[ch02] Python 기초 사용법 - 영상의 속성과 픽셀 값 참조

빨주노·2021년 8월 6일
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OpenCV는 영상 데이터를 numpy.ndarray로 표현

import cv2

img1 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_COLOR)

numpy.ndarray

  • ndim: 차원 수. len(img.shape)과 같음.
  • shape: 각 차원의 크기. (h, w)[그레이스케일] 또는 (h, w, 3)[컬러]
  • size: 전체 원소 개수
  • dtype: 원소의 데이터 타입. 영상 데이터는 uint8.

OpenCV 영상 데이터 자료형과 Numpy 자료형

  • 그레이스케일 영상: cv2.CV_8UC1 → numpy.uint8, shape = (h, w)
  • 컬러 영상: cv2.CV_8UC3 → numpy.uint8, shape = (h, w, 3)

영상의 속성 참조 예제

img1 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_COLOR)

print('type(img1):', type(img1)) # type(img1): <class 'numpy.ndarray'>
print('img1.shape:', img1.shape) # img1.shape: (480, 640)
print('img2.shape:', img2.shape) # img2.shape: (480, 640, 3)
print('img2.dtype:', img2.dtype) # img2.dtype: uint=8

h,w = img2.shape[:2] # h=480, w=640
print('img2.size: {} x {}'.format(w, h))

if len(img1.shape) == 2:
	print('img1 is a grayscale image')
elif len(img1.shape) == 3:
	print('img1 is a truecolor image')

영상의 픽셀 값 참조 예제

img1 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_COLOR)

for y in range(h):
	for x in range(w):
    	img1[x, y] = 255
        img2[x, y] = [0, 0, 255]

# for문으로 픽셀 값을 변경하는 작업은 매우 느리므로,
# 픽셀 값 참조 방법만 확인하고 실제로는 사용 금지

# img1[:, :] = 255
# img2[:, :, :] = (0, 0, 255)
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딥 하게 딥러닝 하는중

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