Python_DataAnalysis-and-ImageProcessing

파이썬 데이터분석 및 이미지처리 강의 공부자료 (REF.나동빈)

NumpyBasic01

• 배열 만들기(n차원 배열, 랜덤한 정수의 배열) #np.arange #np.zeros #np.random.randint
• 배열 합치기 #np.concatenate
• 배열 형태 바꾸기 #reshape # axis = 0
• 배열 나누기 #np.split

NumpyBasic02

• 배열 연산하기
• 배열 브로드캐스트 작업 : 형태가 다른 배열을 연산할 수 있도록 배열의 형태를 동적으로 변환
• 배열 마스킹 작업 : 각 원소에 대하여 표시(체크) T or F 이를 통해 조건식 보다 더 수월하게 처리 가능 -> 이미지 처리 시 다수 사용 (ex 픽셀값 변환)
• Numpy 집계함수 최대, 최소, 합계, 평균값

NumpyBasic03 (opencv 활용)

• opencv 기본 사용법(이미지 읽어서 numpy객체 만들기, 새롭게 파일 저장해서 만들기, 색 변환)
• 픽셀 수 및 이미지 크기 확인 // BGR 순서 RGB x
• 특정 범위에 픽셀값 변경 // 슬라이싱의 중요성
• ROI 추출 및 복사
• 픽셀 별로 색상 다루기

NumpyBasic04 (행렬 및 보간법 활용)

• 이미지 크기 변경 #cv2.resize(image, dszie, fx, fy, interpolation) 크기 키우기: interpolation = cv2.INTER_CUBIC 크기 줄이기 : interpolation = cv2.INTER_AREA
• 이미지 위치 변경 #cv2.warpAffine(image, M, dszie) M : 변환행렬 참고
• 이미지 회전 #cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)

NumpyBasic05 (이미지 합치기) -> 겹쳐서 합치는 것

• 두 개의 이미지를 서로 겹쳐서 합치는 형태
• cv2.add()를 통해 Saturation 연산 수행

NumpyBasic06 (이미지 임계점 처리)

• cv2.threshold(image, thresh, max_value, type) 형태

• 적응 임계점 처리 (하나의 이미지에 다수의 조명 상태 존재할 경우)
• cv2.adaptiveThreshold(image, max_vallue, adaptive_method, type, block_size, C)
• ADAPTIVE_tHRESH_MEAN_C : 5BY5로 쪼개서 모든 픽셀 값에 같은 가중치 곱해서 이미지 임계점 처리
• ADAPTVIE_THRESH_GAUSSIAN_C : 정규 분포 형태로 가운데 부분부터 멀어질 때 가중치는 점점 낮춰서 계산

NumpyBasic07 (이미지 Tracker)

• tracker 생성함수 cv2.createTrackbar(track_bar name, window_name, value, count, on_change)
• value : 초기값 // count : max값 (min = 0) // on_change : 값 변경시 호출되는 callback 함수

NumpyBasic08 (도형 그리기)

• 직선그리기 cv2.line(image, start, end, color, thickness) : 하나의 직선을 그리는 함수

• 사각형 그리기 cv2.rectangle(image, start, end, color, thickness)

• 원 그리기 cv2.circle(image, center, radian, color, thickness)

• 다각형그리기 cv2.polylines(image, points, is_closed, color, thickness)

• points : 꼭지점들 // is_closed : 닫힌 도형 여부 // thickness : 선의 두께 (채우기 : -1)

• 텍스트 그리기 cv2.putText(image, text, position, font_type, font_scale, color)

• position : 텍스트 출력될 위치 // font_type, : 글씨체 // font_scale : 글씨 크기 가중치

NumpyBasic09 (Contours)

cv2.findContours(image, mode, method) : 이미지에서 Contou들을 찾는 함수

• mode : Contour들을 찾는 방법
• RETR_EXTERNAL : 바깥쪽 LINE만 찾기
• RETR_LIST : 모든 LINE을 찾미나, HIERARCHY 구성 X (계층)
• RETR_TREE : 모든 LINE을 찾으며, 모든 HIERARCHY 구성 O
• method : Contour들을 찾는 근사치 방법
• CHAIN_APPROX_NONE : 모든 Contour 포인트 저장
• CHAIN_APPROX_SIMPLE : Contour Line을 그릴 수 있는 포인트만 저장

입력 이미지는 GRAY Scale Threshold 전처리 과정 필요

• Contours 그리기
• cv2.drawContours(image, contours, contour_index, color, thickness) contour 그리는 함수
• contour_index : 그리고자 하는 Contours Line ( 전체 : -1 )

NumpyBasic10 (Contours 처리)

cv2.boundingRect(Contour) : Contour를 포함하는 사각형 그리기

// 사각형의 X,Y 좌표와 너비, 높이를 반환

cv2.convexHull(contour) : Convex Hull 알고리즘으로 외곽을 구하는 함수

// 대략적인 형태의 Contour 외곽을 빠르게 구할 수 있음. ( 단일 Contour 반환 )

cv2.approxPolyDP(curve, epsilon, closed) : 근사치 Contour 구하기

// corve : Contour , epsilon : 최대거리 (클수록 Point 개수 감소) , closed : 폐곡선 여부

• Contour의 기본 정보 cv2.contourArea(contour) : Contour의 면적 구하기

cv2.arcLength(contour) : Contour의 둘레 구하기

cv2.moments(contour) : Contour의 특징 추출