머신러닝_OpenCV

OpenCV 활용하기

• OpenCV를 사용하기위해 import 시킨다.

   import cv2

• 이미지 로딩 및 출력

   img = cv2.imread("./egg/1.png",
                 cv2.IMREAD_COLOR)
   cv2.imshow("image",img)
   cv2.waitKey(0)
   cv2.destroyAllWindows()

  • imread : 이미지 파일을 읽어오는 함수, 파일경로, 컬로or흑백(IMREAD_COLOR or IMREAD_GRAYSCALE) 등으로 읽어들일 속성을 설정한다.
  • imshow : 이미지를 창으로 띄어준다, (새로운 창의 타이틀, 실제 사진을 저장한 변수)을 입력한다.
  • waitKey(0) : 키를 입력할때까지 계속 보여줌,대기시간(ms), 0: 무한대기
  • destroyAllWindows() : 종료시킨다.
• 출력화면
  

matplotlib를 이용하여 출력하기

• matplotlib를 사용하기위해 import 시키기

   import matplotlib.pyplot as plt

• 출력하기

   img = cv2.imread("./egg/21.png",
                 cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
   plt.imshow(img,cmap='gray')
   plt.show

  만약에 컬러로 변경하려면 IMREAD_GRAYSCALE를 COLOR_BGR2RGB로 변경한다.
  • 출력화면
    
    변경 시
    

이미지 타입

동영상 로딩 및 출력

• 동영상 로딩 시키기(예외 처리를 위해 try~except문 사용)

  try :
     print("영상로딩을 시작합니다..")
     video_cap = cv2.VideoCapture("./jung.mp4")
  except : 
     print("영상로딩 실패")

• 영상 frame 읽어오기

   ret, frame = video_cap.read()
  
   if ret :
       cv2.imshow("video",frame)
       cv2.waitKey(0)
       cv2.destroyAllWindows()
  
   video_cap.release()

  video_cap.release() : 비디오 객체를 메모리에서 해제시키는 기능

• 프레임 단위로 영상을 출력해야되기 때문에 while문을 사용한다.

  try :
     print("영상로딩을 시작합니다..")
     video_cap = cv2.VideoCapture("./jung.mp4")
     while True :
         ret, frame = video_cap.read()
         if ret :
             gray_frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
             cv2.imshow("video",gray_frame)
             k = cv2.waitKey(51)#초당 프레임수를 맞추기 위함 : 1000/24
         else :
             break;
             
         if k == 27: #27번은 ecs
             break;
     cv2.destroyAllWindows()
     video_cap.release()
  except : 
     print("영상로딩 실패")