[OpenCV] 이미지 분석 시작하기 - 창 관리, 그레이스케일

이미지 분석을 위한 첫걸음으로 opencv를 사용해보고자 한다.
opencv는 이미지를 처리하는 오픈소스 라이브러리이다.

전체 목표는 이미지를 읽어와서 그레이스케일한 후 유사도를 반환할 것이다.

천천히 시작해 보자!!

---

pip install opencv-python

코드를 작성하고자 하는 환경에 opencv를 설치한다.

import cv2 as cv
print(cv.__version__) # 4.9.0

버전이 반환된다면 아주 잘 설치가 된 것이다!!

import cv2 as cv
img = cv.imread("path/to/image")

cv.imshow("Display window", img)
k = cv.waitKey(0) # 다른 키를 누를 때 까지 이미지 보여주기

이렇게 하면 이미지를 읽어와서 보여줄 수 있다.
waitKey()를 하지 않으면 슉 바로 이미지가 꺼지기 때문에 추가해주어야 한다.

추가적으로 창관리하는 함수 5가지를 살펴보자

import cv2

file_path = 'image/img.jpg'
img = cv2.imread(file_path)                            # 이미지를 기본 값으로 읽기
img_gray = cv2.imread(file_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 이미지를 그레이 스케일로 읽기

cv2.namedWindow('origin')                               # origin 이름으로 창 생성
cv2.namedWindow('gray', cv2.WINDOW_NORMAL)              # gray 이름으로 창 생성
cv2.imshow('origin', img)                               # origin 창에 이미지 표시
cv2.imshow('gray', img_gray)                            # gray 창에 이미지 표시

cv2.moveWindow('origin', 0, 0)                          # 창 위치 변경
cv2.moveWindow('gray', 100, 100)                        # 창 위치 변경

cv2.waitKey(0)                                          # 아무키나 누르면
cv2.resizeWindow('origin', 200, 200)                    # 창 크기 변경
cv2.resizeWindow('gray', 100, 100)                      # 창 크기 변경

cv2.waitKey(0)                                          # 아무키나 누르면
cv2.destroyWindow("gray")                               # gray 창 닫기

cv2.waitKey(0)                                          # 아무키나 누르면
cv2.destroyAllWindows()                                 # 모든 창 닫기

imread(path) : 이미지 읽어오기
namedWindow(name) : 창 생성
imshow(name, image) : 창에 이미지 표시
moveWindow(name, x, y) : 창 위치 변경
resizeWindow(name, x, y) : 창 크기 변경
destroyWindow('name') : 창 닫기
destroyAllWindows() : 모든 창 닫기
waitkey(0) : 키가 눌려질 때까지 기다리기

위에 살짝 언급되었는데 이미지를 읽어올 때 옵션을 통해 그레이스케일을 진행할 수 있다.

그레이스케일이란 이미지를 흑백(회색조) 이미지로 전환을 하는 것이다.

import cv2 as cv

# 그레이스케일로 파일 읽어오기
img = cv.imread('img.jpg', cv.IMREAD_GRAYSCALE)

# 파일 저장하기
cv.imwrite('gray_img.jpg',img)

 

이상으로 opencv의 기본 동작 함수 및 옵션을 살펴보았다.
다음에는 이미지 유사도 분석을 진행해 보겠다