CH02 OpenCV-Python 기초(imread, mask,ROI)
OpenCV는 영상 데이터를 numpy.ndarray로 표현 img1 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_COLOR) img1, img2 = np.ndarray ndim: 차원 수. len(img.shape)과 같음. shape: 각 차원의 크기. (h, w)= gray 또는 (h, w, 3) = color size: 전체 원소 개수 dtype: 원소의 데이터 타입. 영상 데이터는 uint8. 그레이스케일 영상: cv2.CV_8UC1 → numpy.uint8, shape = (h, w) 컬러 영상: cv2.CV_8UC3 → numpy.uint8, shape = (h, w, 3) 영상생성 ..
2021. 12. 18.
opencv-HSV, YCrCb(특정 색 추출)
* HSV - 특정 색 추출 - RGB는 영상을 어떤것을 가져왔느냐에 따라 성능이 다름(밝기) - HSV에선 Value로 명암을 조절할 수 있기 때문에 더 유용함 ''' # HSV ( Hue, Saturation, Value ) 색상, 채도, 명도 H(0~180), S(0~255), V(0~255) inRange = 낮은 범위(lowerb)에서 높은 범위(upperb) 사이의 요소를 추출 ''' img = cv.imread('code007\\color_image.jpg') img_hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV) # HSV (h, s, v) = cv.split(img_hsv) # cv.split # HSV = 특정 색만 검출 할 수 있다 # hsv 이미지 참조(0~..
2021. 12. 11.
opencv-findContours
# Counting Objects(contours 윤곽선, hierarchy 계층구조) # cv2.findContours(이진화 이미지(mask), 검색 방법, 근사화 방법) contours, hierarchy = cv.findContours(dst.copy(), cv.RETR_EXTERNAL, \ cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # [contours[i]] = 윤곽선 표시 # cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE 윤곽점들 단순화 수평, 수직 및 대각선 요소를 압축하고 끝점만 남김 print(contours) # 각 점으로 표시됨 print(hierarchy[0][1]) # cv2.drawContours(이미지, [윤곽선], 윤곽선 인덱스, (B, G, R), 두께, 선형 타입) # 윤곽선..
2021. 12. 11.