[OpenCV] 꼭짓점 (코너, corner) 추출 (cornerHarris, 파이썬)


파이썬에서 OpenCV를 사용해서 그림 파일에서 꼭짓점을 추출해보도록 하겠습니다. 코너 (corner) 추출이라고도 합니다.


import cv2

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt


그림 = cv2.imread('체스판.jpg') # 결과를 보기 쉽도록 체스판 그림을 사용했습니다.

그림RGB = cv2.cvtColor(그림, cv2.COLOR_BGR2RGB)

그림흑백 = cv2.cvtColor(그림, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 꼭짓점 추출에는 흑백 그림이 필요합니다.

그림꼭짓점 = cv2.cvtColor(그림, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 나중에 꼭짓점을 여기에 표시합니다.


그림흑백 = np.float32(그림흑백) # 넘파이(numpy)를 사용해서 자료형을 부동소수점으로 바꾸어주어야 합니다.

결과 = cv2.cornerHarris(그림흑백, 2, 3, 0.04) # 2, 3, 0.04는 바꿀 수 있는 인자들입니다.

결과 = cv2.dilate(결과, None, iterations=6) # 꼭짓점을 표시하기 위해 확장 (dilate) 연산을 합니다.

그림꼭짓점[결과>0.01*결과.max()]=[255, 0, 0] # 꼭짓점이 빨간색 점으로 그림에 표시됩니다.


# 이 아래 부분은 그림을 화면에 출력하기 위한 부분으로, OpenCV 알고리즘과는 상관이 없습니다.

plt.subplot(1, 2, 1) # 1행 2열에서 1번째 열

plt.imshow(그림RGB)

plt.xticks([]) # x축 좌표 숨김

plt.yticks([]) # y축 좌표 숨김


plt.subplot(1, 2, 2) # 1행 2열에서 2번째 열

plt.imshow(그림꼭짓점)

plt.xticks([]) # x축 좌표 숨김

plt.yticks([]) # y축 좌표 숨김


plt.show()


이렇게 하면 그림의 꼭짓점이 멋지게 추출되는 것을 보실 수 있습니다.



[OpenCV] 외곽선, 모서리 (엣지, edge) 추출 (Canny, 파이썬)


파이썬에서 OpenCV를 사용해서 그림 파일에서 외곽선 (모서리) 추출을 해보도록 하겠습니다. 엣지 (edge) 추출이라고도 합니다.


import cv2

import matplotlib.pyplot as plt


그림 = cv2.imread('그림파일.jpg')

그림RGB = cv2.cvtColor(그림, cv2.COLOR_BGR2RGB)

외곽선추출 = cv2.Canny(그림, 100, 200) # 100, 200은 변경 가능한 인자값입니다.


# 이 아래 부분은 그림을 화면에 출력하기 위한 부분으로, OpenCV 알고리즘과는 상관이 없습니다.

plt.subplot(1, 2, 1) # 1행 2열에서 1번째 열

plt.imshow(그림RGB)

plt.xticks([]) # x축 좌표 숨김

plt.yticks([]) # y축 좌표 숨김


plt.subplot(1, 2, 2) # 1행 2열에서 2번째 열

plt.imshow(외곽선추출, cmap='gray')

plt.xticks([]) # x축 좌표 숨김

plt.yticks([]) # y축 좌표 숨김


plt.show()


이렇게 하면 그림의 외곽선만 멋지게 추출되는 것을 보실 수 있습니다.



[OpenCV] 그림에서 RGB 채널을 각각 분리하기 (파이썬)


파이썬에서 OpenCV를 사용해서 그림의 RGB 채널을 각각 분리하려면 다음과 같이 하시면 됩니다. 제 예제 꽃 사진에는 빨간색과 초록색이 많고 파란색은 거의 없네요.


import cv2

import matplotlib.pyplot as plt


그림BGR = cv2.imread("그림파일.jpg")

그림RGB = cv2.cvtColor(그림BGR, cv2.COLOR_BGR2RGB)


# 빨간색만 뽑기

그림R = 그림RGB.copy() # 이렇게 해야 제대로 복사가 됩니다.

그림R[:,:,1] = 0 # 1: 초록색 없애기

그림R[:,:,2] = 0 # 2: 파란색 없애기


# 초록색만 뽑기

그림G = 그림RGB.copy() # 이렇게 해야 제대로 복사가 됩니다.

그림G[:,:,0] = 0 # 0: 빨간색 없애기

그림G[:,:,2] = 0 # 2: 파란색 없애기


# 파란색만 뽑기

그림B = 그림RGB.copy() # 이렇게 해야 제대로 복사가 됩니다.

그림B[:,:,0] = 0 # 0: 빨간색 없애기

그림B[:,:,1] = 0 # 1: 초록색 없애기


# 이 아래 부분은 그림을 화면에 출력하기 위한 부분으로, OpenCV 알고리즘과는 상관이 없습니다.

plt.subplot(1, 4, 1) # 1행 2열에서 1번째 열

plt.imshow(그림RGB)

plt.subplot(1, 4, 2) # 1행 2열에서 2번째 열

plt.imshow(그림R)

plt.subplot(1, 4, 3) # 1행 2열에서 2번째 열

plt.imshow(그림G)

plt.subplot(1, 4, 4) # 1행 2열에서 2번째 열

plt.imshow(그림B)

plt.show()



[OpenCV] 그림 좌우 및 상하 반전시키기 (flip, 파이썬)


파이썬에서 OpenCV를 사용해서 그림의 좌우나 상하를 바꾸려면, 즉 거울 상으로 만들려면 다음과 같이 하시면 됩니다.


import cv2

import matplotlib.pyplot as plt


그림BGR = cv2.imread("그림파일.jpg")

그림RGB = cv2.cvtColor(그림BGR, cv2.COLOR_BGR2RGB)

그림좌우반전 = cv2.flip(그림RGB, 1) # 1은 좌우 반전, 0은 상하 반전입니다.


# 이 아래 부분은 그림을 화면에 출력하기 위한 부분으로, OpenCV 알고리즘과는 상관이 없습니다.

plt.subplot(1, 2, 1) # 1행 2열에서 1번째 열

plt.imshow(그림RGB)


plt.subplot(1, 2, 2) # 1행 2열에서 2번째 열

plt.imshow(그림좌우반전)


plt.show()



[OpenCV] 그림을 일정 각도만큼 회전시키기 (getRotationMatrix2D, warpAffine, 파이썬)


파이썬에서 OpenCV를 사용해서 그림을 원하는 각도만큼 회전시키려면 다음과 같이 하시면 됩니다.


import cv2

import matplotlib.pyplot as plt


그림BGR = cv2.imread("그림파일.jpg")

그림RGB = cv2.cvtColor(그림BGR, cv2.COLOR_BGR2RGB)

세로, 가로, 채널 = 그림RGB.shape


대각선 = int(((가로*가로 + 세로*세로)**0.5)) # 정수여야 합니다.

회전중심 = int(가로/2), int(세로/2) # 역시 정수여야 합니다.

회전각도 = 135 # 마음대로 정하세요    

새세로, 새가로 = 세로, 가로


그림회전 = cv2.getRotationMatrix2D(회전중심, 회전각도, 1) # 1은 확대/축소값입니다.

회전결과 = cv2.warpAffine(그림RGB, 그림회전, (새세로, 새가로))


# 이 아래 부분은 그림을 화면에 출력하기 위한 부분으로, OpenCV 알고리즘과는 상관이 없습니다.

plt.subplot(1, 2, 1) # 1행 2열에서 1번째 열

plt.imshow(그림RGB)


plt.subplot(1, 2, 2) # 1행 2열에서 2번째 열

plt.imshow(회전결과)


plt.show()



  1. jic4656 2019.03.09 23:04

    좋은 내용 잘 읽고 갑니다. 그런데, 궁금한 것이 하나 있는데요, 대각선은 왜 구한 건지 알려주실 수 있나요?

    • 크롬망간 2019.03.12 15:06 신고

      댓글 감사합니다! 음... 대각선은 구할 필요가 없는데 제가 괜히 구한 것 같습니다 -_-;;

[OpenCV] 그림의 가로, 세로 길이를 비율대로 바꾸기 (resize, 파이썬)


그림 작업을 하다 보면 그림의 가로와 세로 길이를 비율에 맞추어서 바꾸어야 할 일도 생깁니다. 파이썬에서 OpenCV를 사용해서 다음과 같이 하시면 됩니다.


import cv2

import matplotlib.pyplot as plt

그림BGR = cv2.imread("그림파일.jpg")

그림RGB = cv2.cvtColor(그림BGR, cv2.COLOR_BGR2RGB)

새가로비율, 새세로비율 = 0.3, 1.7 # 좋아하는 숫자를 넣으세요

그림새크기 = cv2.resize(그림RGB, (0, 0), fx=새가로비율, fy=새세로비율)


# 이 아래 부분은 그림을 화면에 출력하기 위한 부분으로, OpenCV 알고리즘과는 상관이 없습니다.

plt.subplot(1, 2, 1) # 1행 2열에서 1번째 열

plt.imshow(그림RGB)


plt.subplot(1, 2, 2) # 1행 2열에서 2번째 열

plt.imshow(그림새크기)


plt.show()


참고하실만한 OpenCV 공식 설명서 링크입니다.

http://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/geometric_transformations.html#resize



[OpenCV] 그림의 가로, 세로 길이 마음대로 바꾸기 (resize, 파이썬)


그림 작업을 하다 보면 그림의 가로와 세로 길이를 바꾸어야 할 일이 종종 생깁니다. 파이썬에서 OpenCV를 사용해서 다음과 같이 하시면 됩니다.


import cv2

import matplotlib.pyplot as plt

그림BGR = cv2.imread("그림파일.jpg")

그림RGB = cv2.cvtColor(그림BGR, cv2.COLOR_BGR2RGB)

새가로, 새세로 = 900, 300 # 좋아하는 숫자를 넣으세요

그림새크기 = cv2.resize(그림RGB, (새가로, 새세로))


# 이 아래 부분은 그림을 화면에 출력하기 위한 부분으로, OpenCV 알고리즘과는 상관이 없습니다.

plt.subplot(1, 2, 1) # 1행 2열에서 1번째 열

plt.imshow(그림RGB)


plt.subplot(1, 2, 2) # 1행 2열에서 2번째 열

plt.imshow(그림새크기)


plt.show()


참고하실만한 OpenCV 공식 설명서 링크입니다.

http://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/geometric_transformations.html#resize



[OpenCV] 컬러 사진을 흑백으로 변환하기 (cvtColor, 파이썬)


컬러 사진을 흑백으로 변환하려면 원래는 Y = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B 라는 식을 사용해서 픽셀 하나하나마다 계산을 해야 합니다. 하지만 파이썬에서 OpenCV를 사용하면 흑백 변환을 쉽게 할 수 있습니다.


import cv2

import matplotlib.pyplot as plt

그림BGR = cv2.imread("그림파일.jpg")

그림RGB = cv2.cvtColor(그림BGR, cv2.COLOR_BGR2RGB)

그림흑백 = cv2.cvtColor(그림BGR, cv2.COLOR_BGR2GRAY)


# 이 아래 부분은 그림을 화면에 출력하기 위한 부분으로, OpenCV 알고리즘과는 상관이 없습니다.

plt.subplot(1, 2, 1) # 1행 2열에서 1번째 열

plt.imshow(그림RGB)

plt.xticks([]) # x축 좌표 숨김

plt.yticks([]) # y축 좌표 숨김


plt.subplot(1, 2, 2) # 1행 2열에서 2번째 열

plt.imshow(그림흑백, cmap='gray')

plt.xticks([]) # x축 좌표 숨김

plt.yticks([]) # y축 좌표 숨김


plt.show()


이렇게 하면 그림이 화면에 잘 표시됩니다. cmap='gray' 부분을 써 주어야 matplotlib이 흑백 사진을 제대로 출력합니다.



[OpenCV] BGR 사진을 RGB 사진으로 변환하기 (cvtColor, 파이썬)


파이썬에서 OpenCV를 사용해서 사진을 matplotlib 으로 화면에 출력하는 방법입니다. 컬러 사진을 OpenCV에서는 BGR 순서로 저장하는데 matplotlib에서는 RGB 순서로 저장합니다. 따라서 BGR을 RGB로 바꾸어 주어야만 사진이 제대로 표시됩니다.


import cv2

import matplotlib.pyplot as plt

그림BGR = cv2.imread("그림파일.jpg")

그림RGB = cv2.cvtColor(그림BGR, cv2.COLOR_BGR2RGB)


# 이 아래 부분은 그림을 화면에 출력하기 위한 부분으로, OpenCV 알고리즘과는 상관이 없습니다.

plt.imshow(그림RGB, interpolation='bicubic')

plt.show()


이렇게 하면 그림이 화면에 잘 표시됩니다. `interpolation='bicubic'` 부분은 그림을 확대하거나 축소할 때 화면에 자연스럽게 표현되도록 하는 옵션입니다. 실행 예제 화면은 다음과 같습니다.



그래들 파일에 다음 코드를 추가한 뒤 실행해주면 build/libs 에 opencv-android.jar 파일이 생성됩니다.


task jar(type: Jar) {

    from 'build/intermediates/classes/release/'

    archiveName 'opencv-android.jar'

}

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