CV and Deep Learning - (2)

import cv2 as cv
import sys

img=cv.imread('image/soccer.jpg')

if img is None:
    sys.exit('cant find file')

cv.imshow('Image Display', img)

print(type(img))
print(img.shape)

print(img[0,0,0], img[0,0,1], img[0,0,2])

cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

cv.imread를 통해 영상정보를 불러 올 수 있으며
shape변수를 출력하여 왼쪽 상단(0,0)부터 y,x 값을 출력
img[0,1,0] img[0,1,1] img[0,1,2] 를 출력하면
0행 1열의 b g r 값을 조사할 수 있다.

import cv2 as cv
import sys

img=cv.imread('image/soccer.jpg')

if img is None:
    sys.exit('파일을 찾을 수 없음')

gray=cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
gray_small=cv.resize(gray, dsize=(0,0), fx=0.5, fy=0.5)

cv.imwrite('image/soccer_gray.jpg', gray)
cv.imwrite('image/soccer_gray_small.jpg', gray_small)

cv.imshow('Color image', img)
cv.imshow('Gray image', gray)
cv.imshow('Gray small image', gray_small)

cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

실행화면

이미지 명암처리 함수 호출

원리는 녹색을 가장 밝게, 파란색을 가장 어둡게 느끼는
인간의 시각적 특성을 반영한 Luma Formula를 통해

이상적인 상수값을 곱하여 모든 화소를 조절한다.