07. OpenCV Point Processing (7편)

07_OpenCV.zip

0.85MB

 

 

 

2022.01.28 - [Bigdata/OpenCV] - 08. OpenCV Histogram Modification (8편)

2022.01.27 - [Bigdata/OpenCV] - 06. OpenCV 키보드 마우스 이벤트 처리 (6편)

06. OpenCV 키보드 마우스 이벤트 처리 (6편)

08. OpenCV Histogram Modification (8편)

7. OpenCV Point Processing

7.1. histogram sliding

import numpy as np
import sys
import cv2

7.1.1. 흑백 GrayScale

src = cv2.imread('./fig/lenna.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

if src is None:
    print('image read failed')
    sys.exit()
# histogram sliding    0보다 작으면 0으로 255보다 크면 255로
# cliping 은 float 연산만 가능하기 때문에 float 값을 입력하고 다시 uint8로 변환해줘야 함    
dst = np.clip(src + 100., 0, 255).astype(np.uint8) 

cv2.imshow('src',src)
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

• 더 쉬운 방법

src = cv2.imread('./fig/lenna.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

if src is None:
    print('image read failed')
    sys.exit()

# 원큐에 가능 clipping 까지 해줌
dst = cv2.add(src, 100)    

cv2.imshow('src',src)
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

7.1.2. 컬러 Color

src = cv2.imread('./fig/lenna.bmp', cv2.IMREAD_COLOR)

if src is None:
    print('image read failed')
    sys.exit()

# 원큐에 가능 clipping 까지 해줌
# 하지만, 이렇게 하면 앞에만 더해짐 B 만.  
dst = cv2.add(src, 100)    

cv2.imshow('src',src)
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

• 따라서 아래와 같은 방법으로 해야한다

src = cv2.imread('./fig/lenna.bmp', cv2.IMREAD_COLOR)

if src is None:
    print('image read failed')
    sys.exit()

# 원큐에 가능 clipping 까지 해줌
dst = cv2.add(src, (100, 100, 100, 0))    # 이케 해줘야함 
# 사실 이렇게 가능하지만 color space를 바꿔서 변환해줘야함

cv2.imshow('src',src)
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

7.1.3. 여러가지 연산

import numpy as np
import sys
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
src1 = cv2. imread('./fig/lenna256.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# h, w = src1.shape[:2] 이렇게 하면 사실 좋음
src2 = np.zeros_like(src1, dtype = np.uint8)
cv2.circle(src2, (128,128), 100, 200, -1)
cv2.circle(src2, (128,128), 50, 50, -1)

dst1 = cv2.add(src1, src2)
dst2 = cv2.addWeighted(src1, 0.5, src2, 0.5, 0.0)
dst3 = cv2.subtract(src1, src2) # 순서 중요
dst4 = cv2.absdiff(src1, src2)

cv2.imshow('src1', src1)
cv2.imshow('src2', src2)

cv2.imshow('dst1', dst1)
cv2.imshow('dst2', dst2)
cv2.imshow('dst3', dst3)
cv2.imshow('dst4', dst4)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

7.1.4. matplotlib로 해보기

import numpy as np
import sys
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
src1 = cv2. imread('./fig/lenna256.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# h, w = src1.shape[:2] 이렇게 하면 사실 좋음
src2 = np.zeros_like(src1, dtype = np.uint8)
cv2.circle(src2, (128,128), 100, 200, -1)
cv2.circle(src2, (128,128), 50, 50, -1)

dst1 = cv2.add(src1, src2)
# dst2 = cv2.addWeighted(src1, 0.5, src2, 0.5, 0.0)
dst2 = cv2.addWeighted(src1, 0.7, src2, 0.3, 0.0)
dst3 = cv2.subtract(src1, src2) # 순서 중요
dst4 = cv2.absdiff(src1, src2)

plt.figure(figsize = (12, 6))
 # 2행 3열에 1번째
plt.subplot(231), plt.imshow(src1, cmap = 'gray'), plt.axis('off'),plt.title('src1')
plt.subplot(232), plt.imshow(src2, cmap = 'gray'), plt.axis('off'),plt.title('src2')
plt.subplot(233), plt.imshow(dst1, cmap = 'gray'), plt.axis('off'),plt.title('add')
plt.subplot(234), plt.imshow(dst2, cmap = 'gray'), plt.axis('off'),plt.title('addweighted')
plt.subplot(235), plt.imshow(dst3, cmap = 'gray'), plt.axis('off'),plt.title('subtract')
plt.subplot(236), plt.imshow(dst4, cmap = 'gray'), plt.axis('off'),plt.title('absdiff')
plt.show()

7.1.5. bitwise

src1 = np.zeros((256, 256), np.uint8)
cv2.rectangle(src1, (10, 10), (127, 248), 255, -1)

src2 = np.zeros((256, 256), np.uint8)
cv2.circle(src2, (128, 128), 100, 255, -1)


cv2.imshow('src1', src1)
cv2.imshow('src2', src2)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

src1 = np.zeros((256, 256), np.uint8)
cv2.rectangle(src1, (10, 10), (127, 248), 255, -1)

src2 = np.zeros((256, 256), np.uint8)
cv2.circle(src2, (128, 128), 100, 255, -1)

dst_bit_and = cv2.bitwise_and(src1, src2)
dst_bit_or = cv2.bitwise_or(src1, src2)
dst_bit_xor = cv2.bitwise_xor(src1, src2) # 둘중 한군데만 있을 때
dst_bit_not = cv2.bitwise_not(src1) # 아닌 부분


plt.figure(figsize = (12, 6))
plt.subplot(231), plt.axis('off'), plt.imshow(src1, 'gray'), plt.title('src1')
plt.subplot(232), plt.axis('off'), plt.imshow(src2, 'gray'), plt.title('src2')
plt.subplot(233), plt.axis('off'), plt.imshow(dst_bit_and, 'gray'), plt.title('dst_bit_and')
plt.subplot(234), plt.axis('off'), plt.imshow(dst_bit_or, 'gray'), plt.title('dst_bit_or')
plt.subplot(235), plt.axis('off'), plt.imshow(dst_bit_xor, 'gray'), plt.title('dst_bit_xor')
plt.subplot(236), plt.axis('off'), plt.imshow(dst_bit_not, 'gray'), plt.title('dst_bit_not_src1')
plt.show()



cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

7.1.6. 컬러영상 연산하기

src = cv2.imread('./fig/flowers.jpg')
print(src.shape)
cv2.imshow('src', src)

b, g, r = cv2.split(src)
print(type(b))
'''
<class 'numpy.ndarray'>
'''
# 즉 각각 grayscale로 나옴

cv2.imshow('b', b)
cv2.imshow('g', g)
cv2.imshow('r', r)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

• b, g ,r 순 ( 모든 b, g , r 값이 높아야 흰색이 나오기 때문에 흰 부분도 값이 높게 나온다)

7.1.7. 컬러영상 합치기

src = cv2.imread('./fig/flowers.jpg')
print(src.shape)
cv2.imshow('src', src)

b, g, r = cv2.split(src)
print(type(b))
'''
<class 'numpy.ndarray'>
'''
# 즉 각각 grayscale로 나옴

dst = cv2.merge((b, g, r))
# cvtColor 메뉴얼로 하는 방식임 
dst1 = cv2.merge((r, g, b))
dst2 = cv2.cvtColor(dst, cv2.COLOR_BGR2RGB)


cv2.imshow('src', src)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.imshow('dst1', dst1)
cv2.imshow('dst2', dst2)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

---

7.2. 영상 히스토그램 그리기

7.2.1. hsv로 변환하기

• h: 색상
• s: 채도
• v: 명도

src = cv2.imread('./fig/flowers.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

if src is None:
    print('image read failed')
    sys.exit()

src_hsv = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV)
h, s, v = cv2.split(src_hsv)

# h = 0~ 179 까지

dst = cv2.merge((h, s, v))    

cv2.imshow('src', src)
cv2.imshow('h', h)
cv2.imshow('s', s)
cv2.imshow('v', v)


cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

7.2.2. Grayscale histogram 그려보기

src = cv2.imread('./fig/lenna.bmp', 0)

# cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]]) -> hist
# images: 입력영상 리스트(리스트로 입력)
# channels: 채널리스트, 3 채널의 경우 [0,1,2]
# mask: 마스크 영상입력, 영상전체는 None으로 지정
# histSize: 히스터그램 빈의 크기 # 256하면 하니싹 나오고 128하면 0~1 은 1, 2~3은 2 이런식
# range: 히스토그램의 최솟값과 최댓값
# hist: 계산된 히스토그램, numpy.ndarray 타입
# accumulate: 기존의 히스토그램을 누적할경우 True

# images 라서 리스트로 묶어서 넣어줘야함

hist= cv2.calcHist([src], [0], None, [256], [0, 256])

cv2.imshow('src', src)
plt.plot(hist)
plt.show()


cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

7.2.3. Color histogram 그려보기

# 컬러 영상의 히스토그램
src = cv2.imread('fig/lenna.bmp')

if src is None:
    print('Image load failed!')
    sys.exit()


# b, g, r = cv2.split(src)

hist_b = cv2.calcHist([src], [0], None, [256], [0, 256])
hist_g = cv2.calcHist([src], [1], None, [256], [0, 256])
hist_r = cv2.calcHist([src], [2], None, [256], [0, 256])

plt.plot(hist_b, color = "b")
plt.plot(hist_g, color = "g")
plt.plot(hist_r, color = "r")
plt.show()