OpenCV의 주요 기능

• 이미지 처리: 이미지의 기본적인 처리 작업(읽기, 쓰기, 변환)부터 복잡한 처리(필터링, 특징 추출, 이미지 복원 등)까지 지원
• 비디오 처리: 비디오 파일 읽기 및 쓰기, 비디오 스트림 처리, 객체 추적 등의 기능을 제공
• 컴퓨터 비전: 얼굴 인식, 객체 탐지, 광학 문자 인식(OCR), 패턴 인식 등 다양한 컴퓨터 비전 관련 작업을 수행 가능
• 기계 학습: OpenCV는 기본적인 기계 학습 알고리즘(예: k-최근접 이웃, SVM, 의사결정 트리 등)을 제공하며, 이미지 데이터와 함께 사용 가능
• 실시간 컴퓨터 비전: 카메라 스트림을 실시간으로 처리하고, 객체 탐지, 얼굴 인식, 동작 인식 등을 수행 가능

이미지 다루기

• 이미지 파일을 읽고, 보고, 저장하는 방법에 대해서 알아봅니다.
• 관련 함수인 cv2.imread(), cv2.imshow(), cv2.imwrite() 에 대해서 알아 봅니다.

이미지 읽기

우선 openCV모듈을 import합니다.

import cv2

cv2.imread() 함수를 이용하여 이미지 파일을 읽습니다. 이미지 파일의 경로는 절대/상대경로가 가능합니다.

img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

py:function - cv2.imread(fileName, flag)

이미지 파일을 flag값에 따라서 읽어들입니다.

:param fileName: 이미지파일의 경로
:type fileName: str
:param flag: 이미지 파일을 읽을 때의 Option.
:type flag: int
:return: image객체 행렬
:rtype: numpy.ndarray

이미지 읽기의 flag는 3가지가 있습니다.

• cv2.IMREAD_COLOR : 이미지 파일을 Color로 읽어들입니다. 투명한 부분은 무시되며, Default값입니다.
• cv2.IMREAD_GRAYSCALE : 이미지를 Grayscale로 읽어 들입니다. 실제 이미지 처리시 중간단계로 많이 사용합니다.
• cv2.IMREAD_UNCHANGED : 이미지파일을 alpha channel까지 포함하여 읽어 들입니다.

3개의 flag대신에 1, 0, -1을 사용해도 됩니다.

img값은 numpy의 ndarray type입니다. numpy는 python에서 수학적 처리를 위한 모듈로 openCV에서도 많이 사용됩니다.
img가 어떤 형태의 행렬인지 확인을 해보려면 아래와 같이 입력합니다.

img.shape
(206, 207, 3)

이미지는 3차원 행렬로 return이 됩니다. 206은 행(Y축), 207은 열(X축), 3은 행과 열이 만나는 지점의 값이 몇개의
원소로 이루어져 있는지를 나타납니다. 위 값의 의미는 이미지의 사이즈는 207 X 206이라는 의미입니다.

그렇다면 3은 어떤 의미일까요. 바로 색을 표현하는 BGR값입니다. 일반적으로 RGB로 많이 나타내는데, openCV는
B(lue), G(reen), R(ed)로 표현을 합니다.

다음은 읽은 이미지를 보는 방법에 대해서 알아보겠습니다.

이미지 보기

cv2.imshow() 함수는 이미지를 사이즈에 맞게 보여줍니다.

c22.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

py:function - cv2.imshow(title, image)

읽어들인 이미지 파일을 윈도우창에 보여줍니다.

:param title: 윈도우 창의 Title
:type title: str
:param image: ``cv2.imread()`` 의 return값
:type image: numpy.ndarray

cv2.waitKey() 는 keyboard입력을 대기하는 함수로 0이면 key입력까지 무한대기이며 특정 시간동안 대기하려면 milisecond값을 넣어주면 됩니다.

cv2.destroyAllWindows() 는 화면에 나타난 윈도우를 종료합니다. 일반적으로 위 3개는 같이 사용됩니다.

이미지 저장하기

cv2.imwrite() 함수를 이용하여 변환된 이미지나 동영상의 특정 프레임을 저장합니다.

cv2.imwrite('lenagray.png', gray)

py:function - cv2.imwrite(fileName, image)

image파일을 저장합니다.

:param fileName: 저장될 파일명
:type fileName: str
:param image: 저장할 이미지

컬러 이미지의 R, G, B 채널

컬러 이미지와 그레이스케일 이미지를 각각 불러와 비교하고 저장

컬러 이미지를 불러온 후 OpenCV 함수로 그레이스케일로 변환하여 출력

NumPy만 이용해서 컬러 이미지를 그레이스케일로 변환

수식으로 가중 평균을 사용해 그레이스케일 이미지로 변환

파란색, 초록색, 빨간색 채널의 밝기 변화를 시각적으로 확인할 수 있는 이미지를 생성