[Computer Vision] 기본 사용법

👀 본 예제는 Window10의 VSCode, Python3.11.0로 작성되었습니다.

 

OpenCV는 Computer Vision에 있어 대중적으로 사용되는 라이브러리이다.

Python에서 OpenCV에서 영상은 Numpy Array로 작성되어 있어, Numpy의 행렬 연산을 할 수 있다.

 

영상 읽기, 보기, 저장

OpenCV로 영상을 읽는 방법은 "imread"를 메서드를 사용하면 된다.

import cv2
img = cv2.imread("<이미지 주소>",flags)
# flags의 종류
# cv2.IMREAD_COLOR == 1 : 이미지를 Default 값(BGR)으로 읽는다.
# cv2.IMREAD_GRAYSCALE == 0 : 이미지를 GrayScale로 읽는다.
# cv2.IMREAD_UNCHANCED == -1 : 이미지를 alpha Channel까지 포함(RGBA)하여 읽는다.

 

 

읽어온 영상을 보는 방법은 "imshow"를 사용하면 볼 수 있다. 이것만 사용하면 바로 창이 꺼지기 때문에, 다른 메서드와 함께 사용해야 한다.

import cv2

img = cv2.imread("test.jpg")

cv2.imshow("color",img) # 이미지를 띄우기(GPU 환경에서만 가능)
cv2.waitKey(0) # 키보드의 아무 키나 누를 때 종료한다.
cv2.destroyAllWindows() # 모든 윈도우를 닫는다.

 

 

영상을 저장하는 방법은 "imwrite" 메서드를 사용하면 된다.

import cv2
 
img = cv2.imread("test.jpg",cv2.IMREAD_COLOR)

cv2.imwrite("test.jpg",img)

 

영상 제어

영상의 크기를 확인하는 방법은 영상 객체의 shape를 확인하면 된다.

import cv2
img = cv2.imread("color.jpg")

height,width,channel = img.shape
print(f"세로 : {height}, 가로 : {width}, 채널(RGB,GRAY,RGBA) : {channel}")
# 세로 : 428, 가로 : 428, 채널(RGB,GRAY,RGBA) : 3

 

 

영상의 색을 반전하는 방법은 영상 객체에 "~"(not) 연산을 하면된다.

import cv2
img1 = cv2.imread("color.jpg")

cv2.imshow("origin",img1)
cv2.imshow("reversed origin",~img1)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

 

 

이미지의 크기를 변경하려면 "resize" 메서드를 사용하면 된다.

import cv2
img = cv2.imread("color.jpg")
height,width,channel = img.shape
print(f"세로 : {height}, 가로 : {width}, 채널(RGB,GRAY,RGBA) : {channel}")
# 세로 : 428, 가로 : 428, 채널(RGB,GRAY,RGBA) : 3

re_img = cv2.resize(img1,(512,512),interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)
# interpilation 인자 종류
# cv2.INTER_NEAREST - 최근방 이웃 보간법
# cv2.INTER_LINEAR - 양선형 보간법(2x2 이웃 픽셀 참조)
# cv2.INTER_CUBIC - 3차 회선 보간법(4x4 이웃 픽셀 참마초)
# cv2.INTER_LANCZOS4 - Lanczos 보간법(8x8 이웃 픽셀 참조)
# cv2.INTER_AREA - 영상 축소 시 효과적

height,width,channel = re_img.shape
print(f"세로 : {height}, 가로 : {width}, 채널(RGB,GRAY,RGBA) : {channel}")
# 세로 : 512, 가로 : 512, 채널(RGB,GRAY,RGBA) : 3

 

resize는 영상의 scale을 바꾸는 것으므로 interpolation을 잘 설정해야, 이미지 손실이 적어진다.

• cv2.INTER_NEAREST - 최근방 이웃 보간법, 가장 빠르나 가장 퀄리티가 떨어짐.
• cv2.INTER_LINEAR - 양선형 보간법(2x2 이웃 픽셀 참조), 효율성이 가장 좋음(적당히 빠르고 적당히 좋은 결과)
• cv2.INTER_CUBIC - 3차 회선 보간법(4x4 이웃 픽셀 참마초), LINEAR 보단 느리나 더 좋은 퀄리티
• cv2.INTER_LANCZOS4 - Lanczos 보간법(8x8 이웃 픽셀 참조), 가장 느리나 퀄리티는 제일 좋음
• cv2.INTER_AREA - 영상 축소 시 효과적, 영역적인 정보를 추출함.

 

영상의 색상 공간을 바꾸려면 "cvtColor"를 사용할 수 있다.

import cv2
img = cv2.imread("test.jpg")
bgr_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2BGR)
# 색상 공간 변경 Flags
# cv2.COLOR_<기존공간>2<변경 공간>
cv2.imshow("bgr",bgr_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

 

 

색상 공간 종류

• BGR(Blue-Green-Red) : OpenCV 기본 컬러 스페이스, 컴퓨터 비전 작업에 기본적으로 사용.
• RGB(Red-Green-Blue) : 빛의 삼원색을 기반으로 한 컬러 스페이스, 컴퓨터 그래픽이나 디스플레이에 많이 사용.
• Grayscale : 흑백 이미지로 변호나 하는데 사용하는 컬러 스페이스, 주로 이미지 처리 알고리즘에서 노이즈 제거나 모서리 검출등에 사용.
• HSV(Hue-Saturation-Value) : 색상, 채도, 명도를 독립적으로 표현하는 컬러스 페이스, 컬러 기반 객체 검출이나 색상 필터링에 유용함.

 

 

영상의 색상을 변경하는 방법은 RGB(또는 BGR, RGBA, BGRA)에서 픽셀 단위로 색상값을 변경하면 된다.

# 색상 변경
cv2.imshow("original",img1)
img1[30:40] = [255,0,255] # 세로의 30 ~ 39 위치의 색을 (255,0,255)로 변경
img1[:,10:20] = [0,255,0] # 가로의 10 ~ 19 위치의 색을 (0,255,0)로 변경
cv2.imshow("color change",img1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

 

 

비디오 스트림

Opencv에서 비디오 스트림을 여는 방법은 "VideoCapture"를 사용하면 된다.

매개변수로 숫자를 줄 경우 카메라 영상을 볼 수 있다.

동영상을 보려면 동영상 파일 경로를 입력하면 된다. 

import cv2

retval = cv2.VideoCapture("v1.mp4",apiPreference=None)
# 0 : 기본 카메라
# 1~ : 장치 관리자에 연결된 순서대로
# retval
# 성공 시 True
# 실패 시 False

# 카메라가 열렸는지 확인
if not retval.isOpened():
    print("실패!")
    import sys
    sys.exit()
print("열기 성공")

 

그 다음으로 VideoCapture 객체의 프레임을 받아와야 한다. 

프레임을 받아오는 방법은 객체의 read 메소드를 사용하면 된다.

ret,frame = retval.read()
print(ret) # 영상 반환 성공 유무
print(type(frame)) # 영상의 프레임

# 영상 출력
while True:
    ret,frame = retval.read()
    
    if not ret: # 새로운 프레임을 못받아 왔을 때 break
        break

    # 영상 출력
    cv2.imshow("video",frame)

    # ESC 누르면 강제 종료
    if cv2.waitKey(10) == 27:
        break

retval.release() # 사용한 자원 해제
cv2.destroyAllWindows()

 

 

get 메서드로 비디오 스트림의 속성을 참조하여 확인할 수 있다.

import cv2
retval = cv2.VideoCapture("v1.mp4",apiPreference=None)
# 속성값 가져오기
# retval.get(<원하는 속성>)
print(f"Width : {retval.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)}")
print(f"Height : {retval.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)}")
print(f"FPS : {retval.get(cv2.CAP_PROP_FPS)}")

 

 

set 메서드로 비디오 스트림의 속성을 참조하여 변경할 수 있다.

retval = cv2.VideoCapture("v1.mp4",apiPreference=None)
retval.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,1024)
retval.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,1024)