OpenCV 기초 - 영상 속성과 픽셀 값 처리

▶ OpenCV Python 관련 글은 황선규 박사님의 강의내용을 정리하였음.

Github 소스

영상의 속성과 픽셀 값 참조

• OpenCV는 영상 데이터를 numpy.ndarray로 표현한다.

import cv2

img1 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_COLOR)

numpy.ndarray

• ndim : 차원 수, len(img.shape)과 같음.
• shape : 각 차원의 크기 (h, w) Gray scale or (h, w, 3) Color  
               → (h,w,n) : n 값이 2이면 graysclae , 3이면 color 라고 생각해도 문제 없다.
• size : 전체 원소 개수
• dtype : 원소의 데이터 타입. 영상 데이터는 unit8

OpenCV 영상 데이터 자료형과 Numpy 자료형

OpenCV 자료형	Numpy 자료형	구분
cv2.CV_8U	numpy.uint8	8비트 부호없는 정수
cv2.CV_8S	numpy.int8	8비트 부호있는 정수
cv2.CV_16U	numpy.uint16	16비트 부호없는 정수
cv2.CV_16S	numpy.int816	16비트 부호있는 정수
cv2.CV_32S	numpy.int32	32비트 부호있는 정수
cv2.CV_32F	numpy.float32	32비트 부동소수형
cv2.CV_64F	numpy.float64	64비트 부동소수형
cv2.CV_16F	numpy.float16	16비트 부동소수형

• 그레이스케일 영상 : cv2.CV_8UC1 → numpy.uint8, shape = (h, w)
• 컬러 영상 : cv2.CV_8UC3 → numpy.uint8, shape = (h, w, 3)

영상의 속성 참조 예제 코드

img1 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_COLOR)

print('type(img1):', type(img1)) # type(img1): <class 'numpy.ndarray'>
print('img1.shape:', img1.shape) # img1.shape: (480, 640)
print('img2.shape:', img2.shape) # img2.shape: (480, 640, 3)
print('img2.dtype:', img2.dtype) # img2.dtype: uint8

h, w = img2.shape[:2] # h: 480, w: 640
print('img2 size: {} x {}'.format(w, h))

if len(img1.shape) == 2:
	print('img1 is a grayscale image')
elif len(img1.shape) == 3:
	print('img1 is a truecolor image')

img1 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_COLOR)

for y in range(h):
	for x in range(w):
		img1[y, x] = 255
		img2[y, x] = [0, 0, 255]   #for문은 절대 사용 금지
        
        
# img1[:,:] = 255
# img2[:,:] = (0, 0, 255)