02_image_basics.py

  1"""
  202. 이미지 기초 연산
  3- imread, imshow, imwrite
  4- 픽셀 접근 및 수정
  5- ROI (Region of Interest)
  6- 이미지 복사 및 채널 조작
  7"""
  8
  9import cv2
 10import numpy as np
 11
 12
 13def create_sample_image():
 14    """샘플 이미지 생성"""
 15    img = np.zeros((300, 400, 3), dtype=np.uint8)
 16
 17    # 컬러 영역
 18    img[0:100, 0:200] = [255, 0, 0]      # 파랑
 19    img[0:100, 200:400] = [0, 255, 0]    # 초록
 20    img[100:200, 0:200] = [0, 0, 255]    # 빨강
 21    img[100:200, 200:400] = [255, 255, 0] # 청록
 22    img[200:300, :] = [128, 128, 128]    # 회색
 23
 24    return img
 25
 26
 27def image_read_write_demo():
 28    """이미지 읽기/쓰기 데모"""
 29    print("=" * 50)
 30    print("이미지 읽기/쓰기")
 31    print("=" * 50)
 32
 33    # 이미지 생성 및 저장
 34    img = create_sample_image()
 35    cv2.imwrite('test_image.jpg', img)
 36    print("test_image.jpg 저장 완료")
 37
 38    # 이미지 읽기
 39    # cv2.IMREAD_COLOR: 컬러 (기본값)
 40    # cv2.IMREAD_GRAYSCALE: 그레이스케일
 41    # cv2.IMREAD_UNCHANGED: 원본 그대로 (알파 채널 포함)
 42
 43    img_color = cv2.imread('test_image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
 44    img_gray = cv2.imread('test_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
 45
 46    print(f"컬러 이미지 shape: {img_color.shape}")
 47    print(f"그레이 이미지 shape: {img_gray.shape}")
 48
 49    return img_color
 50
 51
 52def pixel_access_demo(img):
 53    """픽셀 접근 데모"""
 54    print("\n" + "=" * 50)
 55    print("픽셀 접근")
 56    print("=" * 50)
 57
 58    # 단일 픽셀 접근 (y, x 순서 주의!)
 59    pixel = img[50, 100]  # (y=50, x=100) 위치
 60    print(f"픽셀 (50, 100) BGR 값: {pixel}")
 61
 62    # 개별 채널 접근
 63    b = img[50, 100, 0]
 64    g = img[50, 100, 1]
 65    r = img[50, 100, 2]
 66    print(f"B={b}, G={g}, R={r}")
 67
 68    # 픽셀 수정
 69    img_copy = img.copy()
 70    img_copy[50, 100] = [0, 0, 0]  # 검정으로 변경
 71
 72    # 영역 수정 (더 효율적)
 73    img_copy[0:50, 0:50] = [255, 255, 255]  # 흰색 사각형
 74
 75    return img_copy
 76
 77
 78def roi_demo(img):
 79    """ROI (Region of Interest) 데모"""
 80    print("\n" + "=" * 50)
 81    print("ROI (Region of Interest)")
 82    print("=" * 50)
 83
 84    # ROI 추출 (슬라이싱)
 85    roi = img[50:150, 100:250]  # y: 50~150, x: 100~250
 86    print(f"원본 shape: {img.shape}")
 87    print(f"ROI shape: {roi.shape}")
 88
 89    # ROI 복사 (원본 영향 없음)
 90    roi_copy = img[50:150, 100:250].copy()
 91
 92    # ROI 붙여넣기
 93    img_with_roi = img.copy()
 94    img_with_roi[150:250, 200:350] = roi  # 다른 위치에 붙여넣기
 95
 96    cv2.imwrite('roi_demo.jpg', img_with_roi)
 97    print("roi_demo.jpg 저장 완료")
 98
 99    return roi
100
101
102def channel_operations_demo(img):
103    """채널 연산 데모"""
104    print("\n" + "=" * 50)
105    print("채널 연산")
106    print("=" * 50)
107
108    # 채널 분리
109    b, g, r = cv2.split(img)
110    print(f"B 채널 shape: {b.shape}")
111    print(f"G 채널 shape: {g.shape}")
112    print(f"R 채널 shape: {r.shape}")
113
114    # 채널 병합
115    merged = cv2.merge([b, g, r])
116    print(f"병합 후 shape: {merged.shape}")
117
118    # 채널 순서 변경 (BGR -> RGB)
119    rgb = cv2.merge([r, g, b])
120
121    # 단일 채널만 사용한 이미지 생성
122    zeros = np.zeros_like(b)
123    only_blue = cv2.merge([b, zeros, zeros])
124    only_green = cv2.merge([zeros, g, zeros])
125    only_red = cv2.merge([zeros, zeros, r])
126
127    cv2.imwrite('only_blue.jpg', only_blue)
128    cv2.imwrite('only_green.jpg', only_green)
129    cv2.imwrite('only_red.jpg', only_red)
130    print("채널 분리 이미지 저장 완료")
131
132
133def image_properties_demo(img):
134    """이미지 속성 데모"""
135    print("\n" + "=" * 50)
136    print("이미지 속성")
137    print("=" * 50)
138
139    # 기본 속성
140    print(f"Shape (H, W, C): {img.shape}")
141    print(f"Height: {img.shape[0]}")
142    print(f"Width: {img.shape[1]}")
143    print(f"Channels: {img.shape[2] if len(img.shape) > 2 else 1}")
144
145    # 데이터 타입
146    print(f"Data type: {img.dtype}")
147
148    # 전체 픽셀 수
149    print(f"Total pixels: {img.size}")
150
151    # 메모리 사용량
152    print(f"Memory (bytes): {img.nbytes}")
153
154    # 픽셀 값 범위
155    print(f"Min value: {img.min()}")
156    print(f"Max value: {img.max()}")
157    print(f"Mean value: {img.mean():.2f}")
158
159
160def image_arithmetic_demo():
161    """이미지 산술 연산 데모"""
162    print("\n" + "=" * 50)
163    print("이미지 산술 연산")
164    print("=" * 50)
165
166    # 두 이미지 생성
167    img1 = np.full((200, 200, 3), 100, dtype=np.uint8)
168    img2 = np.full((200, 200, 3), 200, dtype=np.uint8)
169
170    # NumPy 덧셈 (오버플로우 발생)
171    result_np = img1 + img2
172    print(f"NumPy 덧셈 결과 (100+200): {result_np[0, 0]}")  # 44 (오버플로우)
173
174    # OpenCV 덧셈 (포화 연산, saturate)
175    result_cv = cv2.add(img1, img2)
176    print(f"OpenCV 덧셈 결과 (100+200): {result_cv[0, 0]}")  # 255 (포화)
177
178    # 가중치 합 (블렌딩)
179    alpha = 0.7
180    beta = 0.3
181    blended = cv2.addWeighted(img1, alpha, img2, beta, 0)
182    print(f"블렌딩 결과 (0.7*100 + 0.3*200): {blended[0, 0]}")
183
184    # 뺄셈
185    diff = cv2.subtract(img2, img1)
186    print(f"뺄셈 결과 (200-100): {diff[0, 0]}")
187
188    # 비트 연산
189    mask = np.zeros((200, 200), dtype=np.uint8)
190    mask[50:150, 50:150] = 255
191
192    masked = cv2.bitwise_and(img1, img1, mask=mask)
193    cv2.imwrite('masked_result.jpg', masked)
194    print("masked_result.jpg 저장 완료")
195
196
197def main():
198    """메인 함수"""
199    # 이미지 읽기/쓰기
200    img = image_read_write_demo()
201
202    # 픽셀 접근
203    modified = pixel_access_demo(img)
204
205    # ROI
206    roi = roi_demo(img)
207
208    # 채널 연산
209    channel_operations_demo(img)
210
211    # 이미지 속성
212    image_properties_demo(img)
213
214    # 산술 연산
215    image_arithmetic_demo()
216
217    print("\n이미지 기초 연산 완료!")
218
219
220if __name__ == '__main__':
221    main()