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[OpenCV-Python Tutorials 02] 이미지 시작하기

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[OpenCV-Python Tutorials 02] 이미지 시작하기

모든 파일은 Github에서 확인 할 수 있습니다.

목표

  • 여기에서 이미지를 읽는 방법, 이미지를 표시하는 방법 및 이미지를 다시 저장하는 방법에 대해 배웁니다.
  • 다음 함수를 배웁니다. cv2.imread(), cv2.imshow(), cv2.imwrite()
  • 선택적으로 Matplotlib을 사용하여 이미지를 표시하는 방법을 배우게됩니다.

OpenCV 사용

이미지 읽기

이미지를 읽으려면 cv2.imread() 함수를 사용하십시오. 이미지는 작업 디렉토리에 있거나 이미지의 전체 경로가 주어져야 합니다.

두 번째 인수는 이미지를 읽어야하는 방법을 지정하는 플래그입니다.

  • cv2.IMREAD_COLOR : 컬러 이미지를 로드합니다. 이미지의 투명성은 무시됩니다. 기본 플래그입니다.
  • cv2.IMREAD_GRAYSCALE : 이미지를 회색조 모드로 로드합니다.
  • cv2.IMREAD_UNCHANGED : 알파 채널을 포함하여 이미지를 로드합니다.

이 세 개의 플래그 대신 정수 1, 0 또는 -1을 각각 전달할 수 있습니다.

아래 코드를 참조하십시오.

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import numpy as np
import cv2

# Load an color image in grayscale
file = '01_model.jpg'
img = cv2.imread(file, 0)

이미지 경로가 잘못 되어도 오류는 발생하지 않지만 img(print img)는 아무것도(None) 표시되지 않습니다.

이미지 표시

창에 이미지를 표시하려면 cv2.imshow() 함수를 사용하십시오. 창은 이미지 크기에 자동으로 맞춰집니다.

첫 번째 파라미터는 창 이름을 나타내는 문자열입니다. 두 번째 파라미터는 출력할 이미지입니다. 원하는 만큼 창을 만들 수 있지만 창이름은 다르게 해야 합니다.

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import numpy as np
import cv2

# Load an color image in grayscale
file = '01_model.jpg'
img = cv2.imread(file, 0)

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

윈도우의 스크린 샷은 다음과 같습니다.

cv2.imread(file, 0) 호출시에 두번째 파라미터로 0을 전달하여 그레이스케일 이미지로 출력됩니다.

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import numpy as np
import cv2

# 컬러 이미지를 로드 합니다. 
file = '01_model.jpg'
img = cv2.imread(file, cv2.IMREAD_COLOR)

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

두번째 파라미터에 cv2.IMREAD_COLOR를 전달하여 컬러 이미지로 출력되도록 변경합니다.

cv2.waitKey()는 키보드 바인딩 함수입니다. 인수는 밀리 초 단위의 시간입니다. 이 함수는 키보드 이벤트에 대해 지정된 밀리 초를 기다립니다. 그 시간에 아무 키나 누르면 프로그램이 계속됩니다. 0을 전달하면 키 스트로크가 무기한 대기됩니다. 키 a가 눌려 졌을 때 등과 같은 특정 키 스트로크를 감지하도록 설정할 수도 있습니다.

cv2.destroyAllWindows()는 우리가 만든 모든 창을 단순히 파괴합니다. 특정 윈도우를 파기하려면 정확한 윈도우 이름을 인수로 전달하는 cv2.destroyWindow() 함수를 사용하십시오.

이미 창을 만들고 나중에 이미지를 로드 하는 특별한 경우가 있습니다. 이 경우 창 크기를 조정할 수 있는지 여부를 지정할 수 있습니다. 이것은 cv2.namedWindow() 함수로 처리됩니다.

플래그 기본값은 cv2.WINDOW_AUTOSIZE입니다. 그러나 플래그를 cv2.WINDOW_NORMAL로 지정하면 윈도우의 크기를 조정할 수 있습니다. 이미지의 크기가 너무 크고 트랙 바를 윈도우에 추가 할 때 유용합니다.

아래 코드를 참조하십시오.

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cv2.namedWindow('image', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

이미지 저장

이미지를 저장하려면 cv2.imwrite() 함수를 사용하십시오.

첫 번째 인수는 파일 이름이고, 두 번째 인수는 저장할 이미지입니다.

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import numpy as np
import cv2

# 컬러 이미지를 로드 합니다.
file = '01_model.jpg'
img = cv2.imread(file, cv2.IMREAD_COLOR)

cv2.imwrite('04_image_write_output.png', img)

그러면 작업 디렉토리에 이미지가 PNG 형식으로 저장됩니다.

작업폴더에 파일이 생성되는 것을 확인할 수 있습니다.

소스파일은 모두 Github에서 확인할 수 있습니다.

Sum it up

아래 프로그램은 그레이 스케일로 이미지를 로드하고, 표시하고, 's’를 누르면 이미지를 저장하고 종료합니다. 아니면 ESC 키를 누르면 저장하지 않고 종료합니다.

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import numpy as np
import cv2

# Load an color image in grayscale
file = '01_model.jpg'
img = cv2.imread(file, 0)

cv2.imshow('image', img)
k = cv2.waitKey(0)
if k == 27:         # wait for ESC key to exit
    cv2.destroyAllWindows()
elif k == ord('s'): # wait for 's' key to save and exit
    cv2.imwrite('05_sum_it_up_output.png', img)
    cv2.destroyAllWindows()

Matplotlib 사용하기

Matplotlib은 다양한 플로팅 방법을 제공하는 Python용 플로팅 라이브러리입니다. 당신은 다음 내용에서 Matplotlib에 대해 볼 수 있습니다. 여기서는 Matplotlib을 사용하여 이미지를 표시하는 방법을 배우게 됩니다. Matplotlib을 사용하여 이미지를 확대/축소하고 저장할 수 있습니다.

matplotlib는 파이썬에서 자료를 차트(chart)나 플롯(plot)으로 시각화(visulaization)하는 패키지이다.

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import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

file = '01_model.jpg'
img = cv2.imread(file, 0)
plt.imshow(img, cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic')
plt.xticks([]), plt.yticks([])  # to hide tick values on X and Y axis
plt.show()

화면의 스크린 샷은 다음과 같습니다.

Matplotlib에서는 다양한 플롯팅 옵션을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Matplotlib 문서를 참조하십시오.

OpenCV로로드 된 컬러 이미지는 BGR 모드입니다. 그러나 Matplotlib은 RGB 모드로 표시됩니다. 따라서 OpenCV로 이미지를 읽으면 컬러 이미지가 Matplotlib에서 올바르게 표시되지 않습니다. 자세한 내용은 연습 문제를 참조하십시오.

Additional Resources

연습 문제

OpenCV에서 컬러 이미지를로드하여 Matplotlib에 표시하려고 할 때 약간의 문제가 있습니다. 이 토론을 읽고 이해하십시오.

출처

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