이미지 블렌딩 (Image Blending)

이미지 블렌딩 (Image Blending)은 컴퓨터 비전과 이미지 처리에서 널리 사용되는 기술로, 두 개 이상의 이미지를 결합하여 하나의 매끄럽고 시각적으로 매력적인 결과를 만드는 방법입니다. 이 기술은 파노라마 생성, 영화의 특수 효과 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

수식은 다음과 같습니다.

$g(x) = (1-\alpha)f_0(x) + \alpha f_1(x)$

위 수식에서 α 값이 0에서 1로 변하면 이미지가 전환됩니다.

예를 들어, α가 0일 때는 첫 번째 이미지가 완전히 나타나고, α가 1일 때는 두 번째 이미지가 완전히 나타납니다. α 값에 따라 두 이미지의 비율을 조정하여 하나의 이미지를 더 강조하거나 덜 강조할 수 있습니다.

간단히 말해, 두 이미지를 서로 다른 가중치로 합쳐서 새로운 이미지를 생성하는 것입니다.

이미지 블렌딩 – 실습 (OpenCV Library 사용)

컴퓨터 비전 작업을 위한 강력한 라이브러리인 OpenCV를 사용하여 두 이미지를 블렌딩하는 방법을 살펴보겠습니다.

opencv-python

먼저 OpenCV-Python 라이브러리를 설치합니다.

pip install opencv-python

설치한 라이브러리를 임포팅합니다.

import cv2

이미지 블렌딩을 할 두 이미지를 불러옵니다.

img1 = cv.imread('lion.jpg')
img2 = cv.imread('savanna.jpg')

이미지 블렌딩을 하려면 두 이미지의 크기가 같아야 합니다. 여기서는 두번째 이미지의 크기를 첫번째 이미지 크기로 조정합니다.

height, width = img1.shape[:2]
img2 = cv.resize(img2, (width, height))

`addWeighted()` 함수

이미지 블렌딩을 하기 위해서 OpenCV-Python의 `addWeighted()` 함수를 사용합니다. 이 함수와 그 매개변수는 다음과 같습니다.

dst = cv.addWeighted(
	 src1, 
	 alpha, 
	 src2, 
	 beta, 
	 gamma[, dst[, dtype]])

`src1`: 첫 번째 입력 배열.
`alpha`: 첫 번째 배열 요소의 가중치.
`src2`: 두 번째 입력 배열.
`beta`: 두 번째 배열 요소의 가중치.
`gamma`: 각 합에 추가되는 스칼라.

알파(Alpha)와 베타(Beta)는 각각 첫 번째 이미지와 두 번째 이미지에 부여하는 가중치입니다. 따라서 가중치가 높을수록 이미지는 더 불투명해지고, 가중치가 낮을수록 이미지는 더 투명해집니다. 또 주의할 점은 베타(ß)는 항상 1-알파(α)이고, 알파(α)는 항상 1-베타(ß)라는 것입니다.

이미지 블렌딩 실습 – 전체 코드

import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt

# 이미지 로딩
img1 = cv.imread('lion.jpg')
img2 = cv.imread('savanna.jpg')

# 이미지 로딩 에러 확인
if img1 is None or img2 is None:
    print("Error: One or both images not found.")
    exit()

# 두번째 이미지 크기를 첫번째 이미지 크기에 맞춤
height, width = img1.shape[:2]
img2 = cv.resize(img2, (width, height))

# 이미지 블렌딩
alpha = 0.2  # 첫번째 이미지 가중치
beta = 1.0 - alpha  # 두번째 이미지 가중치
blended_img = cv.addWeighted(img1, alpha, img2, beta, 0)

# matplotlib 색상 변경 BGR --> RGB
blended_img_rgb = cv.cvtColor(blended_img, cv.COLOR_BGR2RGB)

# 블렌딩 결과 출력
plt.imshow(blended_img_rgb)
plt.axis('off')
plt.title('Blended Image')
plt.show()

아래 첫번째 이미지는 알파값을 0.2로 했을 때의 결과이고, 두번째 이미지는 알파값을 0.8로 했을 때의 결과입니다.

첫번째 이미지인 사자가 흐릿하게 나오고, 두번째 이미지인 얼룩말이 뚜렷하게 나옵니다.

alpha = 0.2

반면, 알파값을 0.8로 했을 때는 첫번째 이미지인 사자가 뚜렷하게 나오고, 두번째 이미지인 얼룩말이 흐릿하게 나옵니다.

alpha = 0.8

이미지 블렌딩은 강력한 기술로, 멋진 시각 효과와 합성 이미지를 만들 수 있습니다. 다양한 블렌딩 가중치를 실험해 보면서 프로젝트를 더욱 향상시켜 보세요.