03_color_spaces.py

  1"""
  203. 색상 공간
  3- BGR, RGB, HSV, LAB, YCrCb
  4- cvtColor 변환
  5- 채널 분리/병합
  6- 색상 기반 객체 추출
  7"""
  8
  9import cv2
 10import numpy as np
 11
 12
 13def create_color_image():
 14    """다양한 색상의 테스트 이미지 생성"""
 15    img = np.zeros((300, 400, 3), dtype=np.uint8)
 16
 17    # 무지개 색상
 18    colors = [
 19        [0, 0, 255],      # 빨강
 20        [0, 128, 255],    # 주황
 21        [0, 255, 255],    # 노랑
 22        [0, 255, 0],      # 초록
 23        [255, 255, 0],    # 청록
 24        [255, 0, 0],      # 파랑
 25        [255, 0, 128],    # 보라
 26    ]
 27
 28    width = 400 // len(colors)
 29    for i, color in enumerate(colors):
 30        img[:, i*width:(i+1)*width] = color
 31
 32    return img
 33
 34
 35def bgr_rgb_demo():
 36    """BGR vs RGB 데모"""
 37    print("=" * 50)
 38    print("BGR vs RGB")
 39    print("=" * 50)
 40
 41    img = create_color_image()
 42
 43    # OpenCV는 BGR 순서
 44    print("OpenCV는 BGR 순서 사용")
 45    print(f"빨간색 픽셀 BGR: {img[150, 25]}")  # [0, 0, 255]
 46
 47    # RGB로 변환
 48    rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
 49    print(f"변환 후 RGB: {rgb[150, 25]}")  # [255, 0, 0]
 50
 51    # matplotlib은 RGB 사용
 52    # plt.imshow(rgb)  # 올바른 색상
 53    # plt.imshow(img)  # 색상 뒤바뀜
 54
 55    cv2.imwrite('color_bgr.jpg', img)
 56    cv2.imwrite('color_rgb.jpg', rgb)
 57
 58
 59def hsv_demo():
 60    """HSV 색상 공간 데모"""
 61    print("\n" + "=" * 50)
 62    print("HSV 색상 공간")
 63    print("=" * 50)
 64
 65    img = create_color_image()
 66
 67    # BGR -> HSV 변환
 68    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
 69
 70    # HSV 채널 분리
 71    h, s, v = cv2.split(hsv)
 72
 73    print("HSV 범위:")
 74    print("  H (Hue): 0-179")
 75    print("  S (Saturation): 0-255")
 76    print("  V (Value): 0-255")
 77
 78    # 빨간색 영역의 HSV
 79    print(f"\n빨간색 HSV: {hsv[150, 25]}")
 80    print(f"  H={hsv[150, 25, 0]}, S={hsv[150, 25, 1]}, V={hsv[150, 25, 2]}")
 81
 82    # 채널별 저장
 83    cv2.imwrite('hsv_h.jpg', h)
 84    cv2.imwrite('hsv_s.jpg', s)
 85    cv2.imwrite('hsv_v.jpg', v)
 86    print("\nHSV 채널 이미지 저장 완료")
 87
 88    return hsv
 89
 90
 91def color_extraction_demo():
 92    """색상 기반 객체 추출 데모"""
 93    print("\n" + "=" * 50)
 94    print("색상 기반 객체 추출")
 95    print("=" * 50)
 96
 97    # 다양한 색상의 이미지 생성
 98    img = np.zeros((300, 400, 3), dtype=np.uint8)
 99    cv2.circle(img, (100, 150), 50, (0, 0, 255), -1)   # 빨간 원
100    cv2.circle(img, (200, 150), 50, (0, 255, 0), -1)   # 초록 원
101    cv2.circle(img, (300, 150), 50, (255, 0, 0), -1)   # 파란 원
102
103    # HSV 변환
104    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
105
106    # 빨간색 범위 (HSV)
107    # 빨간색은 H=0 또는 H=180 근처
108    lower_red1 = np.array([0, 100, 100])
109    upper_red1 = np.array([10, 255, 255])
110    lower_red2 = np.array([170, 100, 100])
111    upper_red2 = np.array([180, 255, 255])
112
113    # 마스크 생성
114    mask1 = cv2.inRange(hsv, lower_red1, upper_red1)
115    mask2 = cv2.inRange(hsv, lower_red2, upper_red2)
116    red_mask = cv2.bitwise_or(mask1, mask2)
117
118    # 빨간색 추출
119    red_only = cv2.bitwise_and(img, img, mask=red_mask)
120
121    # 초록색 범위
122    lower_green = np.array([40, 100, 100])
123    upper_green = np.array([80, 255, 255])
124    green_mask = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green)
125    green_only = cv2.bitwise_and(img, img, mask=green_mask)
126
127    # 파란색 범위
128    lower_blue = np.array([100, 100, 100])
129    upper_blue = np.array([130, 255, 255])
130    blue_mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
131    blue_only = cv2.bitwise_and(img, img, mask=blue_mask)
132
133    cv2.imwrite('original_circles.jpg', img)
134    cv2.imwrite('red_extracted.jpg', red_only)
135    cv2.imwrite('green_extracted.jpg', green_only)
136    cv2.imwrite('blue_extracted.jpg', blue_only)
137    print("색상 추출 이미지 저장 완료")
138
139
140def lab_demo():
141    """LAB 색상 공간 데모"""
142    print("\n" + "=" * 50)
143    print("LAB 색상 공간")
144    print("=" * 50)
145
146    img = create_color_image()
147
148    # BGR -> LAB 변환
149    lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB)
150
151    # LAB 채널 분리
152    l, a, b = cv2.split(lab)
153
154    print("LAB 범위:")
155    print("  L (Lightness): 0-255")
156    print("  a (Green-Red): 0-255 (128이 중립)")
157    print("  b (Blue-Yellow): 0-255 (128이 중립)")
158
159    cv2.imwrite('lab_l.jpg', l)
160    cv2.imwrite('lab_a.jpg', a)
161    cv2.imwrite('lab_b.jpg', b)
162    print("LAB 채널 이미지 저장 완료")
163
164
165def ycrcb_demo():
166    """YCrCb 색상 공간 데모"""
167    print("\n" + "=" * 50)
168    print("YCrCb 색상 공간")
169    print("=" * 50)
170
171    img = create_color_image()
172
173    # BGR -> YCrCb 변환
174    ycrcb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)
175
176    # YCrCb 채널 분리
177    y, cr, cb = cv2.split(ycrcb)
178
179    print("YCrCb 범위:")
180    print("  Y (Luminance): 0-255")
181    print("  Cr (Red-difference): 0-255")
182    print("  Cb (Blue-difference): 0-255")
183
184    cv2.imwrite('ycrcb_y.jpg', y)
185    cv2.imwrite('ycrcb_cr.jpg', cr)
186    cv2.imwrite('ycrcb_cb.jpg', cb)
187    print("YCrCb 채널 이미지 저장 완료")
188
189
190def grayscale_methods():
191    """그레이스케일 변환 방법"""
192    print("\n" + "=" * 50)
193    print("그레이스케일 변환")
194    print("=" * 50)
195
196    img = create_color_image()
197
198    # 방법 1: cvtColor
199    gray1 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
200
201    # 방법 2: 가중치 평균 (직접 계산)
202    # Gray = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B
203    b, g, r = cv2.split(img)
204    gray2 = (0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b).astype(np.uint8)
205
206    # 방법 3: 단순 평균
207    gray3 = np.mean(img, axis=2).astype(np.uint8)
208
209    cv2.imwrite('gray_cvtcolor.jpg', gray1)
210    cv2.imwrite('gray_weighted.jpg', gray2)
211    cv2.imwrite('gray_average.jpg', gray3)
212    print("그레이스케일 변환 이미지 저장 완료")
213
214    print(f"\n변환 결과 비교 (특정 픽셀):")
215    print(f"  cvtColor: {gray1[150, 25]}")
216    print(f"  가중치: {gray2[150, 25]}")
217    print(f"  평균: {gray3[150, 25]}")
218
219
220def color_conversion_table():
221    """색상 변환 코드 표"""
222    print("\n" + "=" * 50)
223    print("주요 색상 변환 코드")
224    print("=" * 50)
225
226    conversions = [
227        ("BGR -> Gray", "cv2.COLOR_BGR2GRAY"),
228        ("BGR -> RGB", "cv2.COLOR_BGR2RGB"),
229        ("BGR -> HSV", "cv2.COLOR_BGR2HSV"),
230        ("BGR -> LAB", "cv2.COLOR_BGR2LAB"),
231        ("BGR -> YCrCb", "cv2.COLOR_BGR2YCrCb"),
232        ("HSV -> BGR", "cv2.COLOR_HSV2BGR"),
233        ("Gray -> BGR", "cv2.COLOR_GRAY2BGR"),
234    ]
235
236    for desc, code in conversions:
237        print(f"  {desc:15} -> {code}")
238
239
240def main():
241    """메인 함수"""
242    # BGR vs RGB
243    bgr_rgb_demo()
244
245    # HSV
246    hsv_demo()
247
248    # 색상 추출
249    color_extraction_demo()
250
251    # LAB
252    lab_demo()
253
254    # YCrCb
255    ycrcb_demo()
256
257    # 그레이스케일
258    grayscale_methods()
259
260    # 변환 코드 표
261    color_conversion_table()
262
263    print("\n색상 공간 데모 완료!")
264
265
266if __name__ == '__main__':
267    main()