이미지 엣지 검출 (Sobel / Scharr / Prewitt)
Sobel·Scharr·Prewitt 세 가지 고전 3×3 그래디언트 연산자로 이미지의 엣지를 검출합니다. 노이즈 제어용 사전 블러, 엣지 강도 임계값, 전경/배경 색 자유 설정으로 블루프린트·스케치·네온 스타일 출력 가능.
사용법
- 이미지를 업로드하거나 드래그-드롭합니다(긴 변 기준 1200px까지 PNG / JPG / WebP).
- 연산자 선택 — 일반 용도엔 Sobel, 가장 깔끔한 윤곽엔 Scharr, 단순 가중치엔 Prewitt.
- 임계값을 올리면 엣지가 얇아지고, 내리면 더 약한 그래디언트까지 포함됩니다.
- 노이즈가 많아 너무 어수선하면 사전 블러 패스를 늘립니다.
- 전경/배경 색을 바꾸거나 프리셋(Classic·블루프린트·스케치·네온)을 누른 뒤 다운로드.
자세한 설명
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엣지 검출은 이미지에서 밝기가 급격히 변하는 지점 ─ 배경과 물체의 실루엣, 빛과 그림자의 경계, 하늘에 걸린 건물의 윤곽 ─ 을 찾아냅니다. Sobel·Scharr·Prewitt는 픽셀마다 수평/수직 밝기 그래디언트를 근사하는 고전적 3×3 분리형 컨볼루션 커널입니다. 그래디언트 크기 √(Gx² + Gy²)를 임계값으로 이진화해 엣지/비엣지 픽셀로 분류합니다. Sobel은 ±1 ±2 ±1 가중치의 교과서 선택, Prewitt은 ±1 균등 가중치(노이즈에 덜 민감하지만 코너 정확도 낮음), Scharr는 ±3 ±10 ±3으로 가장 등방적이라 서브픽셀 작업에 적합합니다. 세 가지 모두 브라우저에서만 실행 ─ 이미지가 외부로 전송되지 않습니다. 노이즈가 많은 사진엔 박스 블러를 0–4 회 적용해 노이즈를 줄이고, 0–255 임계값을 조정하며 색을 바꿔 블루프린트·스케치·네온 효과를 만들어 PNG로 저장할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Sobel·Scharr·Prewitt의 차이는?
세 가지 모두 3×3 커널로 이미지 그래디언트를 근사합니다. Prewitt은 ±1 균등 가중치 ─ 가장 빠르고 노이즈에 가장 민감. Sobel은 중앙 행/열에 ±2를 더해 ─ 정확도와 노이즈의 고전적 절충안. Scharr는 ±3 / ±10 / ±3 ─ 각도 오차 최소화를 해석적으로 도출, 대각선 엣지가 더 충실히 포착됩니다. 대부분의 사진에서 Sobel과 Scharr는 거의 같아 보이고, 질감 있는 배경에서 Prewitt은 눈에 띄게 더 노이즈 많습니다.
왜 사전 블러를 하나요?
엣지 검출기는 그래디언트 증폭기 ─ 진짜 엣지와 픽셀 단위 무작위 노이즈를 모두 증폭합니다. 작은 블러(3×3 박스 필터 1–2 회)는 진짜 엣지를 크게 부드럽게 하지 않으면서 노이즈를 줄입니다. 'Canny 엣지 검출기' 의 핵심 아이디어이기도 합니다(가우시안 블러 + Sobel + 비최대 억제). 깨끗한 사진은 블러 0, 노이즈 많은 스캔이나 저조도 사진은 2–3을 시도해 보세요.
이미지가 어딘가에 업로드되나요?
아니요. 이미지는 브라우저 캔버스로 읽어 디바이스에서 JavaScript로 처리됩니다. 서버로 아무것도 전송되지 않습니다. 민감한 이미지도 안심하고 사용하세요 ─ 탭을 닫는 순간 사라집니다.
밝기 대신 색 엣지를 검출할 수 있나요?
이 버전에선 안 됩니다 ─ 입력을 먼저 그레이스케일 휘도(0.299 R + 0.587 G + 0.114 B)로 변환한 뒤 그 위에서 그래디언트를 계산합니다. 휘도 엣지와 일치하는 색 엣지는 같은 결과를 내고, 같은 밝기의 순수 색 경계(예: 같은 밝기의 빨강 vs 초록)는 시각적으로 약해 보통 엣지 검출의 대상이 아니기 때문에 이 방식이 가장 일반적입니다.
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