[OpenCV]이미지 처리 I/O처리 -

◇ 영상 파일 불러오기

cv.imread(filename, flags = None) -> retval

- filename 불러올 영상 파일 이름(문자열)

- 영상 파일 불러오기 옵션 플래스

cv2.IMREAD_COLOR	BGR컬러 영상으로 읽기(기본값) / shape = (rows, cols,3)
cv2.IMREAD_GRAYSCALE	그레이스케일 영상으로 읽기 / / shape = (rows, cols,3)
cv2.IMREAD_UNCHANGED	영상 파일 속성 그대로 읽기 ex) 투명한 PNG 파일 : shape = (rows, cols , 4)

retval : 불러온 영상 데이터 (numpy.ndarray)

 

◇ 영상 파일 저장하기

cv2.imwrite(filename, imgm params = None) -> retval

filename :  저장할 영상 파일 이름 (문자열)

img : 저장할 영상 데이터 (numpay.ndarry)

params : 파일 저장 옵션 지정 ( 속성 & 값의 정수 쌍)

cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY,90 : JPG 파일 압축률을 90%로 지정

retval : 정상적으로 저장하면 True , 실패하면 False.

 

◇ 새창 띄우기

cv2.nameWindow(winname, flags = None) -> None

winname : 창 고유이름(문자열)

flags : 창 속성 지정 플래그

cv2.WINDOW_NOMAL	영상 크기를 창 크기에 맞게 지정
cv2.WINDOW_AUTOSIZE	창 크기를 영상 크기에 맞게 변경(기본값)

◇ 창 닫기

cv2.destroyWindow winname() -> None
cv2.destroyAllWindows() -> None

winname:  닫고자하는창이름

•참고사항

- cv2.destroyWindow() 함수는 지정한 창하나만 닫고, cv2.destroyAllWindows() 함수는 열려있는 모든 창을 닫음.

- 일반적인 경우 프로그램 종료시 운영체제에 의해 열려있는 모든창이 자동으로 닫힘

 

◇ 창 위치 이동

cv2.moveWindow winname , x , y ) --> None

 

winname:  창이름

•x, y: 이동할위치좌표

 

◇ 창 크기 변경

cv2.resizeWindow winname , width , height ) --> None

•winname:  창이름

•width:변경할창의가로크기

•height: 변경할창의세로크기

•참고사항

- 창생성시cv2.WINDOW_NORMAL 속성으로 생성되어야 동작

- 영상출력부분의크기만을고려함(제목표시줄, 창경계는고려되지않음)

 

◇ 영상출력하기

cv2.imshow(winname , mat) --> None

winname:영상을출력할대상창이름

•mat:출력할영상데이터(numpy.ndarray)

•참고사항

- uint16, int32 자료형행렬의경우, 행렬원소값을255로나눠서출력

- float32, float64 자료형행렬의경우, 행렬원소값에255를곱해서출력

- 만약 winname에 해당하는 창이없으면 창을 새로만들어서 영상을 출력함

- Windows 운영체제에서는Ctrl + C (복사), Ctrl + S (저장) 지원

- 실제로는 cv2.waitKey() 함수를호출해야화면에영상이나타남

 

◇ 키보드 입력 대기

cv2.waitKey(delay = None) --> retval

 

◇ 이미지 읽기

# 컬러로 읽기
img_color = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_COLOR)

#흑백 이미지로 읽기
img_gray = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

cv2.imread(filename, flag)

인자

fileName : 문자열 타입의 파일 경로

flag : 이미지를 읽을 때 사용할 옵션

 

◇ 읽은 이미지 차원 확인하기

#컬러 이미지 행렬 차원 확인하기
print(type(img_color), img_color.shape)

#흑백 이미지 행렬 차원 확인하기
print(type(img_gray), img_gray.shape)

OpenCV는 numpy를 이용하여 행렬의 형채로 이미지를 표현

그래서 shape을 확인하면 이미지가 컬러인지, 흑백인지 확인가능

 

type(), print()를 이용해 결과 확인

 

◇ 흑백으로 변환된 이미지 저장하기

if cv2.imwrite(save_path, img_gray):
	print("image save done")
else
	print("image save failed")

cv2.imwrite(filename, image)

인자

fileName:문자열 타입의 파일경로

image:numpy.ndarray 타입 이미지

 

반환값 : 이미지 저장 실패 여부가 bool 타입으로 반환

 

◇ 흑백 이미지 컬러 변환하기

# 흑백 이미지를 다시 컬러 이미지로 바꾸기
img_gray_to_color = cv2.cvColor(img_gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# 흑백 이미지 컬로 변환 후 행렬 차원 확인하기
print("흑백 이미지를 다시 컬러로 변환 : ", type(img_gray_to_color),img_gray_to_color.shape)

cv2.cvtColor(image,option)

인자

image : numpy.ndarray 타입 이미지

option : 이미지를 읽을 떄 사용할 옵션

 

반환값 :  이미지를 제대로 읽으면 numpy.ndarray 타입의 이미지가, 그렇지 못할 경우 None을 반환

 

◇ 이미지를 지정된 사이즈로 크기 조정하기

#이미지 리사이징 하기
img_resized = cv2.resize(img_color,(512,512))
print("이미지를 512 x 512로 크기 변환 :", type(img_resized), img_resized.shape)

cv2.resize(image, dsize)

인자

image : numpy, ndarray 타입 이미지

dsize : 목적 이미지 크기 , 튜플 형태로 (가로 세로) 로 지정

 

반환값 : 이미지를 제대로 읽으면 numpy.ndarray 타입의 이미지가 그렇지 못할 경우 None을 반환

 

◇ 이미지를 크롭하여 일미지 일부만 남기기

img_croped = img_color[0:img_color.shape[0] //2, :]
print("이미지를 횡으로 크롭하기: ", type(img_croped), img_croped.shape)

크롭 = 2차원 배열을 슬라이싱 하는 것

OpenCV는 이미지를 행렬로 다루므로

numpy의 슬라이싱 기능을 그대로 쓸 수 있음

image_cropped = [시작행:종료행, 시작열:가로열]