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4. 이미지 연산

4.1 이미지 더하기

4.1.1 modulo 연산

img = img1 + img2

두개의 이미지를 각각의 픽셀 단위로 덧셈을 하여 255보다 큰 경우 256으로 나눈 나머지를 픽셀 값으로 설정 합니다. ( 250 + 7 = 257/256 -> 1)

더하는 이미지는 사이즈가 동일해야 하며 사이즈가 같지 않으면 아래와 같은 오류가 발생 합니다.

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (277,350,3) (213,350,3)

4.1.2 Saturation 연산

cv2.add() 함수를 이용하여 두개의 이미지를 각각의 픽셀 단위로 덧셈을 한 후 255보다 큰 경우 255를 픽셀 값으로 설정 합니다. (250 + 7 = 257 -> 255)

cv2.add(src1, src2[, dst[, mask[, dtype]]]) → dst

parameter	내용
src1	이미지 파일
src2	이미지 파일
dst	결과 파일
mask	영역 지정
dtype	output depth

이미지를 더하는 예제

import numpy as np

import cv2

img1 = 'F:/Python/images/image001.png'

img2 = 'F:/Python/images/image002.png'

# image read

imread1 = cv2.imread(img1, cv2.IMREAD_COLOR)

imread2 = cv2.imread(img2, cv2.IMREAD_COLOR)

# image add

img_plus = imread1 + imread2

img_add = cv2.add(imread1, imread2)

# image show

cv2.imshow('image + ', img_plus)

cv2.imshow('image add', img_add)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

두개의 이미지를 이용하여 연산을 진행 합니다.

image001.png

opencv_bit_add

image002.png

opencv_bit_add

- modulo 연산

메뚜기 사진의 배경이 거의 없어서 배경을 제외 하고는 물체 확인이 어렵습니다.

opencv_bit_add

- Saturation 연산

이것도 원본 사진을 보지 않은 경우에는 예측이 어렵습니다.

opencv_bit_add

4.3 이미지 Blending

cv2.addWeighted()

두개의 이미지에 각각의 가중치를 조절하여 덧셈하는 방법입니다. 가중치의 값이 큰 이미지가 좀더 선명하게 나타 납니다.

cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]]) → dst

parameter	내용
src1	이미지1
alpha	이미지1 가중치
src2	이미지2
beta	이미지2 가중치
gamma	각 덧셈에 추가하는 값
dst	결과 이미지
dtype	depth

dst[i] = saturate(src1[i]*alpha + src2[i]*beta + gamma)

import numpy as np

import cv2

img1 = 'F:/Python/images/image001.png'

img2 = 'F:/Python/images/image002.png'

# image read

imread1 = cv2.imread(img1, cv2.IMREAD_COLOR)

imread2 = cv2.imread(img2, cv2.IMREAD_COLOR)

def weight (x):

pass

cv2.namedWindow('image')

cv2.createTrackbar('Weight', 'image', 0, 100, weight)

while True:

weight = cv2.getTrackbarPos('Weight','image')

addWeight = cv2.addWeighted(imread1,float(100-weight) * 0.01, imread2,float(weight) * 0.01,0)

cv2.imshow('image', addWeight)

if cv2.waitKey(1) &0xFF == 27:

break;

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

가중치가 높은 이미지가 선명하게 보이게 됩니다. 우리가 흔하게 볼 수 있는 은은한 장면 전환과 같습니다.

opencv_bit_add

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3. 비디오 입력 출력

3.1 VideoCapture

opencv에서 동영상 입력 부분을 관리하는 함수 입니다. 모든 디바이스의 입출력은 파일 처리와 비슷하기 때문에 파일 처리를 해보았다면 사용되는 method등이 좀 다를 뿐 작업 방식도 비슷합니다.

cv2.VideoCapture() → <VideoCapture object>

VideoCapture() 함수를 사용 했을 때 리턴되는 오브젝트 인데 양이 너무 많아 지면 낭비이니 심심하실 때 ‘VideoCapture class’로 검색하면 자료를 찾을 수 있습니다.

cv2.VideoCapture(filename) → <VideoCapture object>

cv2.VideoCapture(device) → <VideoCapture object>

parameter	내용
filename	동영상 파일 명 또는 이미지 파일명
device	연결된 영산 장치 index (하나만 있는 경우 0)

VideoCapture() 함수에 파일 명을 넣으면 저장된 비디오를 불러오고 0, 1 등을 넣으면 입력 디바이스 순서(한개인 경우 0)에 따라 실시간 촬영 frame을 받아 올 수 있습니다.

- 비디오 파일 읽기

기존 동영상 파일을 읽어와 창을 생성하고 frame이 끝날 때 까지 보여주는 예제 입니다.

import cv2

videoFile1 = 'F:/Python/images/video001.mp4

cap = cv2.VideoCapture(videoFile1)

while(cap.isOpened()):

ret, frame = cap.read()

if ret:

cv2.imshow('video', frame)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

else:

break

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

opencv_video

- 디바이스 읽기

디바이스 장치로 부터 frame을 하나씩 읽어와 생성된 창에 보여줍니다. 디바이스로 부터 읽은 영상은 화면 크기를 조절할 수 있습니다.

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

# 화면 크기 설정

cap.set(3,320)

cap.set(4,240)

while True:

ret, frame = cap.read()

if ret:

cv2.imshow('video', frame)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

else:

break

cap.release()

out.release()

cv2.destroyAllWindows()

opencv_video

3.2 VideoCapture Method

cv2.VideoCapture.open(filename) → retval

비디오 파일을 불러오는 경우 파일명을 사용하여 오픈 합니다.

cv2.VideoCapture.open(device) → retval

영상 장치를 이용하는 경우 디바이스 index 값으로 오픈 합니다.

cv2.VideoCapture.isOpened() → retval

파일이 정상적으로 open 되었는가 여부를 알아보는 것으로 사용 가능 하면 True를 리턴합니다.

cv2.VideoCapture.release() → None

open된 비디오 파일이나 영상 장치를 닫습니다.

cv2.VideoCapture.grab() → retval

비디오 파일이나 영상 장치로 부터 다름 frame을 가져옵니다. 성공 시 True를 리턴 합니다.

cv2.VideoCapture.retrieve([image[, flag]]) → retval, image

grab한 frame을 decode해서 돌려 줍니다. frame이 없을 경우 False를 리턴 합니다.

cv2.VideoCapture.read([image]) → retval, image

grab()과 retrieve() 함수와 같이 사용되며 decode frame을 읽어 옵니다. frame이 없을 경우 False를 리턴 합니다.

cv2.VideoCapture.get(propId) → retval

캡처한 영상의 속성을 리턴 합니다.

parameter	내용
cv2.CAP_PROP_POS_MSEC	Current position of the video file in milliseconds or video capture timestamp
cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES	0-based index of the frame to be decoded/captured next
cv2.CAP_PROP_POS_AVI_RATIO	Relative position of the video file: 0 - start of the film, 1 - end of the film
cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH	Width of the frames in the video stream
cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT	Height of the frames in the video stream
cv2.CAP_PROP_FPS	Frame rate
cv2.CAP_PROP_FOURCC	4-character code of codec
cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT	Number of frames in the video file
cv2.CAP_PROP_FORMAT	Format of the Mat objects returned by retrieve()
cv2.CAP_PROP_MODE	Backend-specific value indicating the current capture mode
cv2.CAP_PROP_BRIGHTNESS	Brightness of the image (only for cameras)
cv2.CAP_PROP_CONTRAST	Contrast of the image (only for cameras)
cv2.CAP_PROP_SATURATION	Saturation of the image (only for cameras)
cv2.CAP_PROP_HUE	Hue of the image (only for cameras)
cv2.CAP_PROP_GAIN	Gain of the image (only for cameras)
cv2.CAP_PROP_EXPOSURE	Exposure (only for cameras)
cv2.CAP_PROP_CONVERT_RGB	Boolean flags indicating whether images should be converted to RGB
cv2.CAP_PROP_WHITE_BALANCE	Currently not supported
cv2.CAP_PROP_RECTIFICATION	Rectification flag for stereo cameras (note: only supported by DC1394 v 2.x backend currently)

cv2.VideoCapture.set(propId, value) → retval

캡처한 영상의 속성값을 설정 합니다.

parameter	내용
propId	get() 속성 값과 같음
value	속성 값

- method 사용 예

import cv2

videoFile1 = 'F:/Python/images/video001.avi'

cap = cv2.VideoCapture(videoFile1)

# get()

frame_width = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)

frame_height = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)

print(frame_width, frame_height, end=',')

# grab(), retrieve(), read()

if cap.grab():

flg, frame = cap.retrieve()

if flg:

cv2.imshow('video', frame)

flg2, frame2 = cap.read()

if flg2:

cv2.imshow('video2', frame2)

cap.release()

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

- cv2.VideoCapture.get() 실습 해보기

cv2 VideoCapture get opencv

cv2.VideoCapture.get()은 cap = cv2.VideoCapture(videoFile1) 이렇게 해서 cap 변수에 File을 받아오고 cap.get()으로 파일에 대한 설정 값을 얻어 옵니다. 하단에 print문을 이용하여 cap.get()으로 받아온 동영상의 size 852, 480을 출력해 보았습니다. 아래는 video 출력 결과입니다.

cv2 VideoCapture get opencv

3.3 VideoWriter

VideoWriter() 함수를 이용하여 frame을 파일에 출력 합니다.

cv2.VideoWriter([filename, fourcc, fps, frameSize[, isColor]]) → <VideoWriter object>

parameter	내용
filename	저장할 동영상 파일명
fourcc	frame 압축 관련 4자리 code
fps	초당 저장할 frame
frameSize	frame size (가로, 세로)
isColor	컬러 저장 여부.

cv2.VideoWriter.open(filename, fourcc, fps, frameSize[, isColor]) → retval

VideoWriter() 함수를 초기화 하거내 재 초기화를 진행 합니다.

cv2.VideoWriter.isOpened() → retval

비디오 저장의 초기화 유무를 리턴 합니다. (True, False)

cv2.VideoWriter.write(image) → None

저장 파일에 다음 frame을 기록 합니다.

cv2.VideoWriter_fourcc(c1, c2, c3, c4) → retval

fourcc code를 리턴 합니다.

- Device frame 저장

import cv2

videoFile1 = 'F:/Python/images/video001.avi'

cap = cv2.VideoCapture(0)

# 화면 크기 설정

cap.set(3,320)

cap.set(4,240)

# 파일 쓰기

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'DIVX')

out = cv2.VideoWriter(videoFile1, fourcc, 25.0, (320,240))

while True:

ret, frame = cap.read()

if ret:

out.write(frame)

cv2.imshow('video', frame)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

else:

break

cap.release()

out.release()

cv2.destroyAllWindows()

- 도형 그리기 저장

꼭 동영상이나 디바이스 입력을 출력하는건 아닙니다. frame을 생성할 수 있는 것이면 출력이 가능 합니다. 도형을 회전시키면서 저장을 해보겠습니다.

import numpy as np

import cv2

import time

videoFile1 = 'F:/Python/images/video003.avi'

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'DIVX')

out = cv2.VideoWriter(videoFile1, fourcc, 25.0, (384,384))

#cv2.VideoWriter.open(filename, fourcc, fps, frameSize[, isColor])

# color 설정

blue_color = (255, 0, 0)

green_color = (0, 255, 0)

red_color = (0, 0, 255)

white_color = (255, 255, 255)

# 모두 0으로 되어 있는 빈 Canvas(검정색)

img = np.zeros((384, 384, 3), np.uint8)

for i in range(0, 90):

pt1 = cv2.ellipse2Poly((200, 200), (100, 160), i, 0, 360, 50)

img = cv2.ellipse(img, (200, 200), (100, 160), 0, 0, 360, white_color, 2)

img = cv2.polylines(img, [pt1], False, green_color, 2)

out.write(img)

time.sleep(0.5) # 너무 빨리 진행되지 않도록

print('end')

out.release()

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

opencv_video

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2. 이미지 입력 출력

도형 그리기는 빈 공간에 무엇인가를 새로 그리고 보여주는 기능이지만 이미지 입출력은 기존에 존재하는 이미지 파일을 작업하는 부분이라 간단하게 테스트 할 수 있습니다.

2.1 이미지 입력

imread() 함수를 이용하여 저장된 이미지를 읽어 옵니다.

cv2.imread(filename[, flags]) → retval

parameter

내용

filename

읽어올 파일 명

flags

cv2.IMREAD_COLOR : Color로 읽음(1)

cv2.IMREAD_GRAYSCALE : Grayscale로 읽음(0)

cv2.IMREAD_UNCHAGED : alpha channel 까지 포함해 읽음(-1)

2.2 이미지 출력

imwrite() 함수를 이용하여 이미지를 파일로 출력 합니다.

cv2.imwrite(filename, img[, params]) → retval

parameter	내용
filename	저장할 파일 명
img	이미지 파일
params	IMWRITE_JPEG_QUALITY IMWRITE_WEBP_QUALITY IMWRITE_PNG_COMPRESSION IMWRITE_PXM_BINARY

2.3 이미지 화면 출력

imshow() 함수를 이용하여 이미지를 모니터에 보여줍니다.

cv2.imshow(winname, filename) → None

parameter	내용
winname	이미지 창 이름
filename	파일 명

예제)

이미지 파일을 읽어와 회색으로 저장하고 화면에 보여주는 예제 입니다.

import cv2

fname = 'F:/Python/images/image001.png'

fwname = 'F:/Python/images/image001_save.png'

# image read

color = cv2.imread(fname, cv2.IMREAD_COLOR)

gray = cv2.imread(fname, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

unchange = cv2.imread(fname, cv2.IMREAD_UNCHANGED)

# image show

cv2.imshow('Color', color)

cv2.imshow('Gray', gray)

cv2.imshow('Unchange', unchange)

# gray image write

cv2.imwrite(fwname, gray)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

- 원본 이미지

opencv_image

- 칼라 이미지 창

opencv_image

- 회색 이미지 창

opencv_image

- 무 변경 이미지 창

opencv_image

- 파일로 저장된 이미지

opencv_image

2.4 이미지 창 생성

cv2.namedWindow() 함수를 이용하여 이미지 창을 생성 합니다.

cv2.namedWindow(winname[, flags]) → None

parameter

내용

winname

window caption name

flags

WINDOW_NORMAL

WINDOW_AUTOSIZE

2.5 이미지 창 이동

MoveWindow() 함수를 이용하여 모니터에서의 위치를 설정하면 창을 이동 합니다.

cv2.moveWindow(winname, x, y) → None

parameter	내용
winname	이미지 창 이름
x	윈도우 전체 화면의 x 좌표
y	윈도우 전체 화면의 y 좌표

이미지 파일을 읽어와 모니터 화면의 좌표를 이용하여 창을 이동 합니다.

import cv2

fname = 'F:/Python/images/image001.png'

# image read

img = cv2.imread(fname, cv2.IMREAD_COLOR)

# image show

cv2.imshow('Move', img)

# window move

cv2.moveWindow('Move', 50, 0)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

opencv_image

모니터 상단 휴지통 옆에 딱 붙어 있습니다.

2.6 이미지 창 크기 조절

ResizeWindow() 함수를 이용하여 창 크기 조절이 가능 합니다. 이미지도 창의 비율에 맞추어 수정 됩니다.

cv2.resizeWindow(winname, width, height) → None

parameter	내용
winname	이미지 창 이름
width	이미지 폭
height	이미지 높이

신규 이미지 창을 만들어 이미지를 대입 합니다.

import cv2

fname = 'F:/Python/images/image001.png'

# image read

img = cv2.imread(fname, cv2.IMREAD_COLOR)

# image resize

cv2.namedWindow('Resized Window', cv2.WINDOW_NORMAL)

cv2.resizeWindow('Resized Window', 250, 100)

# image show

cv2.imshow('Resized Window', img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

opencv_image

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가끔씩 파일 또는 폴더를 복사, 삭제, 이동 하는 경우에 분명히 종료를 했는데도 사용 중 이라는 메시지와 함께 작업이 불가능한 경우가 있습니다. 보통은 운영체제를 다시 시작해서 작업을 하는데 작업 중인 파일이 많은 경우 경우 상당히 화가 나는 일 입니다.

windows_process_find

이런 경우에 마이크로 소프트에서 제공하는 프로그램을 사용하면 쉽게 어느 프로세스에서 사용 중인지 확인이 가능합니다. 다운로드는 아래 사이트에서 받으면 됩니다.

https://docs.microsoft.com/en-us/sysinternals/downloads/process-explorer

windows_process_find

다운로드 받은 파일의 압축을 풀어 줍니다.

설치 과정이 필요 없이 사용이 가능합니다.

windows_process_find

운영체제에 맞게 32는 procexp.exe, 64는 procexp64.exe를 실행 합니다.

windows_process_find

현재 실행 중인 프로세스들이 보입니다.

이제 특정 파일 또는 디렉토리의 사용 여부를 찾아봅니다.

Ctrl + F를 사용하여 검색 창을 오픈 합니다.

키워드 입력란에 전체 경로를 입력 하고

windows_process_find

[Search] 버튼을 클릭 해서 검색해 봅니다.

windows_process_find

Process에 WinWord가 사용 중이라고 하는군요.

전혀 다른 디렉토리의 워드 파일 2개를 열고 하나를 닫았는데도 아직 사용 중이라고 나오는 경우 입니다. 어째든 재시작 보다는 단순히 나머지 워드 파일을 닫고 하려던 작업을 진행하니 잘 되는군요.

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