이미지 연산, 배열 정합(addWeighted)

이미지 연산

* cv2.add()

import cv2 as cv
import sys

img1 = cv.imread('code007\\color_image.jpg')
img2 = cv.imread('tetris_blocks.png')
img_hsv = cv.cvtColor(img1, cv.COLOR_BGR2HSV)

# add를 위한 동일한 이미지 사이즈로 변경
print(img1.shape) # 640, 1920 ( h ,w )
img2 = cv.resize(img2, (1920,640))

if img1 is None and img2 is None:
    print('Image load failed')
    sys.exit()

# cv2.add(src1, src2)
img_sum = cv.add(img1, img2)

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배열 정합

* cv2.addWeighted()

영상이나 이미지에서 색상을 검출 할 때, 배열 요소의 범위 설정 함수(cv2.inRange)의 영역이

한정되어 색상을 설정하는 부분이 제한되어 있다.

예를 들어 빨간색 영역이 약 0 ~ 5와 약 170 ~ 179으로 범위가 두 가지로 나눠져

 

==> 배열 요소의 범위 설정 함수를 두 개의 범위로 설정하고 검출한 두 요소의 배열을 병합해서

       하나의 공간으로 만들어야한다.

# cv2.addweighted(img1 * alpha + img2 * (1-alpha))
alpha = 0.5
img_addweight = cv.addWeighted(img1, alpha, img2, 1-alpha, 0)

(h,s,v) = cv.split(img_hsv)

# red mask를 찾는다.
lower_red = cv.inRange(img_hsv, (0,100,100), (5,255,255))
upper_red = cv.inRange(img_hsv, (170,100,100), (180,255,255))
added_red = cv.addWeighted(lower_red, 1.0, upper_red, 1.0, 0) # red 부분 흰색

red = cv.bitwise_and(img_hsv, img_hsv, mask=added_red)
# HSV -> BGR
final_red = cv.cvtColor(red, cv.COLOR_HSV2BGR)