OpenCV | Python | Binarization 이미지 이진화

박나연·2020년 7월 14일

OpenCV

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이미지 이진화

오늘은 OpenCV 를 통해 이미지를 이진화하는 방법을 익혔다.

Binarization, 즉 이진화는 그레이 스케일 이미지를 흰색과 검은색으로 구성된 바이너리 이미지로 바꾸는것 이다.
영상처리 알고리즘을 적용하기 전, 전처리 단계로 사용되며, 배경과 오브젝트를 구분하여 검출하는 데 대표적으로 사용된다.

앞으로의 OpenCV 예제에서 반드시 쓰여야 할 것 같아 보였다.

처리 과정

먼저, 컬러이미지를 읽어오고, 그 이미지는 RGV 세가지 채널로, 0 - 255 범위로 구성된다.
그다음 그레이스케일로 변환하며, 이것은 하나의 채널로, 0- 255 범위로 구성된다.
마지막으로 그레이스케일로 변환한 것을 이진화하는데, 0, 255 둘 중 하나만 가지게 된다. 즉, 흰색 혹은 검정색으로 바이너리 이미지로 바뀌게 된다.

사용 코드

import cv2


def nothing(x): # 트랙바 생성시 필요, 사용 x
    pass

cv2.namedWindow('Binary') # 트랙바를 붙힐 윈도우를 설정
cv2.createTrackbar('threshold', 'Binary', 0, 255, nothing) # 1) 트랙바의 식별자
cv2.setTrackbarPos('threshold', 'Binary', 127) # 트랙바의 초기값 127로 설정


img_color = cv2.imread('ball.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

cv2.imshow('Color', img_color)
cv2.waitKey(0)

img_gray = cv2.cvtColor(img_color, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cv2.imshow('Gray', img_gray)
cv2.waitKey(0)

while(True): # 트랙바를 이동시 결과를 바로 확인할 수 있도록 
    low = cv2.getTrackbarPos('threshold', 'Binary') # 트랙바의 현재값을 가져와 임계값으로 사용할 수 있도록 함
    
    #이진화
    ret,img_binary = cv2.threshold(img_gray, low, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # THRESH_BINARY_INV : 반전된 마스크 이미지
    # 그레이스케일 이미지 이어야함, 두번째 값을 기준으로 결과 이미지의 픽셀이 흰색 혹은 검은색이 됨,
    # threshold 보다 픽셀값이 클때, 세번째 파라미터로 픽셀값을 지정함, 작으면 0으로 지정

    cv2.imshow('Binary', img_binary)
    
    img_result = cv2.bitwise_and(img_color, img_color, mask = img_binary) # 원본이미지와 바이너리 이미지를 엔드연산하는 코드 
    cv2.imshow('Result', img_result) 
    
    if cv2.waitKey(1)&0xFF == 27: # esc 누르면 닫음
        break

cv2.destroyAllWindows()