【소 재료】Python/OpenCV로 테스트 화상 생성

테스트 이미지 생성


  • 생성 된 이미지 처리 알고리즘은 테스트 이미지에서 효과를 확인하는 경우가 많습니다. 1
  • 알고리즘의 연산 결과를 세밀한 수치로 검증하고 싶은 경우 등, 자연 화상보다 단순한 패턴이었던 쪽이 검증의 초기 단계에서는 유효한 경우가 있다.
  • 예를 들면, 체커 패턴이거나, 방송에 사용되는 테스트 패턴 등이다. 2
  • 그래서 Python과 OpenCV를 사용하여 코드를 작성했습니다.
    (거의 개인 비망록)

  • 운영 환경


    $python --version
    Python 3.8.2
    
    $pip list
    Package       Version 
    ------------- --------
    numpy         1.18.3  
    opencv-python 4.2.0.34
    pip           20.0.2  
    setuptools    46.1.3  
    wheel         0.34.2  
    

    코드



    그레이 스케일과 컬러 바를 생성하는 샘플 코드
    import cv2
    import numpy as np
    from enum import Enum
    
    def gray_scale_chart():
        width = 1920
        height = 1080
        gray_img = np.zeros((height,width), dtype=np.uint8)
        val = 0
        bar_width = 120
        step = 17
        for i in range(0, width, bar_width):
            gray_img[0:height,i:i+bar_width]=val
            val += step
        cv2.imwrite("gray_scale.bmp", gray_img)
    
    
    class Color(Enum):
        WHITE=(255,255,255)
        YELLOW=(0,255,255)
        CYAN=(255,255,0)
        GREEN=(0,255,0)
        MAGENTA=(255,0,255)
        RED=(0,0,255)
        BLUE=(255,0,0)
        BLACK=(0,0,0)
    
    
    def full_color_bar():
        width = 1920
        height = 1080
        color_img = np.zeros((height,width,3), dtype=np.uint8)
        bar_width = 240
        i = 0
        for c in Color:
            color_img[0:height,i:i+bar_width]=c.value
            i += bar_width
        cv2.imwrite("full_color_bar.bmp",color_img)
    
    
    if __name__=='__main__':
        gray_scale_chart()
        full_color_bar()
    

    그레이 스케일





    컬러 바





    모니터를 확인하십시오.



    lena - wikipedia이 종종 사용됩니다.

    테스트 패턴 (방송) - wikipedia 

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