05. 마스크, 관심영역

1. 마스크 연산

inRange() : 영상에서 지젇된 범위 안에 픽셀 선택
copyTo() : 마스크 연산을 지원하는 픽셀 값 복사 함수

 

◼ 특정 범위의 픽셀 값을 추출

cv2.inRange(영상, min값 (Hue, Saturation, Value) , max값 (Hue, Saturation, Value) )

예시) cv2.inRange(img, (50, 150, 0), (80, 255, 255)) Hue(색조)가 50에서 80 사이, Saturation(채도)가 150에서 255 사이, Value(명도)가 0에서 255 사이의 범위를 지정합니다.

 

 

◼ 특정 HSV 색상 범위를 추출하여 이진 이미지를 생성

import cv2         img = cv2.imread('./candies.png')         hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)         dst = cv2.inRange(hsv, (50, 150, 0), (80, 255, 255))         cv2.imshow('img', img)         cv2.imshow('dst', dst)         cv2.waitKey()

 

 

◼ 마스크를 사용하여지정된 부분을 출력 영상으로 복사

cv2.copyTo(영상, 마스크, 출력영상)

 

 

◼ 마스크 따기

import cv2             img = cv2.imread('./airplane.bmp')             mask = cv2.imread('./mask_plane.bmp')             dst = cv2.imread('./field.bmp')             cv2.imshow('img', img)             cv2.imshow('mask', mask)             cv2.waitKey()

 

 

◼ 이미지 합치기

import cv2                         img = cv2.imread('./airplane.bmp')             mask = cv2.imread('./mask_plane.bmp')             dst = cv2.imread('./field.bmp')                         # dst가 없으면 새로 만들고             # dst가 있으면 dst에 추가             temp = cv2.copyTo(img, mask)             cv2.copyTo(img, mask, dst)                         cv2.imshow('img', img)             cv2.imshow('mask', mask)             cv2.imshow('dst', dst)             cv2.imshow('temp', temp)                         cv2.waitKey()

 

 

◼ 영상에 크로마키로 다른 배경을 넣어보기

import cv2           cap1 = cv2.VideoCapture('./woman.mp4')           cap2 = cv2.VideoCapture('./sea.mp4')           w = round(cap1.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))           h = round(cap1.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))           frame_cnt1 = round(cap1.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))           frame_cnt2 = round(cap2.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))           fps = round(cap1.get(cv2.CAP_PROP_FPS))           print(w)           print(h)           print(frame_cnt1)           print(frame_cnt2)           print(fps)           while True:               ret1, frame1 = cap1.read()               if not ret1:                   break               ret2, frame2 = cap2.read()               if not ret2:                   break               hsv = cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2HSV)               mask = cv2.inRange(hsv, (50, 150, 0), (70, 255, 255))               cv2.copyTo(frame2, mask, frame1)               cv2.imshow('frame1', frame1)               key = cv2.waitKey(10)               if key == ord(' '):                   cv2.waitKey()               elif key == 27:                   break           cap1.release()           cap2.release()

• 주석

import cv2           # 동영상 파일 열기           cap1 = cv2.VideoCapture('./woman.mp4')           cap2 = cv2.VideoCapture('./sea.mp4')           # 첫 번째 동영상의 프레임 너비와 높이 구하기           w = round(cap1.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))           h = round(cap1.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))           # 각 동영상의 총 프레임 수 구하기           frame_cnt1 = round(cap1.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))           frame_cnt2 = round(cap2.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))           # 첫 번째 동영상의 프레임 속도(FPS) 구하기           fps = round(cap1.get(cv2.CAP_PROP_FPS))           # 출력: 프레임 너비, 높이, 프레임 수, FPS           print(w)           print(h)           print(frame_cnt1)           print(frame_cnt2)           print(fps)           # 프레임 처리 및 표시 루프           while True:               # 첫 번째 동영상에서 프레임 읽기               ret1, frame1 = cap1.read()               if not ret1:  # 프레임을 읽지 못하면 반복문 종료                   break               # 두 번째 동영상에서 프레임 읽기               ret2, frame2 = cap2.read()               if not ret2:  # 프레임을 읽지 못하면 반복문 종료                   break               # 첫 번째 프레임을 HSV 색상 공간으로 변환               hsv = cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2HSV)               # HSV 이미지에서 특정 색상 범위를 마스크로 설정               mask = cv2.inRange(hsv, (50, 150, 0), (70, 255, 255))               # 두 번째 프레임에 마스크를 적용하여 합성               cv2.copyTo(frame2, mask, frame1)               # 첫 번째 동영상의 프레임 출력               cv2.imshow('frame1', frame1)               # 키 입력 대기 (10ms)               key = cv2.waitKey(10)               # 스페이스바를 누르면 일시 정지               if key == ord(' '):                   cv2.waitKey()               # ESC를 누르면 종료               elif key == 27:                   break           # 동영상 파일 해제           cap1.release()           cap2.release()

동영상 파일 열기 및 프로퍼티 확인 cap1 = cv2.VideoCapture('./woman.mp4'): 'woman.mp4' 파일을 열어 cap1 객체에 할당합니다. cap2 = cv2.VideoCapture('./sea.mp4'): 'sea.mp4' 파일을 열어 cap2 객체에 할당합니다. w = round(cap1.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)): 첫 번째 동영상의 프레임 너비를 구하고 반올림하여 w 변수에 저장합니다. h = round(cap1.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)): 첫 번째 동영상의 프레임 높이를 구하고 반올림하여 h 변수에 저장합니다. frame_cnt1 = round(cap1.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)): 첫 번째 동영상의 총 프레임 수를 구하고 반올림하여 frame_cnt1 변수에 저장합니다. frame_cnt2 = round(cap2.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)): 두 번째 동영상의 총 프레임 수를 구하고 반올림하여 frame_cnt2 변수에 저장합니다. fps = round(cap1.get(cv2.CAP_PROP_FPS)): 첫 번째 동영상의 프레임 속도(FPS)를 구하고 반올림하여 fps 변수에 저장합니다. 각각의 값들을 출력하여 동영상 파일의 속성을 확인합니다. 프레임 처리 및 표시 루프 while True:: 무한 루프를 시작합니다. ret1, frame1 = cap1.read(): 첫 번째 동영상에서 프레임을 읽어옵니다. ret1은 프레임 읽기의 성공 여부를 나타내며, frame1은 읽어온 프레임입니다. if not ret1: break: 프레임을 읽지 못하면 루프를 종료합니다. 마찬가지로 두 번째 동영상에서도 프레임을 읽어옵니다. hsv = cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2HSV): 첫 번째 프레임을 BGR에서 HSV로 색상 공간을 변환합니다. mask = cv2.inRange(hsv, (50, 150, 0), (70, 255, 255)): HSV 이미지에서 특정 색상 범위를 마스크로 설정합니다. cv2.copyTo(frame2, mask, frame1): 두 번째 프레임에 마스크를 적용하여 첫 번째 프레임에 합성합니다. cv2.imshow('frame1', frame1): 첫 번째 동영상의 현재 프레임을 출력합니다. key = cv2.waitKey(10): 10ms 동안 키 입력을 대기합니다. if key == ord(' '): 스페이스바를 누르면 일시 정지하고, 다시 누르면 계속 진행합니다. elif key == 27: break: ESC를 누르면 루프를 종료합니다.

 

2. 관심 영역 (ROI, Region of Interest)

- 영상 내에서 관심이 있는 영역

 

◼ 관심 영역을 선택하기

cv2.selectROI(창이름, 영상, 중안좌표여부 = False)

창이름: ROI를 선택할 때 나타날 창의 이름입니다. 선택할 영역을 표시할 창이 열립니다. 영상: ROI를 선택할 이미지나 비디오 프레임입니다. 중앙좌표여부 (optional): 기본적으로 False이며, True로 설정하면 ROI의 중심 좌표를 반환합니다.

 

 

◼ 관심 영역을 추출하기

import cv2             img1 = cv2.imread('./sun.jpg')             # x, y, w, h             x = 182             y = 21             w = 122             h = 110             roi = img1[y: y+h, x: x+w]  # 이미지에서 ROI 영역을 슬라이싱             img2 = roi.copy()  # ROI 영역을 새로운 이미지로 복사             cv2.imshow('img1', img1) # 원본 이미지             cv2.imshow('img2', img2) # ROI 이미지             cv2.waitKey()

 

 

 

◼ 드래그한 곳을 추출하기

import cv2         isDrag = False         oldx = oldy = w = h = 0         color = (255, 0, 0)         img_copy = None         def on_mouse(event, x, y, flags, param):             global oldx, oldy, isDrag, img_copy             if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:                 isDrag = True                 oldx = x                 oldy = y             elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:                 if isDrag:                     img_copy = img.copy()                     cv2.rectangle(img_copy, (oldx, oldy), (x, y), color, 3)                     cv2.imshow('img', img_copy)             elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:                 if isDrag:                     isDrag = False                     if x > oldx and y > oldy:                         w = x - oldx                         h = y - oldy                         if w > 0 and h > 0:                             cv2.rectangle(img_copy, (oldx, oldy), (x, y), color, 3)                             cv2.imshow('img', img_copy)                             roi = img[oldy: oldy + h, oldx: oldx + w]                             cv2.imshow('roi', roi)                     else:                         cv2.imshow('img', img)                         print('영역이 잘 못 되었음')         img = cv2.imread('./sun.jpg')         cv2.namedWindow('img')         cv2.setMouseCallback('img', on_mouse)         cv2.imshow('img', img)         cv2.waitKey()

 

 

◼ cv2.selectROI 함수를 사용해보기

import cv2         img = cv2.imread('./sun.jpg')         x, y, w, h = cv2.selectROI('img', img, False)         if w and h:             roi = img[y: y+h, x: x+w]             cv2.imshow('roi', roi)         cv2.waitKey()