트래킹 범위를 더 크게 만들 수 있어, 이미지의 다른 무작위 변동이 트래킹되게 하지 않으면서도 이미지 픽셀 값의 더 큰 변동을 수용할 수 있습니다. 노이즈 필터링의 기본 아이디어는 어떤 픽셀이 컬러 트래킹 경계 내에 있는 픽셀 그룹의 일부인 경우에만 트래킹된 색상으로 간주하려는 것입니다. CMUcam4에서는 이를 이미지에 대해 단 한 번의 패스만 필요한 방식으로 구현합니다. 이미지의 픽셀을 처리하는 동안 CMUcam4는 현재 픽셀 이전에 현재 행에서 트래킹된 색상 경계 내에 있었던 연속 픽셀이 몇 개인지 추적하는 카운터를 유지합니다. 그 값이 노이즈 필터 값보다 크면 현재 픽셀이 트래킹된 픽셀로 표시됩니다.

히스토그램이란 무엇이고 무엇에 좋습니까?

히스토그램은 데이터의 빈도와 분포를 표시하는 차트의 한 유형입니다. CMUcam4의 경우, 히스토그램은 이미지에서 발견된 색상 값의 빈도와 분포를 보여줍니다. 각 막대는 특정 채널에 대한 색상 값의 범위를 나타냅니다. CMUcam4는 0에서 255까지의 가능한 색상 값을 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64개의 서로 다른 구간(bin)으로 나눌 수 있습니다. 각 구간에는 어떤 색상 경계 내에 속하는, 이미지에서 발견된 픽셀 수가 들어 있습니다. 따라서 특정 구간의 값이 크다는 것은 그 색상들이 이미지에서 많이 발견되었음을 의미합니다. 각 히스토그램은 선택된 하나의 색상 채널만 나타냅니다.

히스토그램은 이미지의 내용을 추상화하는 방법입니다. 원시적인 물체 인식, 임계값 처리 또는 색상 균형과 같은 많은 용도가 있습니다. 특히 서로 다른 질감을 구별하는 데 유용합니다. 자동 게인을 끈 CMUcam4를 서로 다른 질감의 두 표면에 향하게 하고 그 색상 분포의 차이를 관찰해 보십시오. 이 효과는 바닥 표면을 구별하거나 장애물을 검출하는 데 사용할 수 있습니다.