openCV를 이용한 간단한 이미지 조작

openCV를 이용하고 설치하는것은 굉장히 까다롭다. 이에대해 한페이지 무더기로 글을 쌌으므로 확인하도록 한다.

 

일단 이미지 로딩은 다음과 같다.

 

원본이미지는 다음과 같다.

 

 

 

 

그레이스케일로 이미지 불러오기

 

 

import cv2

import numpy as np

image = cv2.imread('test01.jpg',0)

 

 

이렇게 하면 그레이스케일로 잘 로딩할수 있다.

 

다만 openCV에서는 괴상하게도 X를 누르면 잘 꺼지지가 않는다. 다음처럼 코딩해서 뭔가 그림이 꺼지게끔 해야한다.

 

 

 

실제 이미지 띄우기

 

cv2.imshow('image',image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

 

 

파이썬 코드는 단순한 C++의 코드의 wrapper클래스이기 때문에, 실제 C++ 구현방식을 따라서 간다.

 

 

 

이미지 쓰레시홀딩 (Otsu 쓰레시홀딩)

평범한 global thresholding

 

ret1,th1 = cv2.threshold(image,127,255,cv2.THRESH_BINARY)

 

 

Otsu's thresholding

 

ret2,th2 = cv2.threshold(image,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

 

가우시안 필터링 후 Otsu's thresholding

 

blur = cv2.GaussianBlur(image,(5,5),0)

 

ret3,th3 = cv2.threshold(blur,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

 

각각의 이미지를 확인하는 방법은 역시나 같다. image대신 th1 / th2 / th3 을 확인하면 되고, 실제 구분값은 ret1 / 2 / 3 을 확인하면 된다.

 

Otsu 구분법이 왜 힘을 가지는가? 에 대해서는 나중에 보충

 

가우시안 필터링 후 스레시홀딩을 걸었을때는 다음과 같다.