[Day38] 인물 사진 모드 처리

요즘 카메라에서 (특히 아래 1번 글처럼 아이폰에서) 인물 사진 모드로 사진을 찍으면, (혹은 다른 모드라고 하더라도) 배경을 날려(?)주는 아웃포커싱 기법으로 사진을 처리하게 됩니다. 이런 효과를 내주는 방법을 실습으로 배웠습니다. 인물 사진을 찍은 다음, 인물을 인식하는 기법으로 인물의 윤곽을 따라 인물과 배경을 분리합니다. 그런 다음, 배경에 블러 (blur) 효과를 주어 마치 아웃포커싱인 듯한 효과를 준 다음 인물 이미지를 그 위에 얹으면 인물 사진 모드로 찍은 사진과 같은 이미지가 만들어집니다. 다만, 인물을 제외한 부분을 검은색 (혹은 흰색이더라도) 블러 효과를 주는 과정에서 검은색이 경계면으로 번져 보이게 되어서 실제로 합성했을때 어색해 보이는 문제가 생길 수도 있습니다.

1. iPhone에서 인물 사진 모드 사용하기

support.apple.com/ko-kr/HT208118

iPhone에서 인물 사진 모드 사용하기

2. 피사계 심도

ko.wikipedia.org/wiki/%ED%94%BC%EC%82%AC%EA%B3%84_%EC%8B%AC%EB%8F%84

피사계 심도 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

3. COCO Explorer

cocodataset.org/#explore

COCO - Common Objects in Context

4. Watershed 알고리즘을 이용한 이미지 분할

opencv-python.readthedocs.io/en/latest/doc/27.imageWaterShed/imageWaterShed.html

Watershed 알고리즘을 이용한 이미지 분할 — gramman 0.1 documentation

5. DeepLab V3+: Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation

blog.lunit.io/2018/07/02/deeplab-v3-encoder-decoder-with-atrous-separable-convolution-for-semantic-image-segmentation/

DeepLab V3+: Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation

6. DeepLab Demo github

github.com/tensorflow/models/blob/master/research/deeplab/deeplab_demo.ipynb

tensorflow/models

7. TensorFlow DeepLab Model Zoo

github.com/tensorflow/models/blob/master/research/deeplab/g3doc/model_zoo.md

tensorflow/models

8. 이미지의 기하학적 변형

opencv-python.readthedocs.io/en/latest/doc/10.imageTransformation/imageTransformation.html

이미지의 기하학적 변형 — gramman 0.1 documentation

9. explain arguments meaning in res = cv2.bitwise_and(img,img,mask = mask)

stackoverflow.com/questions/32774956/explain-arguments-meaning-in-res-cv2-bitwise-andimg-img-mask-mask

explain arguments meaning in res = cv2.bitwise_and(img,img,mask = mask)

10. numpy.where (numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.where.html)

11. 아웃포커싱 방법 및 원리

ggyul.tistory.com/12

아웃포커싱 방법 및 원리

12. 3D Depth Camera

m.blog.naver.com/panoptics/221336152952

3D 깊이 카메라 기술 (3D Depth camera)

13. Recognizing Depth in Autonomous Driving

towardsdatascience.com/depth-prediction-autonomous-driving-18d05ff25dd6

Recognizing Depth in Autonomous Driving

14. Unsupervised Learning of   Depth and Ego-Motion: A Structured Approach

sites.google.com/view/struct2depth

struct2depth