지난번에 Android에서 OpenCV를 사용하기 위한 SDK 추가작업을 진행 했었는데 실제로 사용법을 익혀 보도록 하겠습니다.

Canny 함수를 이용해서 외각선 검출을 진행하게 되며 결과는 아래와 같습니다.

 

 

대부분 이미지 작업을 하게되기 때문에 OpenCV에서 카메라 제어를 할 수 있도록 작업을 하면 나머지는 간단하게 함수 호출만 해주면 되는데 카메라에서 이미지를 받아오는 설정 부분이 버전마다 조금씩 달라서 Canny() 프로그램 함수는 한줄이면 되는데 환경 설정하는 부분에 시간이 많이 소요 될 가능성도 있습니다.

 

먼저 카메라를 사용 할 수 있도록 권한을 추가합니다.

 

AndroidManifest.xml 

<uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />
<
uses-feature android:name="android.hardware.camera" android:required="false" />
<
uses-feature android:name="android.hardware.camera.autofocus" android:required="false" />
<
uses-feature android:name="android.hardware.camera.front" android:required="false" />
<
uses-feature android:name="android.hardware.camera.front.autofocus" android:required="false" />

  

 

Activity_main.xml은 내용을 전부 삭제하고 OpenCV 카메라 VIew를 추가해 줍니다. 

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout
   
xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
   
xmlns:opencv="http://schemas.android.com/apk/res-auto"
   
xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
   
android:layout_width="match_parent"
   
android:layout_height="match_parent"
   
android:orientation="vertical"
   
tools:context=".MainActivity">

        <
org.opencv.android.JavaCameraView
           
android:layout_width="match_parent"
           
android:layout_height="match_parent"
           
android:visibility="gone"
           
android:id="@+id/frame_Surface"
           
opencv:show_fps="true"
           
opencv:camera_id="any">

        </
org.opencv.android.JavaCameraView>
</
LinearLayout>

 

 

 

MainActivity.java에 카메라 제어 관련 소스를 추가해 줍니다.

 

Global 변수를 만들어주고 카메라로 부터 Callback을 받아 처리하면 되는 간단한 내용인데 여기서 버전마다 조금씩 다르게 작동을 해서 몇가지 추가적인 작업이 필요할 수도 있습니다.

 

먼저 변수와 callback을 선언 합니다.

private Mat mRgba;
private CameraBridgeViewBase mOpenCvCameraView;
private BaseLoaderCallback mLoaderCallback = new BaseLoaderCallback(this) {
   
@Override
   
public void onManagerConnected(int status) {
       
switch (status) {
           
case LoaderCallbackInterface.SUCCESS: {
                Log.d(
Tag_Log, "OpenCv loaded");
               
mOpenCvCameraView.enableView();
            }
           
break;
           
default:{
               
super.onManagerConnected(status);
            }
           
break;
        }
    }
};

 

 

onCreate()에는 화면구성시 idframe_Surface로 추가한 JavaCameraView를 설정 합니다.

 

mOpenCvCameraView = (CameraBridgeViewBase) findViewById(R.id.frame_Surface);
mOpenCvCameraView.setVisibility(SurfaceView.VISIBLE);
mOpenCvCameraView.setCvCameraViewListener(this);
mOpenCvCameraView.setCameraIndex(0);

  

ActivityCvCameraViewListener2를 상속해주고 이와 관련된 OpenCV 카메라 관련 메소드 3개를 Override로 추가합니다.

 

@Override
   
public void onCameraViewStarted(int width, int height) {


    }

   
@Override
   
public void onCameraViewStopped() {
    }

   
@Override
   
public Mat onCameraFrame(CameraBridgeViewBase.CvCameraViewFrame inputFrame) {
       
mRgba = inputFrame.rgba();

       
return mRgba;
    }

 

 

그리고 onCameraFrame()에서 받아온 이미지를 리턴 하면 핸드폰 화면에 이미지가 나오는데 그렇지 않은 경우 아래와 같은 기능을 추가해 줍니다.

 

@Override
protected List<? extends CameraBridgeViewBase> getCameraViewList() {
   
return Collections.singletonList(mOpenCvCameraView);
}

 

 

최신 SDK중 이렇게 getCameraViewList()Override 할 수 있도록 되는 SDK 버전이 있습니다.

 

만약 getCameraViewList()Override로 지원 안되는 SDK 버전이라면

 

Permission에서 함수를 호출 하도록 해야 합니다.

 

@Override
    @TargetApi
(Build.VERSION_CODES.M)
   
public void onRequestPermissionsResult(int requestCode, String[] permissions, int[] grantResults) {
       
if (requestCode == CAMERA_PERMISSION_REQUEST_CODE && grantResults.length > 0
               
&& grantResults[0] == PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {
            onCameraPermissionGranted();
        }
else{
           
       
}
       
super.onRequestPermissionsResult(requestCode, permissions, grantResults);
    }

 

  

protected void onCameraPermissionGranted() {
    List<?
extends CameraBridgeViewBase> cameraViews = getCameraViewList();
   
if (cameraViews == null) {
       
return;
    }
   
for (CameraBridgeViewBase cameraBridgeViewBase: cameraViews) {
       
if (cameraBridgeViewBase != null) {
            cameraBridgeViewBase.setCameraPermissionGranted();
        }
    }
}

 

 

여기까지 왔으면

 

 

 

 

 

이런식으로 화면이 나와야 합니다.

 

 

그럼 Canny 함수 하나를 추가해서 테스트를 진행해 봅니다.

 

@Override
public Mat onCameraFrame(CameraBridgeViewBase.CvCameraViewFrame inputFrame) {
   
mRgba = inputFrame.rgba();

   
if(mRgba == null) {
        Log.d(
Tag_Log, "onCameraFrame error");

    }
   
Mat edges = new Mat();
    Imgproc.Canny(mRgba, edges, 80,200);


   
return edges;
}

 

  

카메라로 가져온 이미지를 OpenCV Canny()함수에 추가해서 작업하는 방법입니다.

python으로도 간단하게 함수만 호출하면 테스트 할 수 있는것과 같이 android java에서도 함수만 호출하면 됩니다.

 

 

이미지가 90도 회전되어 보이는 부분은 AndroidManifest.xml에 설정을 추가하면 되고

MainActivity.java에는 onStart(), onDestroy() 등을 추가해줍니다.

그러면 처음에 보았던 이미지를 확인할 수 있습니다.

 

AndroidManifest.xml 전체 소스 

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<manifest xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
   
package="copycoding.tistory.opencvlib">

    <
uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />
    <
uses-feature android:name="android.hardware.camera" android:required="false" />
    <
uses-feature android:name="android.hardware.camera.autofocus" android:required="false" />
    <
uses-feature android:name="android.hardware.camera.front" android:required="false" />
    <
uses-feature android:name="android.hardware.camera.front.autofocus" android:required="false" />

    <
application
       
android:allowBackup="true"
       
android:icon="@mipmap/ic_launcher"
       
android:label="@string/app_name"
       
android:roundIcon="@mipmap/ic_launcher_round"
       
android:supportsRtl="true"
       
android:theme="@style/Theme.OpencvLib">
        <
activity android:name=".MainActivity"
           
android:screenOrientation="landscape"
           
android:configChanges="keyboardHidden|orientation">
            <
intent-filter>
                <
action android:name="android.intent.action.MAIN" />

                <
category android:name="android.intent.category.LAUNCHER" />
            </
intent-filter>
        </
activity>
    </
application>

</
manifest>

 

 

 

MainActivity.java 전체 소스입니다. 

package copycoding.tistory.opencvlib;

import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;
import androidx.core.app.ActivityCompat;
import androidx.core.content.ContextCompat;

import android.Manifest;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.DialogInterface;
import android.content.pm.PackageManager;
import android.os.Build;
import android.os.Bundle;
import android.util.Log;
import android.view.SurfaceView;
import android.view.Window;
import android.view.WindowManager;

import org.opencv.android.BaseLoaderCallback;
import org.opencv.android.CameraBridgeViewBase;
import org.opencv.android.LoaderCallbackInterface;
import org.opencv.android.OpenCVLoader;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

import java.util.Collections;
import java.util.List;

import static android.Manifest.permission.CAMERA;

public class MainActivity extends AppCompatActivity implements CameraBridgeViewBase.CvCameraViewListener2 {

   
private static String Tag_Log = "OpenCV Test : ---------------------";
   
private static final int CAMERA_PERMISSION_REQUEST_CODE = 200;

   
private Mat mRgba;
   
private Mat mGrey;
   
private CameraBridgeViewBase mOpenCvCameraView;
   
private BaseLoaderCallback mLoaderCallback = new BaseLoaderCallback(this) {
       
@Override
       
public void onManagerConnected(int status) {
           
switch (status) {
               
case LoaderCallbackInterface.SUCCESS: {
                    Log.d(
Tag_Log, "OpenCv loaded");
                   
mOpenCvCameraView.enableView();
                }
               
break;
               
default:{
                   
super.onManagerConnected(status);
                }
                
break;
            }
        }
    };


   
@Override
   
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
       
super.onCreate(savedInstanceState);

        requestWindowFeature(Window.
FEATURE_NO_TITLE);
        getSupportActionBar().hide();

       
setContentView(R.layout.activity_main);

       
mOpenCvCameraView = (CameraBridgeViewBase) findViewById(R.id.frame_Surface);
       
mOpenCvCameraView.setVisibility(SurfaceView.VISIBLE);
       
mOpenCvCameraView.setCvCameraViewListener(this);
       
mOpenCvCameraView.setCameraIndex(0);


   
}

   
@Override
   
public void onCameraViewStarted(int width, int height) {

   
}

   
@Override
   
public void onCameraViewStopped() {
    }

   
@Override
   
public Mat onCameraFrame(CameraBridgeViewBase.CvCameraViewFrame inputFrame) {
       
mRgba = inputFrame.rgba();
        if(mRgba == null) {
            Log.d(
Tag_Log, "onCameraFrame error");

        }
        Mat edges = new Mat();
        Imgproc.Canny(mRgba, edges, 80,200);


        
return edges;
    }

   
@Override
   
protected void onResume() {
       
super.onResume();
       
if(OpenCVLoader.initDebug()) {
            Log.d(
Tag_Log, "Opencv initialized");
           
mLoaderCallback.onManagerConnected(LoaderCallbackInterface.SUCCESS);
        }
else {
            Log.d(
Tag_Log, "Opencv not loaded");
            OpenCVLoader.initAsync(OpenCVLoader.
OPENCV_VERSION, this, mLoaderCallback);
        }
    }

   
@Override
   
protected void onPause() {
       
super.onPause();
       
if(mOpenCvCameraView != null) {
           
mOpenCvCameraView.disableView();
        }
    }

   
@Override
   
protected void onDestroy() {
       
super.onDestroy();
       
if(mOpenCvCameraView != null) {
           
mOpenCvCameraView.disableView();
        }
    }

   
@Override
   
protected void onStart() {
       
super.onStart();

       
boolean havePermission = true;
       
if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.M) {
           
if (checkSelfPermission(CAMERA) != PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {
                requestPermissions(
new String[]{CAMERA}, CAMERA_PERMISSION_REQUEST_CODE);
                havePermission =
false;
            }
        }
       
if (havePermission) {
            onCameraPermissionGranted();
        }
    }

   
protected List<? extends CameraBridgeViewBase> getCameraViewList() {
       
return Collections.singletonList(mOpenCvCameraView);
    }

   
@Override
    @TargetApi
(Build.VERSION_CODES.M)
   
public void onRequestPermissionsResult(int requestCode, String[] permissions, int[] grantResults) {
       
if (requestCode == CAMERA_PERMISSION_REQUEST_CODE && grantResults.length > 0
               
&& grantResults[0] == PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {
            onCameraPermissionGranted();
        }
else{
           
       
}
       
super.onRequestPermissionsResult(requestCode, permissions, grantResults);
    }


   
protected void onCameraPermissionGranted() {
        List<?
extends CameraBridgeViewBase> cameraViews = getCameraViewList();
       
if (cameraViews == null) {
           
return;
        }
       
for (CameraBridgeViewBase cameraBridgeViewBase: cameraViews) {
           
if (cameraBridgeViewBase != null) {
                cameraBridgeViewBase.setCameraPermissionGranted();
            }
        }
    }

}

 

 

  

이전에 올렸던 OpenCV SDK 설치관련 글을 읽으러 가지 않으려면 아래 gradle을 참고 하세요.

 

plugins {
   
id
'com.android.application'
}

android {
   
compileSdkVersion
29
   
buildToolsVersion "29.0.0"

   
defaultConfig {
       
applicationId
"copycoding.tistory.opencvlib"
       
minSdkVersion 26
       
targetSdkVersion 29
       
versionCode 1
       
versionName "1.0"

       
testInstrumentationRunner "androidx.test.runner.AndroidJUnitRunner"
   
}

   
buildTypes {
       
release {
           
minifyEnabled
false
           
proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android-optimize.txt'), 'proguard-rules.pro'
       
}
    }
   
compileOptions {
       
sourceCompatibility JavaVersion.
VERSION_1_8
       
targetCompatibility JavaVersion.VERSION_1_8
   
}
}

dependencies {

   
implementation
'androidx.appcompat:appcompat:1.3.1'
   
implementation 'com.google.android.material:material:1.4.0'
   
implementation 'androidx.constraintlayout:constraintlayout:2.1.4'
   
implementation project(path: ':OpenCV')
    testImplementation
'junit:junit:4.+'
   
androidTestImplementation 'androidx.test.ext:junit:1.1.5'
   
androidTestImplementation 'androidx.test.espresso:espresso-core:3.5.1'
}

 

 

 - copy coding -

 

OpenCV를 안드로이드에서 사용하려면 SDK를 이용해야 합니다. OpenCVC++로 되어있어서 설치하는 과정이 복잡했는데 요즘에는 쉽게 사용이 가능합니다. SDKOpenCV에서 제공하고 있는데 안드로이드 버전에 따라 맞는 버전을 선택 해야 하고 저는 최신 버전(현재 OpenCV-4.7.0)으로 테스트 해보려고 하였으나 계속되는 에러로 실패를 하고 다른 버전으로 몇 번을 시도한 후에 적합한 버전을 찾게 되었습니다.

 

안드로이드 버전을 많이 타는것 같습니다.  참고로 제 핸드폰의 Android version 9 입니다. 

OpenCV-4.4.0 버전이 제 핸드폰에는 적합하고 gradle 버전도 맞춰야 하고 dependencies 설정도 적절하게 손을 봐야 합니다.

 

 

아래에 설명되는 글들중 이미지에 버전이 4.7.0로 된 부분이 있다면 4.4.0임을 참고하시기 바랍니다.

처음 캡쳐하고 에러나서 여러번 테스트 하면서 다시 캡쳐를 하지 않았네요.

저는 OpenCV 5개의 버전을 테스트 해서 제가 가지고 있는 핸드폰에 적합한 환경을 설정 했습니다.  핸드폰 버전에 따라 조금씩은 환경 설정에 시간을 소비해야 하지 않을까 생각 됩니다.

 

 

1. SDK 다운로드

 

 

OpenCV SDK를 다운로드 받기 위해 홈페이지에 접속합니다.

 

https://opencv.org/

 

 

 

첫화면의 Library에 마우스를 올려 놓으면 서브메뉴가 나타나고 Releases를 선택합니다.

 

Library > Releases

 

최신 버전순으로 SDK 리스트와 지원하는 운영체제를 볼 수 있습니다.

자신의 핸드폰에 적합하다고 생각되는 버전을 선택합니다.

 

 

 

저는 OpenCV-4.4.0 버전에서 운영체제는 Android를 선택했습니다.

 

opencv-4.4.0-android-sdk.zip  211MB

 

다운로드 받은 파일을 적당한 폴더에서 압축을 풀어줍니다.

 

 

압축을 풀어 준 폴더에 들어가 보면 samples sdk 두개의 폴더가 보입니다.

샘플은 말 그대로 예제 이고 SDK 폴더를 사용합니다.

 

 

2. Android Project 생성

 

안드로이드 스튜디오에 SDK를 적용하여 개발 환경을 구축하기 위해 프로젝트를 하나 생성합니다.

 

 

Empty Activity를 선택하고 [Next] 버튼을 클릭 합니다.

 

 

프로젝트 명을 기입하고 기타 다른 선택도 자신의 환경에 맞게 해 줍니다.

저는 java로 개발하는것을 설명 드립니다.

 

 

3. SDK module 추가

 

이제 여기서 부터가 opencv SDK를 적용하는 부분입니다.

OpenCV를 모듈로 추가합니다.

 

 

메뉴에서 모듈을 import 하기위해

File > New > import Module

순서대로 선택을 하면 module 추가 팝업 창이 나타납니다.

 

 

여기에서 폴더모양 아이콘을 이용하여 다운받은 파일의 압축을 풀어 준 OpenCV sdk 폴더를 선택해줍니다.

 

 

[OK] 버튼을 클릭하면 앞으로 사용할 모듈에 대한 엘리어스 명칭을 입력합니다.

처음에는 폴더명대로 sdk로 되어있는데 이런 이름으로는 구분이 안되겠죠.

 

 

뭐라고 하든 상관은 없지만 혼동을 줄 명칭은 피해서 입력합니다. 대부분 OpenCV 또는 OpenCV4로 입력을 하리라 생각됩니다.

저는 OpenCV로 입력을

:OpenCV

이렇게 했습니다.

 

모듈이 추가되면 프로젝트에 OpenCV가 추가됩니다.

 

 

 

4. OpenCV gradle 수정

 

모듈이 추가되면서 OpenCV 설정gradle도 아래 이름으로 생성됩니다.

build.gradle(Module: OpencvTest.OpenCV)

 

 

 

java로 개발하기 때문에 코틀린 플러그인 오류가 발생 합니다.  sdk에 따라 안나오는 경우도 있습니다.

오류가 발생한 apply plugin: ‘kotlin-android’ 라인을 삭제합니다.

 

 

 

targetSdkVersion 26도 오류가 발생 하는데 29이상 지원이 된다고 하니 29로 변경 합니다.

. 저의 경우는 이렇게 해야 하는거고 개발환경이 다르신 분들은 32또는 33으로 하셔도 됩니다.

나중에 build할때 계속 변경하면서 찾으면 됩니다.

 

apply plugin: 'com.android.library'

def
openCVersionName = "4.4.0"
def
openCVersionCode = ((4 * 100 + 4) * 100 + 0) * 10 + 0

println "OpenCV: " +openCVersionName + " " + project.buildscript.sourceFile

android {
   
compileSdkVersion
29

   
defaultConfig {
       
minSdkVersion
21
       
targetSdkVersion 29

 

수정이 완료 되었습니다.

이제 app gradle 수정을 합니다.

 

build.gradle (Module: OpencvTest.app)

 

android {
   
compileSdkVersion
29
   
buildToolsVersion "29.0.0"

   
defaultConfig {
       
applicationId
"copycoding.tistory.opencvtest"
       
minSdkVersion 26
       
targetSdkVersion 29
       
versionCode 1
        
versionName "1.0"

 
dependencies {

   
implementation
'androidx.appcompat:appcompat:1.3.0'
   
implementation 'com.google.android.material:material:1.4.0'

 

여기도 버전과 dependencies 를 적당하게 수정해 줍니다.

아니면 나중에 build 할때 오류가 발생하면 수정합니다.

수정을 했으면 우측 상단의 [Try Again] 또는 [Sync Now]를 클릭해줍니다.

 

 

5. OpenCVapp에 적용

 

이제 추가된 OpenCV Module app에 적용하는 방법입니다.

 

 

 

안드로이드 스튜디오 상단메뉴에서

File > Project Structure

를 선택 합니다.

 

 

 

현재 제가 사용하고 있는 Android gradle plugin version  Gradle version입니다.

좌측 메뉴에서 Dependencies를 선택해줍니다.

 

 

좀 설명이 복잡할 수 있는데

Dependencies 다음 단계에 있는 Modules에서 맨 아래의 app을 선택합니다.

그리고 다음 단계 Declared Dependencies에서 + 기호를 선택 하면 나타나는 3번째 Module Dependency를 클릭 합니다.

 

Dependencies > app > [+] > Module Dependency

 

그러면 SDK module을 추가할때 이름지은 항목이 나타나는데 OpenCV 또는 OpenCV4등으로 기입한 이름입니다.

 

 

 

저는 OpenCV.로 설정을 하였는데 선택하고 [OK] 버튼을 클릭 합니다.

선택이 완료되면 다시 이전 화면으로 돌아갑니다.

 

 

여기에서 선택을 적용하기 위해 [Apply] 버튼을 먼저 클릭하고 잠시 반영작업이 완료된 후 [OK] 버튼을 클릭합니다. 적용이 완료되면 Apply 버튼이 비활성화 됩니다.

[Apply] > [OK]

 

이제 모든 설정이 완료 되었고 코딩만 진행하면 됩니다.

 

 

6. OpenCV SDK 적용 확인

 

OpenCV sdk가 추가되었는지 간단하게 테스트 해봅니다.

 

MainActivity에 다음과 같은 코드를 추가 합니다.

 

private static String Tag_Log = "OpenCV Test : ";

@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
   
super.onCreate(savedInstanceState);
    setContentView(R.layout.
activity_main);

   
if(OpenCVLoader.initDebug()) {
        Log.d(
Tag_Log, "OpenCV Initiallize");
    }
else {
        Log.d(
Tag_Log, "OpenCV Not Initiallize");
    }

}

 

OpenCV SDK가 로드 되는지 확인하는 간단한 코드 입니다.

다른 소스는 전혀 손대지 않아서 if 문만 추가하고 테스트 하면 됩니다.

 

 

Logcat에 설정한 문자가 잘 나오면 성공한것 입니다.

이제 지금까지 학습한 OpenCV관련 소스를 가지고 테스트를 진행하면 됩니다.

 

- copy coding -


Contours는 이미지에서 동일한 강도의 색을 가진 경계선을 연결한 line을 찾아내는 기능입니다동일한 강도의 이미지를 찾기 위한 방법으로 먼저 배경을 binary로 검게 만들고 물체의 경계를 하얀색으로 하여 경계 line들을 찾아냅니다.  

 

cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) → image, contours, hierarchy


 

Parameter

설명

image

이미지 파일

mode

cv2.RETR_EXTERNAL : 가장 바깥쪽 컨투어만 검색

cv2.RETR_LIST : hierarchy 관계 없이 모든 컨투어 검색

cv2.RETR_CCOMP : 모든 컨투어를 검색하여 2-level hierarchy 구성

cv2.RETR_TREE : 모든 컨투어를 검색하여 full hierarchy 구성

method

cv2.CHAIN_APPROX_NONE : 모든 컨투어 좌표를 저장

cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE : 수평, 수직의 끝점만 남기고 생략

cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1, cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS :

 Teh-Chin 체인 근사 알고리즘 적용

contours

발견된 contour

hierarchy

이미지의 hierarchy

offset

shift

 

이미지에서 어떤 line을 찾을 것인가는 mode를 통해서 설정하고 필요한 line을 선별하여 찾아내고 찾은 line 정보는 method를 이용해 어떤 값을 저장할 것인가 설정하게 됩니다.   findContours() 함수가 실행되면 3개의 리턴 값을 넘겨 주게 됩니다.


findContours()는 버전에 따라 리턴 값이 변경이 되었습니다. 3.x는 3개를 리턴하고 4.x는  contours, hierarchy 2개를 리턴 합니다.  오랜만에 예전에 만들어놓은 소스를 돌렸더니 오류가 나서 놀랬네요.

 

저장된 선들을 그리는 작업은 drawContours() 함수를 이용 합니다.

 

cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset]]]]]) → image


Parameter

설명

image

이미지 파일

contours

이미지에서 구한 모든 contours 정보

contourIdx

contours index로 몇 번째 contours line을 그리는지 설정 한다. 음수이면 모든 contours를 그린다.

color

contours를 그리는 선의 색상 설정

thickness

contours의 선을 그리는 굵기 설정

lineType

선의 형태 설정

cv.FILLED

cv.LINE_4

cv.LINE_8

cv.LINE_AA

hierarchy

contours의 일부만 그리는 경우 사용(maxLevel과 함께 사용)

maxLevel

hierarchy가 있는 경우 0, 1, 2의 조건으로 그린다.

offset

shift

 

findContours()에서 리턴되어 저장된 line들은 drawContours() 함수를 이용하여 어떤 line을 어떤 조건으로 설정하여 그릴 것인가 결정 해주기만 하면 저장된 line을 시각적으로 볼 수 있습니다.

 


import numpy as np

import cv2

from matplotlib import pyplot as plt

 

imgFile1 = 'D:/tensorflow/images/contour001.jpg'

 

# image read

img1 = cv2.imread(imgFile1)

img1_gray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

rtn, img1_thr = cv2.threshold(img1_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

img_binary = cv2.bitwise_not(img1_thr)

img2 = img1.copy()

 

contours, hierarcy = cv2.findContours(img_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

img_ext = cv2.drawContours(img1, contours, -1, (0, 255, 0), 5)

 

contours, hierarcy = cv2.findContours(img_binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

img_list = cv2.drawContours(img2, contours, -1, (0, 255, 0), 5)

 

plt.imshow(img1_gray, 'gray')

plt.title('img1_gray')

plt.show()

plt.imshow(img_binary, 'gray')

plt.title('img_binary')

plt.show()

 

plt.imshow(img1, 'gray')

plt.title('img_ext')

plt.show()

 

plt.imshow(img2, 'gray')

plt.title('img_list')

plt.show() 


프로그램을 간략하게 설명하면

원본 이미지를 gray로 변환합니다.


opencv contours


gray로 변환된 이미지를 다시 binary로 변환해서 배경을 검은색으로 바꾸어 줍니다.


opencv contours



cv2.RETR_EXTERNAL mode를 이용해서 바깥쪽 외각선만 추출해서 그려준 경우 입니다.

opencv contours



 cv2.RETR_TREE mode를 이용해서 전체 외각선을 찾아서 그려준 경우 입니다.

opencv contours


이런식으로  mode를 변경해가며 테스트를 진행하여 필요한 기능을 찾아내서 사용하면 됩니다.


- copy coding -


Threshold에 대해서 이미 OpenCV 5.임계처리에서 설명을 하였는데 자료를 정리 하다가 조금 다른 방법으로 다시 정리해 보았습니다.

 

cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst

Parameter

설명

src

입력 이미지 : single-channel, 8-bit or 32-bit floating point(input array)

thresh

threshold value(임계 값)

maxval

임계값을

type

thresholding type

- cv2.THRESH_BINARY : 픽셀이 thresh 보다 크면 maxval, 작으면 0

- cv2.THRESH_BINARY_INV : 픽셀이 thresh 보다 작으면 0, 크면 maxval

- cv2.THRESH_TRUNC : 픽셀이 thresh 보다 크면 maxval, 작으면 변경 없음

- cv2.THRESH_TOZERO : 픽셀이 thresh 보다 크면 변경 없음, 작으면 0

- cv2.THRESH_TOZERO_INV : 픽셀이 thresh 보다 크면 0, 작으면 변경 없음

dst

output array : src와 동일 size

 

threshold는 이미지를 grayscale로 불러와 픽셀 하나하나를 기준 값과 비교하여 기준 값을 초과하는 경우와 미달하는 경우로 나누어 새로운 값으로 설정 합니다예를 들어 커트라인을 90으로 설정 했다고 하면 하나의 픽셀 값을 가져와 90하고 비교해서 크면 A , 작으면 B 값으로 다시 설정하는 이분법적 방법으로 색상을 새로 설정 하게 됩니다이렇게 하면 특정 값 이하를 제거 하거나 특정 값 이상을 제거할 수 있겠죠.

 

import cv2

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

 

img = cv2.imread('D:/tensorflow/images/mickey.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

 

ret, thresh1 = cv2.threshold(img,99,255, cv2.THRESH_TRUNC)

ret, thresh2 = cv2.threshold(thresh1, 49,255, cv2.THRESH_TRUNC)

 

titles =['Original','TRUNC 99','TRUNC 49']

images = [img,thresh1,thresh2]

 

for i in range(3):

    plt.imshow(images[i], 'gray')

    plt.title(titles[i])

    plt.show()

 

opencv threshold


이 프로그램은 이미지를 하나 가져와 픽셀이 99보다 크면 255(흰색)으로 설정하고 설정된 그림을 다시 45보다 큰 값을 가지면 255(흰색)로 설정하는 프로그램 입니다.  실제 적용한 이미지를 가지고 설명을 하면


opencv threshold


미키마우스 이미지에 바탕색을 100인 옅은 회색으로 칠하고 거기에 50인 네모를 추가하여 이미지를 하나 만든 후 추가된 색상을 제거해 나가는 방식으로 원본 이미지를 복원하는 작업을 해보았습니다이미지에 따라 어떤 thresholding type을 사용할지 선택을 하고 어떤 값을 가진 부분부터 제거해 나갈지 설정을 하여 작업을 해나가면 원하는 이미지를 찾을 수 있습니다


- copy coding -



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