17. 이미지 검출(윤곽선)

In [1]:

from Custom.mediahelper import show_image_with_pil # 개발자 정의 모듈

17. 이미지 검출(윤곽선)¶

윤곽선 (Contour): 경계선을 연결한 선¶

In [2]:

import cv2

img = cv2.imread('../Media/images/card.png')
img_copy = img.copy() # 사본

show_image_with_pil(img, 'img')

'img'

1. 그레이 스케일 변환¶

• 그레이스케일 이미지는 색 정보를 제거하고 밝기 정보만 남김.
• 윤곽선 검출을 할 때 색상보다 밝기(명도) 정보가 중요.

In [3]:

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
show_image_with_pil(gray, 'gray')

'gray'

2. Otsu 이진화 적용 (자동으로 최적의 임계값)¶

cv2.threshold()

1. Otsu 방법을 사용할 때 threshold 값을 -1로 설정하면, OpenCV가 자동으로 최적의 임계값을 계산.
2. 255: 픽셀이 임계값을 넘으면 255(흰색)으로 설정됨.
3. cv2.THRESH_BINARY: 이진화 방법을 지정. 픽셀 값이 임계값보다 크면 흰색(255), 작으면 검은색(0)으로 변환.
4. cv2.THRESH_OTSU: Otsu의 이진화 방법을 적용하여 최적의 임계값을 자동으로 결정.

In [4]:

ret, otsu = cv2.threshold(gray, -1, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
show_image_with_pil(otsu, 'otsu') # 카드 그림자 제거됨

'otsu'

3. 윤곽선 검출¶

cv2.findContours()

1. 두 번째 인자 (윤곽선 찾기 모드)
   • cv2.RETR_LIST : 모든 윤곽선 찾음 (계층 정보 없음)
   • cv2.RETR_TREE : 모든 윤곽선 찾음 (계층 정보를 트리 구조로 생성)
   • cv2.RETR_EXTERNAL : 가장 외곽의 윤곽선만 찾음
2. 세 번째 인자
   • cv2.CHAIN_APPROX_NONE: 윤곽선의 모든 좌표를 반환.
   • cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE: 꼭지점만 반환.

In [5]:

contours, hierarchy = cv2.findContours(otsu, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
# contours: 윤곽선 정보 
# hierarchy: 계층 구조

4. 윤곽선 그리기¶

cv2.drawContours()

• 대상이미지, 윤곽선 정보, 인덱스(-1 모든 윤곽선 전체), 색깔, 두께

In [6]:

COLOR = (0,200,0) # 녹색
cv2.drawContours(img_copy, contours, -1, COLOR, 2) # 윤곽선 그리기

cv2.imshow('img_copy',img_copy)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

show_image_with_pil(img_copy, 'img_copy')

'img_copy'

윤곽선 찾기 모드¶

• cv2.RETR_LIST : 모든 윤곽선 찾음 (계층 정보 없음)
• cv2.RETR_TREE : 모든 윤곽선 찾음 (계층 정보를 트리 구조로 생성)
• cv2.RETR_EXTERNAL : 가장 외곽의 윤곽선만 찾음

In [7]:

import cv2

img = cv2.imread('../Media/images/card.png')
img_copy1 = img.copy()
img_copy2 = img.copy()
img_copy3 = img.copy()

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, otsu = cv2.threshold(gray, -1, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

contours1, hierarchy1 = cv2.findContours(otsu, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
contours2, hierarchy3 = cv2.findContours(otsu, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
contours3, hierarchy2 = cv2.findContours(otsu, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

print("hierarchy1 총 발견 갯수 :", len(contours1))
print(hierarchy1)

print("hierarchy2 총 발견 갯수 :", len(contours2))
print(hierarchy3)

print("hierarchy3 총 발견 갯수 :", len(contours3))
print(hierarchy3)


COLOR = (0,200,0) # 녹색
cv2.drawContours(img_copy1, contours1, -1, COLOR, 2) # 윤곽선 그리기
cv2.drawContours(img_copy2, contours2, -1, COLOR, 2) # 윤곽선 그리기
cv2.drawContours(img_copy3, contours3, -1, COLOR, 2) # 윤곽선 그리기
                 # 대상이미지, 윤곽선 정보, 인덱스(-1 이면 전체), 색깔, 두께

cv2.imshow('img_copy1',img_copy1)
cv2.imshow('img_copy2',img_copy2)
cv2.imshow('img_copy3',img_copy3)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

show_image_with_pil(img_copy1, 'img_copy1')
show_image_with_pil(img_copy2, 'img_copy2')
show_image_with_pil(img_copy3, 'img_copy3')

hierarchy1 총 발견 갯수 : 36
[[[ 1 -1 -1 -1]
  [ 2  0 -1 -1]
  [ 3  1 -1 -1]
  [ 4  2 -1 -1]
  [ 5  3 -1 -1]
  [ 6  4 -1 -1]
  [ 7  5 -1 -1]
  [ 8  6 -1 -1]
  [ 9  7 -1 -1]
  [10  8 -1 -1]
  [11  9 -1 -1]
  [12 10 -1 -1]
  [13 11 -1 -1]
  [14 12 -1 -1]
  [15 13 -1 -1]
  [16 14 -1 -1]
  [17 15 -1 -1]
  [18 16 -1 -1]
  [19 17 -1 -1]
  [20 18 -1 -1]
  [21 19 -1 -1]
  [22 20 -1 -1]
  [23 21 -1 -1]
  [24 22 -1 -1]
  [25 23 -1 -1]
  [26 24 -1 -1]
  [27 25 -1 -1]
  [28 26 -1 -1]
  [29 27 -1 -1]
  [30 28 -1 -1]
  [31 29 -1 -1]
  [32 30 -1 -1]
  [33 31 -1 -1]
  [34 32 -1 -1]
  [35 33 -1 -1]
  [-1 34 -1 -1]]]
hierarchy2 총 발견 갯수 : 36
[[[ 1 -1 -1 -1]
  [ 2  0 -1 -1]
  [10  1  3 -1]
  [ 5 -1  4  2]
  [-1 -1 -1  3]
  [ 6  3 -1  2]
  [ 7  5 -1  2]
  [ 8  6 -1  2]
  [-1  7  9  2]
  [-1 -1 -1  8]
  [18  2 11 -1]
  [13 -1 12 10]
  [-1 -1 -1 11]
  [14 11 -1 10]
  [15 13 -1 10]
  [16 14 -1 10]
  [-1 15 17 10]
  [-1 -1 -1 16]
  [26 10 19 -1]
  [21 -1 20 18]
  [-1 -1 -1 19]
  [22 19 -1 18]
  [23 21 -1 18]
  [24 22 -1 18]
  [-1 23 25 18]
  [-1 -1 -1 24]
  [34 18 27 -1]
  [29 -1 28 26]
  [-1 -1 -1 27]
  [30 27 -1 26]
  [31 29 -1 26]
  [32 30 -1 26]
  [-1 31 33 26]
  [-1 -1 -1 32]
  [35 26 -1 -1]
  [-1 34 -1 -1]]]
hierarchy3 총 발견 갯수 : 8
[[[ 1 -1 -1 -1]
  [ 2  0 -1 -1]
  [10  1  3 -1]
  [ 5 -1  4  2]
  [-1 -1 -1  3]
  [ 6  3 -1  2]
  [ 7  5 -1  2]
  [ 8  6 -1  2]
  [-1  7  9  2]
  [-1 -1 -1  8]
  [18  2 11 -1]
  [13 -1 12 10]
  [-1 -1 -1 11]
  [14 11 -1 10]
  [15 13 -1 10]
  [16 14 -1 10]
  [-1 15 17 10]
  [-1 -1 -1 16]
  [26 10 19 -1]
  [21 -1 20 18]
  [-1 -1 -1 19]
  [22 19 -1 18]
  [23 21 -1 18]
  [24 22 -1 18]
  [-1 23 25 18]
  [-1 -1 -1 24]
  [34 18 27 -1]
  [29 -1 28 26]
  [-1 -1 -1 27]
  [30 27 -1 26]
  [31 29 -1 26]
  [32 30 -1 26]
  [-1 31 33 26]
  [-1 -1 -1 32]
  [35 26 -1 -1]
  [-1 34 -1 -1]]]
'img_copy1'

'img_copy2'

'img_copy3'

경계 사각형¶

윤곽선의 경계면을 둘러싸는 사각형

boundingRect()

In [8]:

import cv2

img = cv2.imread('../Media/images/card.png')
img_copy = img.copy()

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, otsu = cv2.threshold(gray, -1, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
contours, hierarchy = cv2.findContours(otsu, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

COLOR = (0,200,0) # 녹색

for cnt in contours:

    # 각 윤곽선에 대해 최소 크기의 사각형을 그려 객체를 감쌉.
    x, y, width, height = cv2.boundingRect(cnt)
    cv2.rectangle(img_copy, (x,y), (x+width, y+height), COLOR, 2) # 사각형 그림, 왼쪽 위 꼭짓점 좌표, 오른쪽 아래 꼭짓점 좌표, 컬러, 두께

cv2.imshow('img_copy',img_copy)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

show_image_with_pil(img_copy, 'img_copy')

'img_copy'

면적 설정¶

contourArea()

In [9]:

import cv2

img = cv2.imread('../Media/images/card.png')
img_copy = img.copy()

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, otsu = cv2.threshold(gray, -1, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
contours, hierarchy = cv2.findContours(otsu, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

COLOR = (0,200,0) # 녹색

for cnt in contours:

    # 면적 설정
    if cv2.contourArea(cnt) > 25000: # 가로 130 * 세로 205 = 26,650 (카드한장 사이)
        
        x, y, width, height = cv2.boundingRect(cnt)
        cv2.rectangle(img_copy, (x,y), (x+width, y+height), COLOR, 2) # 사각형 그림

cv2.imshow('img_copy',img_copy)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

show_image_with_pil(img_copy, 'img_copy')

'img_copy'