Top 10 Python OpenCV 기본 기능 - Tech2 등

OpenCV는 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리입니다. C++로 작성되었으며 2500개 이상의 최적화된 알고리즘이 있습니다. Google, Amazon, Microsoft 및 Toyota와 같은 대기업은 OpenCV 라이브러리를 사용하고 있습니다. 이미지 처리/이미지 분석, 비디오 분석, CCTV 영상 분석 등과 같은 컴퓨터 비전 응용 프로그램에 누구나 쉽게 이 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

오늘 우리는 실제 프로젝트에 적용할 수 있는 상위 10가지 기본 OpenCV 방법을 배울 것입니다.

OpenCV를 사용하여 이미지를 읽습니다.

이미지 작성 방법.

이미지 정보를 수집합니다.

이미지 회전.

이미지 조옮김.

Open-CV를 사용하여 비디오를 캡처합니다.

이미지 자르기.

이미지를 흐리게 하는 방법.

이미지 피라미드.

Open-CV에서 가장자리 감지.

참고 동영상 👇

OpenCV 설치 방법

터미널/CMD에서 이 명령을 실행하여 OpenCV 라이브러리를 설치합니다.

pip install opencv-python

자세한 정보를 얻으려면 this을 확인하십시오.

이미지를 읽는 방법

이미지를 읽으려면 imread()라는 함수를 사용할 수 있습니다. 그리고 imshow() 함수를 사용하여 해당 이미지를 표시합니다. 아래 구문을 사용하여 이미지를 읽습니다.

# Read/Show Image using opencv
import cv2

# Read Image
img = cv2.imread("face.jpg")
# Show Image
cv2.imshow('Original Image', img)

cv2.waitKey(0)

이미지 작성 방법

imwrite() 함수를 사용하여 파일 디렉토리에 이미지를 저장하거나 씁니다. 이미지를 작성하는 Python 프로그램.

# Write/Store Image using opencv
import cv2

img = cv2.imread("face.jpg")
# Show Image
cv2.imshow('Original Image', img)
# Store/Write Image in directory
cv2.imwrite('output.jpg', img)

cv2.waitKey(0)

이미지 정보 얻기

이미지의 너비 및 높이 픽셀 값을 제공합니다. 이미지 정보 수집을 위한 소스 코드.

# Get Image Information using opencv
import cv2

img = cv2.imread("face.jpg")
print(img.shape)
print("Height pixel values : ", img.shape[0])
print("Width pixel values : ", img.shape[1])

cv2.waitKey(0)

이미지 회전

Open-CV는 이미지를 쉽게 회전할 수 있는 놀라운 기능을 제공합니다. 아래 코드를 사용하여 이미지를 회전합니다.

# Rotate Image using opencv
import cv2

img = cv2.imread("face.jpg")
height, width = img.shape[: 2]
rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D((width / 2, height / 2), 70, .5)
rotated_image = cv2.warpAffine(img, rotation_matrix, (width, height))
cv2.imshow('Rotated Image', rotated_image)
cv2.imshow('Original image', img)

cv2.waitKey(0)

이미지 조옮김

조옮김 방법을 사용하여 이미지를 90도로 직접 회전합니다. 이미지를 전치하기 위한 구문.

# Transpose Image using opencv
import cv2

img = cv2.imread("face.jpg")
rotated_image = cv2.transpose(img)
cv2.imshow('Rotated Image', rotated_image)
cv2.imshow('original image', img)

cv2.waitKey(0)

OpenCV 라이브러리를 사용하여 비디오 캡처

cv2.VideoCapture() 함수를 사용하면 비디오를 쉽게 읽을 수 있습니다. 함수 매개변수에 0을 전달하면 웹캠도 캡처할 수 있습니다. 비디오 캡처 구문.

# Capture Video using opencv
import cv2

cam = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    check, frame = cam.read()

    cv2.imshow('video', frame)

    key = cv2.waitKey(1)
    if key == 27:
        break

cam.release()
cv2.destroyAllWindows()
cv2.waitKey(0)

이미지 자르기 방법

Open-cV를 사용하여 이미지를 자를 수 있습니다. 약간의 수학만 추가하면 됩니다. 아래 Python 코드를 사용하여 이미지 자르기.

# Crop Image using opencv
import cv2

img = cv2.imread("face.jpg")
height, width = img.shape[: 2]
start_row, start_col = int(height * .15), int(width * .15)
end_row, end_col = int(height * .65), int(width * .65)
cropped = img[start_row: end_row, start_col: end_col]
cv2.imshow('original image', img)
cv2.imshow('cropped image', cropped)

cv2.waitKey(0)

이미지를 흐리게 하는 방법

우리는 일반적으로 다른 사람에게 보여주고 싶지 않을 때 흐림 효과를 사용합니다. 커널 방법을 사용하면 이미지를 쉽게 흐리게 처리할 수 있습니다. 이 방법을 사용하여 이미지를 흐리게 합니다.

# Blur Image using opencv
import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("face.jpg")
kernel = np.ones((7, 7), np.float32) / 49
blurred = cv2.filter2D(img, -1, kernel)
cv2.imshow('blur image', blurred)
cv2.imshow('original image', img)

cv2.waitKey(0)

이미지 피라미드 만들기

이 기능 pyrDown() 및 pyrUp()을 사용하여 이미지 피라미드를 만듭니다.

# Image Pyramid using opencv
import cv2

img = cv2.imread("face.jpg")
smaller = cv2.pyrDown(img)
larger = cv2.pyrUp(img)
cv2.imshow('original image', img)
cv2.imshow('smaller image', smaller)
cv2.imshow('larger image', larger)

cv2.waitKey(0)

OpenCV를 사용한 가장자리 감지

일반적으로 가장자리 = 픽셀입니다. 가장자리 감지를 위해 픽셀을 가지고 놀아야 합니다. 가장자리 감지에는 canny() 함수를 사용하십시오.

# Edge detection using opencv
import cv2

img = cv2.imread("face.jpg")
canny = cv2.Canny(img, 20, 170)
cv2.imshow("Canny", canny)

cv2.waitKey(0)

Congrats! You just learned the Top 10 Basic OpenCV Methods.

Get all the .

언제든지 내 YouTube 채널을 방문하세요.

유용한 리소스를 많이 공유하고 있는 Instagram에서 저를 팔로우하세요!
😉

더 유용한 기사:

초보자를 위한 10개 이상의 JavaScript 프로젝트

Fahimul Kabir Chowdhury ・ 2021년 6월 11일 ・ 3분 읽기

#javascript #beginners #webdev #programming