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OpenCV Python 원하는 이미지 영역 잘라내기(붙이기) 이미지 잘라내기 코드 img_cut = img[y1:y2, x1:x2] 잘라내고 싶은 특정 부분의 y값과 x값을 선언하면 그 부분만 따로 볼 수 있습니다. - 마지막 코드 확인 이미지 붙이기 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('02.jpg') img2 = cv2.imread('03.jpg') img_con = np.concatenate([img, img2], axis=0) img_con2 = np.concatenate([img, img2], axis=1) cv2.imshow('show', img_con) cv2.imshow('show2', img_con2) cv2.waitKey(0) ① np.concatenate((a1, a2, ...), axis = 0.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 11. 27.
dlib 눈 인식(Ear 알고리즘을 이용한 졸음인식) EAR(Eye Aspect Ratio) 알고리즘은 눈의 비율을 이용해 눈 감김을 확인합니다. def calculate_EAR(eye): # 눈 거리 계산 A = distance.euclidean(eye[1], eye[5]) B = distance.euclidean(eye[2], eye[4]) C = distance.euclidean(eye[0], eye[3]) ear_aspect_ratio = (A+B)/(2.0*C) return ear_aspect_ratio EAR 계산 for n in range(36,42): # 오른쪽 눈 감지 x = face_landmarks.part(n).x y = face_landmarks.part(n).y leftEye.append((x,y)) next_point = n+1 .. 공감수 3 댓글수 0 2021. 11. 25.
OpenCV Python 얼굴 검출(dlib) dlib 라이브러리 : 기계 학습 알고리즘, 이미지 처리 등의 기능을 가지는 툴킷으로, 기존에 C++로 작성된 툴킷이지만, python 패키지로도 설치해 사용할 수 있습니다. conda install -c conda-forge dlib 저는 아나콘다를 사용하기 때문에 위의 코드를 설치합니다. import cv2 import dlib detector = dlib.get_frontal_face_detector() cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, img = cap.read() if ret == False: break dets = detector(img) print("number of faces detected:", len(dets)) print(dets) for d.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 9. 14.
OpenCV Python 히스토그램 역투영 히스토그램 역투영 : 영상의 각 픽셀이 주어진 히스토그램 모델에 얼마나 일치하는지를 검사하는 방법 임의의 색상 영역 검출할 때 효과적 cv2.calcBackProject(images, channels, hist, ranges, scale [, dst]) [] : 생략 가능 import cv2 import numpy as np src = cv2.imread('imgs/dog.jpg') x, y, w, h = cv2.selectROI(src) src_ycrcb = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2YCrCb) crop = src_ycrcb[y:y+h, x:x+w] channels = [1, 2] cr_bins = 128 cb_bins = 128 histSize = [cr_bins, c.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 9. 1.
OpenCV Python 색상 영역 검출 색상 영역 검출은 말 그대로 사진에서 해당 범위 안의 색상을 표시해줍니다. cv2.inRange(src, lowerb, upperb [, dst]) [] : 생략 가능 import cv2 import numpy as np src1 = cv2.imread('imgs/flower.jpg') src1_hsv = cv2.cvtColor(src1, cv2.COLOR_BGR2HSV) dst1 = cv2.inRange(src1, (0, 0, 100), (150, 150, 255)) # B : 0 ~ 150, G : 0 ~ 150, R : 100 ~ 255 dst2 = cv2.inRange(src1_hsv, (160, 200, 0), (179, 255, 255)) # H(색상) : 160 ~ 179, S(채도) : 1.. 공감수 2 댓글수 0 2021. 8. 31.
OpenCV Python 히스토그램 평활화 히스토그램 평활화(= 균일화, 균등화, 평탄화) : 히스토그램이 그레이 스케일 전체 구간에서 균일한 분포로 나타나도록 변경하는 명암비 향상 기법 이 방법은 정규화와 다릅니다. 정규화는 벌어진 부분 균일 평활화의 경우 픽셀 값이 많이 뭉쳐있는 부분 넓게 벌어져있고, 적게 있는 부분 조금 벌어져있습니다. cv2.equalizeHist(src [, dst]) [] : 생략 가능 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt src1 = cv2.imread('imgs/Lenna.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 원본 hist1 = cv2.calcHist([src1], [0], None, [ 256], [0, 256]) plt.s.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 30.
OpenCV Python 영상 명암비 조절(정규화) 명암비 : 밝은 곳, 어두운 곳 사이의 밝기 정도 차이 1) 명암비 조절 : dst(x, y) = saturate(s*src(x, y)) 기울기가 작아 확 어두워지거나 기울기가 커서 값들이 대부분의 픽셀 값이 255가 되어 너무 밝아지겠네요. 2) 효과적인 명암비 조절 : dst(x, y) = saturate(src(x, y) + (src(x, y)-128)*a) 위 식의 경우 모든 픽셀 값이 128을 지나게 됩니다. ※ 이 방법도 너무 밝은(대부분의 픽셀 값이 255쪽), 너무 어두운(대부분의 픽셀 값이 0쪽) 일 경우엔 원하는 결과가 안 나올 수도 있습니다. import cv2 import numpy as np src = cv2.imread('imgs/dog.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSC.. 공감수 2 댓글수 0 2021. 8. 29.
OpenCV Python 히스토그램 분석 히스토그램 : 영상의 픽셀값 분포를 그래프의 형태로 표현한 것 cv2.calcHist(images, channel, mask, histSize, ranges [, hist [, accumulate]]) [] : 생략 가능 images : 입력 영상 - 리스트 형식[] channels : 히스토그램 구할 채널을 나타내는 리스트 [0], [0,1], [0,1,2] GRAYSCALE 영상에선 [0] BGR 영상에선 [0] : B, [1] : G, [2] : R 이 되겠네요 mask : 마스크 영상, 입력 영상 전체에 히스토그램 구하려면 None histSize : 히스토그램 각 차원의 크기를 나타내는 리스트 64로 하면 0~3, 4~7 이런 식으로 4개씩 묶여 64개 128로 하면 0~1, 2~3 이런 식으로.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 8. 29.
OpenCV Python 영상에서의 연산(+밝기 조절, 차이 확인) 영상에서의 연산이란 영상의 특정 좌표 픽셀 값을 변경하여 출력 영상의 해당 좌표 픽셀 값으로 설정하는 연산을 의미합니다. opencv에서 색은 0~255로 표현되는데요 그렇기 때문에 OpenCV에선 위 그림과 같이 포화 연산(saturate 연산)이란 걸 합니다. 포화 연산은 연산 결과가 0보다 작으면 0으로, 255보다 크면 255로 설정하는 연산입니다. 그러면 연산 관련 함수에 대해 알아보겠습니다. 덧셈 연산 : cv2.add(src1, src2[, dst[, mask[, dtype]]]) [] : 생략 가능 import cv2 import numpy as np src1 = cv2.imread('imgs/Lenna.png') dst1 = cv2.add(src1, (200, 50, 50, 0)) # B.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 27.
OpenCV Python 연산 시간 측정 https://wjh2307.tistory.com/11의 양방향 필터가 적용되는 시간을 구해보는데 적용해보겠습니다. OpenCV Python 필터링 - 잡음 제거 : 양방향(bilateral) 필터 잡음 제거 필터의 하나 기준 픽셀, 이웃 픽셀과의 거리, 픽셀 값의 차이를 함께 고려하여 블러링 정도 조정 가우시안 필터의 경우 에지 부분까지 blurring 하여 이미지의 형태조차 알아보기 힘든 wjh2307.tistory.com 방법 1 : cv2.TickMeter() - opencv 제공 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("imgs/Lenna.png") img = cv2.resize(img, dsize=(0, 0), fx=2, fy=2) tm = cv2... 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 25.
OpenCV Python 선, 도형, 문자열 출력 직선 : cv2.line(img, pt1, pt2, color [, thickness [, lineType [, shift]]]) img : 그림 그릴 영상 pt1, pt2 : 직선의 시작점, 직선의 끝점 (영상 벗어난 좌표도 괜찮습니다.) color : 선 색상 또는 밝기(B, G, R) 튜플 또는 정수 값 thickness : 선 두께(기본 값 : 1) lineType : 선 타입(기본 값 : cv2.LINE_8) cv2.LINE_4 cv2.LINE_8 cv2.LINE_AA : 부드러움 shift : 그리기 좌표 값 축소비율(기본 값 : 0) 사각형 : cv2.rectangle(img, pt1, pt2, color [, thickness [, lineType [, shift]]]) cv2.rectan.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 24.
OpenCV Python 필터링 - 잡음 제거 : 양방향(bilateral) 필터 잡음 제거 필터의 하나 기준 픽셀, 이웃 픽셀과의 거리, 픽셀 값의 차이를 함께 고려하여 블러링 정도 조정 가우시안 필터의 경우 에지 부분까지 blurring 하여 이미지의 형태조차 알아보기 힘든 경우가 많지만 양방향 필터의 경우 에지가 아닌 부분에서만 blurring 하여 물체의 윤곽이 어느 정도 보존이 됩니다. cv2.bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace [, dst [, borderType]]) [] : 생략 가능 import cv2 img = cv2.imread("imgs/Lenna.png") img = cv2.resize(img, dsize=(0, 0), fx=2, fy=2) dst = cv2.bilateralFilter(img, -1, 10, 10.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 8. 23.
OpenCV Python 이미지 영상 확대 축소 cv2.resize(src, dsize [, dst [, fx [, fy [, interpolation]]]]) [] : 생략 가능 import cv2 img = cv2.imread("imgs/Lenna.png") # 이미지 불러오기 # height, width, channel = img.shape # print(f'width : {width}, height : {height}, channel : {channel}') dst = cv2.resize(img, dsize=(0, 0), fx=1.5, fy=1.5) dst2 = cv2.resize(img, dsize=(500, 500)) dst3 = cv2.resize(img, dsize=(840, 720)) cv2.imshow("Lenna", img) cv2.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 23.
OpenCV Python 필터링 - 날카로운 영상 만들기: 언샤프(unsharp) 필터 날카롭지 않은 영상(unsharp), 부드러워진 영상을 이용하여 날카로운 영상을 생성하는 필터입니다. 언샤프 마스크 필터링의 연산과정입니다. 흑백 영상 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("imgs/Lenna.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) filter_img = cv2.GaussianBlur(img, (0, 0), 2) dst = cv2.addWeighted(img, 2, filter_img, -1, 0) #dst = np.clip(2.0*img - filter_img, 0, 255).astype(np.uint8) cv2.imshow("Lenna", img) cv2.imshow("dst", dst) cv2.waitKey() cv2.des.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 8. 23.
OpenCV Python 필터링 - 부드러운 영상 만들기 : blur, GaussianBlur 영상에서의 필터링이란 영상에서 필요한 정보만 통과시키고 원치 않는 정보를 걸러내는 작업을 의미합니다. 영상에서의 필터링은 2 종류로 나눌 수 있는데 1. 주파수 공간에서의 필터링 저주파 : 주변 영역과 색의 차이가 적은 부분(픽셀 값의 차이가 별로 없는 부분 : 대체로 면) 고주파 : 주변 영역과 색의 차이가 크게 나는 부분(픽셀 값의 차이가 큰 부분 : 대체로 모서리) 신호 및 시스템을 배우신 분이라면 저주파 필터, 고주파 필터에 대해 들어보셨을 텐데 저주파 필터의 경우 저주파 성분만을 통과시키는 것으로 이미지가 흐려지게 됩니다. 고주파 필터의 경우 고주파 성분만을 통과시키는 것으로 이미지의 선 같은 부분들이 강조됩니다. 2. 공간적 필터링 영상의 픽셀 값을 직접 이용하는 필터링 마스크(작은 크기의 행.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 22.
OpenCV Python 자르기, 붙이기 이미지 자르기는 영상, 이미지에서 특정 영역(관심 가는 부분)만 잘라내는 연산입니다. 이미지를 자르는 것을 흔히 '관심 영역 설정', RoI(Region of Interest)라고 부릅니다. 필요한 특정 영역만 잘라내어 원하는 작업을 한다면 불필요한 연산이 줄어들 것입니다. 강아지 부분만 잘라내 보겠습니다. 이미지를 자르는 것은 픽셀 값을 넣어주어야 합니다. 해당 부분에 대한 픽셀 값입니다. 자신이 원하는 부분에 픽셀 값이 몇인지 모르겠다 하시는 분들은 그림판으로 그림을 여시고 마우스를 올리시면 마우스가 위치한 곳의 픽셀 값을 아실 수 있습니다. import cv2 dog = cv2.imread("imgs/dog.jpg") output = dog[60:410, 260:520] cv2.imshow("img.. 공감수 0 댓글수 2 2021. 8. 21.
OpenCV Python 이미지 색상 변환 OpenCV 색상 변환을 다루겠습니다. 이미지 색상 변환 : cv2.cvtColor(src, code) 이미지를 한 색상 공간에서 다른 색상 공간으로 변환합니다. OpenCV는 이미지를 읽어 들일 때 BGR 순으로 읽어 들입니다. 그러므로 여러분이 알고 있는 빛의 삼원색 RGB로 바꿀 경우 OpenCV에선 빨간색과 파란색 성분이 바뀌어 이상하게 보입니다. import cv2 img = cv2.imread("imgs/dog.jpg") img_cvt = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow("img", img) cv2.imshow("img_cvt", img_cvt) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() src : 입력으로 넣을 .. 공감수 1 댓글수 0 2021. 8. 20.
OpenCV Python 카메라, 동영상 출력 opencv 동영상 출력을 다루겠습니다. 카메라 출력 : cv2.VideoCapture(index) index에는 내장 카메라 또는 외장 카메라 장치 번호를 입력합니다. 카메라의 장치 번호의 경우 노트북과 같이 내장 카메라가 탑재되어 있는 경우 내장 카메라를 0번, 그 외의 외장 카메라를 순서대로 +1씩 내장 카메라가 없으시면 0부터 넣으시면 됩니다. 동영상 불러오기 : cv2.VideoCapture(filename) filename : 파일의 상대 경로, 절대 경로를 적어줍니다. 카메라 출력 import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, img = cap.read() cv2.imshow('Video', img) if cv2.waitKey(10) == o.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 8. 19.
Python : 자료형 - 리스트[ ], 딕셔너리{ }, 튜플( ) 리스트 : 순서로 나열한 구조의 자료형 리스트 작성은 [ ] 대괄호를 사용하여 감싸고 그 안의 변수들은 , 쉼표를 이용하여 구분 리스트 안에는 문자열, 숫자, T/F 등 변수로 선언되는 것들은 모두 입력 가능 리스트 안의 요소들은 첫 번째 요소부터 0,1,2,3 순으로 순서가 매겨집니다. -를 추가할 경우 맨 뒤의 요소부터 1,2,3 순으로 순서가 매겨집니다. 리스트 안에 리스트를 추가로 생성 가능 - 하나의 인덱스로 취급 a_list = ['사진', '집', [3, 4], True] print(a_list) print(a_list[0]) print(a_list[2]) print(a_list[-1]) ['사진', '집', [3, 4], True] # 인덱스를 설정하지 않으면 a_list 모두 출력 사진 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 18.
OpenCV Python 이미지 저장, 불러오기 opencv에서 가장 기본인 이미지 불러오기를 다루겠습니다. 이미지 불러오기 : cv2.imread(filename [, flags]) [] : 생략 가능 이미지 출력 : cv2.imshow(const String & winname, InputArray mat) : cv2.imshow("출력 창 이름", 출력할 이미지) 이미지 저장하기 : cv2.imwrite(filename, image) import cv2 img = cv2.imread("imgs/Lenna.png") # 이미지 불러오기 cv2.imshow("Lenna", img) # 불러온 이미지를 Lenna라는 이름으로 창 표시. cv2.waitKey() # 키보드 입력이 들어올 때까지 창을 유지 cv2.destroyAllWindows() # 모든.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 18.
Python : 표준 출력(print, fprint) print문은 원하는 메시지를 출력할 때 사용합니다. 반복문이나 복잡한 코드에서 변수에 대한 값을 직접 계산하여 알기 힘든 경우에 중간이나 마지막에 값을 확인하는 용도로 많이 사용합니다. 문자열 출력하는 방법에는 여러 가지 종류가 있으니 편하신 방법을 사용하시면 됩니다. 저는 fstring과. format 방법을 많이 사용합니다. 1. 변수를 하나 만들어 문자열 저장, 변수를 불러 출력 ' ' 사용 X 숫자, 조건식, True, False 다 가능합니다. 숫자 a=3 print(a) 3 조건식(True, False) a = (3 < 2) # 3이 2보다 작다 = False print(a) False True, False a = True print(a) True 2. print 안에 출력할 문자열 직접 입.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 17.
OpenCV Python 환경 구성(Anaconda,Visual Studio Code) 윈도우 환경에서 Anaconda와 Visual Studio Code를 사용한 OpenCV 코드 작성에 앞서 해야 할 환경 구성입니다. 1. Anaconda 설치 프로그램을 다운로드합니다. 윈도우를 사용한다는 가정하에 진행하겠습니다. Python 3.8 버전 64-Bit 설치 파일을 다운로드합니다. 2. 설치 프로그램을 통하여 설치합니다. Adding Anaconda to my PATH environment variable 추천은 하지 않는다고 되어있지만 체크하지 않을 경우 매번 Anaconda Naivagator나 Anaconda Prompt를 사용하여 Anaconda 소프트웨어를 실행해야 한다고 적혀있습니다. 저의 경우 Anaconda 외에 파이썬 인터프리터를 사용하지 않기 때문에 체크하여 설치하였습니.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 17.

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