06_morphology.py - Examples

  1"""
  206. 모폴로지 연산
  3- 침식 (erode), 팽창 (dilate)
  4- 열기 (opening), 닫기 (closing)
  5- 그래디언트, 탑햇, 블랙햇
  6- 구조 요소 (structuring element)
  7"""
  8
  9import cv2
 10import numpy as np
 11
 12
 13def create_binary_image():
 14    """이진 이미지 생성"""
 15    img = np.zeros((300, 400), dtype=np.uint8)
 16
 17    # 사각형
 18    cv2.rectangle(img, (50, 50), (150, 150), 255, -1)
 19
 20    # 원
 21    cv2.circle(img, (300, 150), 50, 255, -1)
 22
 23    # 텍스트
 24    cv2.putText(img, 'MORPH', (100, 250), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.5, 255, 3)
 25
 26    return img
 27
 28
 29def create_noisy_binary():
 30    """노이즈가 있는 이진 이미지"""
 31    img = create_binary_image()
 32
 33    # 작은 노이즈 점 추가 (소금-후추)
 34    noise_salt = np.random.random(img.shape) < 0.01
 35    noise_pepper = np.random.random(img.shape) < 0.01
 36    img[noise_salt] = 255
 37    img[noise_pepper] = 0
 38
 39    return img
 40
 41
 42def structuring_element_demo():
 43    """구조 요소 데모"""
 44    print("=" * 50)
 45    print("구조 요소 (Structuring Element)")
 46    print("=" * 50)
 47
 48    # 사각형 구조 요소
 49    rect_3x3 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
 50    rect_5x5 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
 51
 52    # 십자형 구조 요소
 53    cross_3x3 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3, 3))
 54    cross_5x5 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (5, 5))
 55
 56    # 타원형 구조 요소
 57    ellipse_5x5 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
 58
 59    print("사각형 3x3:")
 60    print(rect_3x3)
 61    print("\n십자형 3x3:")
 62    print(cross_3x3)
 63    print("\n타원형 5x5:")
 64    print(ellipse_5x5)
 65
 66    return rect_5x5
 67
 68
 69def erosion_demo():
 70    """침식 (Erosion) 데모"""
 71    print("\n" + "=" * 50)
 72    print("침식 (Erosion)")
 73    print("=" * 50)
 74
 75    img = create_binary_image()
 76    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
 77
 78    # 침식 적용
 79    eroded_1 = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)
 80    eroded_2 = cv2.erode(img, kernel, iterations=2)
 81    eroded_3 = cv2.erode(img, kernel, iterations=3)
 82
 83    print("침식 특성:")
 84    print("  - 전경(흰색) 영역 축소")
 85    print("  - 작은 노이즈 제거")
 86    print("  - iterations 증가 → 더 많이 축소")
 87
 88    cv2.imwrite('morph_original.jpg', img)
 89    cv2.imwrite('erode_1.jpg', eroded_1)
 90    cv2.imwrite('erode_2.jpg', eroded_2)
 91    cv2.imwrite('erode_3.jpg', eroded_3)
 92
 93
 94def dilation_demo():
 95    """팽창 (Dilation) 데모"""
 96    print("\n" + "=" * 50)
 97    print("팽창 (Dilation)")
 98    print("=" * 50)
 99
100    img = create_binary_image()
101    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
102
103    # 팽창 적용
104    dilated_1 = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)
105    dilated_2 = cv2.dilate(img, kernel, iterations=2)
106    dilated_3 = cv2.dilate(img, kernel, iterations=3)
107
108    print("팽창 특성:")
109    print("  - 전경(흰색) 영역 확대")
110    print("  - 구멍 메우기")
111    print("  - 객체 연결")
112
113    cv2.imwrite('dilate_1.jpg', dilated_1)
114    cv2.imwrite('dilate_2.jpg', dilated_2)
115    cv2.imwrite('dilate_3.jpg', dilated_3)
116
117
118def opening_demo():
119    """열기 (Opening) 데모"""
120    print("\n" + "=" * 50)
121    print("열기 (Opening) = 침식 + 팽창")
122    print("=" * 50)
123
124    img = create_noisy_binary()
125    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
126
127    # 열기 = 침식 후 팽창
128    opened = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
129
130    # 수동으로도 가능
131    opened_manual = cv2.dilate(cv2.erode(img, kernel), kernel)
132
133    print("열기 특성:")
134    print("  - 침식 후 팽창")
135    print("  - 작은 노이즈(흰색 점) 제거")
136    print("  - 객체 크기는 거의 유지")
137
138    cv2.imwrite('noisy_binary.jpg', img)
139    cv2.imwrite('opened.jpg', opened)
140
141
142def closing_demo():
143    """닫기 (Closing) 데모"""
144    print("\n" + "=" * 50)
145    print("닫기 (Closing) = 팽창 + 침식")
146    print("=" * 50)
147
148    img = create_noisy_binary()
149    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
150
151    # 닫기 = 팽창 후 침식
152    closed = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
153
154    print("닫기 특성:")
155    print("  - 팽창 후 침식")
156    print("  - 작은 구멍(검정 점) 채우기")
157    print("  - 객체 크기는 거의 유지")
158
159    cv2.imwrite('closed.jpg', closed)
160
161
162def gradient_demo():
163    """모폴로지 그래디언트 데모"""
164    print("\n" + "=" * 50)
165    print("모폴로지 그래디언트")
166    print("=" * 50)
167
168    img = create_binary_image()
169    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
170
171    # 그래디언트 = 팽창 - 침식
172    gradient = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)
173
174    # 수동 계산
175    dilated = cv2.dilate(img, kernel)
176    eroded = cv2.erode(img, kernel)
177    gradient_manual = cv2.subtract(dilated, eroded)
178
179    print("그래디언트 특성:")
180    print("  - 팽창 - 침식")
181    print("  - 객체의 외곽선 추출")
182
183    cv2.imwrite('gradient.jpg', gradient)
184
185
186def tophat_blackhat_demo():
187    """탑햇, 블랙햇 데모"""
188    print("\n" + "=" * 50)
189    print("탑햇 & 블랙햇")
190    print("=" * 50)
191
192    # 불균일한 조명의 이미지 시뮬레이션
193    img = np.zeros((300, 400), dtype=np.uint8)
194
195    # 그라데이션 배경 (불균일 조명)
196    for i in range(300):
197        for j in range(400):
198            img[i, j] = int(50 + 100 * (i / 300) + 50 * (j / 400))
199
200    # 밝은 객체
201    cv2.rectangle(img, (100, 100), (150, 150), 255, -1)
202    cv2.circle(img, (300, 150), 30, 255, -1)
203
204    # 어두운 객체
205    cv2.rectangle(img, (50, 200), (100, 250), 30, -1)
206
207    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (21, 21))
208
209    # 탑햇 = 원본 - 열기 (밝은 영역 강조)
210    tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)
211
212    # 블랙햇 = 닫기 - 원본 (어두운 영역 강조)
213    blackhat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)
214
215    print("탑햇:")
216    print("  - 원본 - 열기")
217    print("  - 배경보다 밝은 영역 강조")
218    print("  - 불균일 조명 보정에 활용")
219
220    print("\n블랙햇:")
221    print("  - 닫기 - 원본")
222    print("  - 배경보다 어두운 영역 강조")
223
224    cv2.imwrite('uneven_lighting.jpg', img)
225    cv2.imwrite('tophat.jpg', tophat)
226    cv2.imwrite('blackhat.jpg', blackhat)
227
228
229def hit_miss_demo():
230    """히트미스 변환 데모"""
231    print("\n" + "=" * 50)
232    print("히트미스 변환 (Hit-Miss)")
233    print("=" * 50)
234
235    # 특정 패턴 찾기
236    img = np.zeros((200, 200), dtype=np.uint8)
237    # L자 모양 패턴 생성
238    cv2.rectangle(img, (50, 50), (70, 100), 255, -1)
239    cv2.rectangle(img, (50, 80), (100, 100), 255, -1)
240
241    # 다른 위치에도
242    cv2.rectangle(img, (120, 120), (140, 170), 255, -1)
243    cv2.rectangle(img, (120, 150), (170, 170), 255, -1)
244
245    # 히트미스 커널 (L자 모서리 찾기)
246    kernel = np.array([
247        [0, 1, 0],
248        [1, 1, 0],
249        [0, 0, 0]
250    ], dtype=np.int8)
251
252    # 히트미스 변환
253    hitmiss = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_HITMISS, kernel)
254
255    print("히트미스 변환:")
256    print("  - 특정 패턴 찾기")
257    print("  - 1: 전경, 0: 배경, -1: 무관")
258
259    cv2.imwrite('hitmiss_input.jpg', img)
260    cv2.imwrite('hitmiss_result.jpg', hitmiss)
261
262
263def practical_example():
264    """실용 예제: 텍스트 정리"""
265    print("\n" + "=" * 50)
266    print("실용 예제: 텍스트 정리")
267    print("=" * 50)
268
269    # 노이즈 있는 텍스트 이미지 생성
270    img = np.zeros((100, 400), dtype=np.uint8)
271    cv2.putText(img, 'OpenCV', (50, 70), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, 255, 2)
272
273    # 노이즈 추가
274    noise = np.random.random(img.shape) < 0.05
275    img[noise] = 255
276
277    # 열기로 노이즈 제거
278    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
279    cleaned = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
280
281    # 닫기로 글자 보완
282    kernel2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (2, 2))
283    enhanced = cv2.morphologyEx(cleaned, cv2.MORPH_CLOSE, kernel2)
284
285    cv2.imwrite('text_noisy.jpg', img)
286    cv2.imwrite('text_cleaned.jpg', cleaned)
287    cv2.imwrite('text_enhanced.jpg', enhanced)
288    print("텍스트 정리 이미지 저장 완료")
289
290
291def main():
292    """메인 함수"""
293    # 구조 요소
294    structuring_element_demo()
295
296    # 침식
297    erosion_demo()
298
299    # 팽창
300    dilation_demo()
301
302    # 열기
303    opening_demo()
304
305    # 닫기
306    closing_demo()
307
308    # 그래디언트
309    gradient_demo()
310
311    # 탑햇/블랙햇
312    tophat_blackhat_demo()
313
314    # 히트미스
315    hit_miss_demo()
316
317    # 실용 예제
318    practical_example()
319
320    print("\n모폴로지 연산 데모 완료!")
321
322
323if __name__ == '__main__':
324    main()