10_shape_analysis.py

  1"""
  210. 도형 분석
  3- moments (모멘트)
  4- boundingRect, minAreaRect, minEnclosingCircle
  5- convexHull (볼록 껍질)
  6- matchShapes (도형 매칭)
  7"""
  8
  9import cv2
 10import numpy as np
 11
 12
 13def create_shapes():
 14    """다양한 도형 이미지 생성"""
 15    img = np.zeros((400, 500), dtype=np.uint8)
 16
 17    # 직사각형
 18    cv2.rectangle(img, (30, 30), (130, 100), 255, -1)
 19
 20    # 회전된 사각형
 21    pts = np.array([[200, 30], [280, 60], [250, 140], [170, 110]], np.int32)
 22    cv2.fillPoly(img, [pts], 255)
 23
 24    # 원
 25    cv2.circle(img, (400, 80), 50, 255, -1)
 26
 27    # 불규칙한 도형
 28    pts2 = np.array([[50, 200], [100, 180], [150, 220], [130, 280],
 29                     [80, 300], [30, 260]], np.int32)
 30    cv2.fillPoly(img, [pts2], 255)
 31
 32    # L자 모양
 33    pts3 = np.array([[200, 180], [280, 180], [280, 220], [240, 220],
 34                     [240, 320], [200, 320]], np.int32)
 35    cv2.fillPoly(img, [pts3], 255)
 36
 37    # 별 모양
 38    pts_star = []
 39    for i in range(5):
 40        outer = np.radians(i * 72 - 90)
 41        inner = np.radians(i * 72 + 36 - 90)
 42        pts_star.append([int(400 + 50 * np.cos(outer)), int(250 + 50 * np.sin(outer))])
 43        pts_star.append([int(400 + 25 * np.cos(inner)), int(250 + 25 * np.sin(inner))])
 44    cv2.fillPoly(img, [np.array(pts_star, np.int32)], 255)
 45
 46    return img
 47
 48
 49def moments_demo():
 50    """모멘트 데모"""
 51    print("=" * 50)
 52    print("모멘트 (moments)")
 53    print("=" * 50)
 54
 55    img = create_shapes()
 56    contours, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
 57
 58    color_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
 59
 60    for i, cnt in enumerate(contours):
 61        # 모멘트 계산
 62        M = cv2.moments(cnt)
 63
 64        # 무게중심 (centroid)
 65        if M['m00'] != 0:
 66            cx = int(M['m10'] / M['m00'])
 67            cy = int(M['m01'] / M['m00'])
 68
 69            # 중심점 표시
 70            cv2.circle(color_img, (cx, cy), 5, (0, 0, 255), -1)
 71            cv2.putText(color_img, f'{i}', (cx+10, cy),
 72                        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2)
 73
 74            print(f"\n도형 {i}:")
 75            print(f"  면적 (m00): {M['m00']:.1f}")
 76            print(f"  무게중심: ({cx}, {cy})")
 77
 78            # Hu 모멘트 (불변 모멘트)
 79            hu = cv2.HuMoments(M)
 80            print(f"  Hu[0]: {hu[0][0]:.6f}")
 81
 82    print("\n모멘트 종류:")
 83    print("  m00: 면적 (0차 모멘트)")
 84    print("  m10, m01: 1차 모멘트 (무게중심 계산)")
 85    print("  m20, m02, m11: 2차 모멘트")
 86    print("  Hu 모멘트: 회전, 크기 불변")
 87
 88    cv2.imwrite('moments_centroids.jpg', color_img)
 89
 90
 91def bounding_shapes_demo():
 92    """경계 도형 데모"""
 93    print("\n" + "=" * 50)
 94    print("경계 도형")
 95    print("=" * 50)
 96
 97    img = create_shapes()
 98    contours, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
 99
100    # 각 경계 도형 종류별 이미지
101    bound_rect = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
102    min_rect = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
103    min_circle = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
104    fit_ellipse = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
105
106    for cnt in contours:
107        # 1. 바운딩 사각형 (축 정렬)
108        x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
109        cv2.rectangle(bound_rect, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
110
111        # 2. 최소 면적 회전 사각형
112        rect = cv2.minAreaRect(cnt)
113        box = cv2.boxPoints(rect)
114        box = np.int32(box)
115        cv2.drawContours(min_rect, [box], 0, (0, 255, 0), 2)
116
117        # 3. 최소 외접원
118        (x_c, y_c), radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
119        cv2.circle(min_circle, (int(x_c), int(y_c)), int(radius), (0, 255, 0), 2)
120
121        # 4. 타원 피팅 (점이 5개 이상 필요)
122        if len(cnt) >= 5:
123            ellipse = cv2.fitEllipse(cnt)
124            cv2.ellipse(fit_ellipse, ellipse, (0, 255, 0), 2)
125
126    print("경계 도형 종류:")
127    print("  boundingRect: 축 정렬 사각형")
128    print("  minAreaRect: 최소 면적 회전 사각형")
129    print("  minEnclosingCircle: 최소 외접원")
130    print("  fitEllipse: 타원 피팅")
131
132    cv2.imwrite('bound_rect.jpg', bound_rect)
133    cv2.imwrite('min_rect.jpg', min_rect)
134    cv2.imwrite('min_circle.jpg', min_circle)
135    cv2.imwrite('fit_ellipse.jpg', fit_ellipse)
136
137
138def convex_hull_demo():
139    """볼록 껍질 데모"""
140    print("\n" + "=" * 50)
141    print("볼록 껍질 (Convex Hull)")
142    print("=" * 50)
143
144    img = create_shapes()
145    contours, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
146
147    hull_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
148    defects_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
149
150    for cnt in contours:
151        # 볼록 껍질
152        hull = cv2.convexHull(cnt)
153        cv2.drawContours(hull_img, [hull], 0, (0, 255, 0), 2)
154
155        # 볼록성 검사
156        is_convex = cv2.isContourConvex(cnt)
157
158        # 볼록 결함 (Convexity Defects)
159        hull_indices = cv2.convexHull(cnt, returnPoints=False)
160        if len(hull_indices) > 3:
161            defects = cv2.convexityDefects(cnt, hull_indices)
162            if defects is not None:
163                for i in range(defects.shape[0]):
164                    s, e, f, d = defects[i, 0]
165                    far = tuple(cnt[f][0])
166                    # 깊이가 충분히 큰 결함만 표시
167                    if d > 1000:
168                        cv2.circle(defects_img, far, 5, (0, 0, 255), -1)
169
170        # 면적 비교
171        contour_area = cv2.contourArea(cnt)
172        hull_area = cv2.contourArea(hull)
173        solidity = contour_area / hull_area if hull_area > 0 else 0
174
175        M = cv2.moments(cnt)
176        if M['m00'] != 0:
177            cx = int(M['m10'] / M['m00'])
178            cy = int(M['m01'] / M['m00'])
179            print(f"도형 at ({cx}, {cy}): 볼록={is_convex}, Solidity={solidity:.2f}")
180
181    print("\n볼록 껍질 용도:")
182    print("  - 도형 단순화")
183    print("  - Solidity = 면적/볼록껍질면적 (채움 정도)")
184    print("  - 손 제스처 인식 (결함점이 손가락 사이)")
185
186    cv2.imwrite('convex_hull.jpg', hull_img)
187    cv2.imwrite('convex_defects.jpg', defects_img)
188
189
190def match_shapes_demo():
191    """도형 매칭 데모"""
192    print("\n" + "=" * 50)
193    print("도형 매칭 (matchShapes)")
194    print("=" * 50)
195
196    # 기준 도형
197    template = np.zeros((200, 200), dtype=np.uint8)
198    cv2.circle(template, (100, 100), 50, 255, -1)
199
200    # 비교 도형들
201    shapes = []
202
203    # 원 (비슷함)
204    shape1 = np.zeros((200, 200), dtype=np.uint8)
205    cv2.circle(shape1, (100, 100), 60, 255, -1)
206    shapes.append(('Circle (larger)', shape1))
207
208    # 타원 (다름)
209    shape2 = np.zeros((200, 200), dtype=np.uint8)
210    cv2.ellipse(shape2, (100, 100), (60, 40), 0, 0, 360, 255, -1)
211    shapes.append(('Ellipse', shape2))
212
213    # 사각형 (많이 다름)
214    shape3 = np.zeros((200, 200), dtype=np.uint8)
215    cv2.rectangle(shape3, (40, 40), (160, 160), 255, -1)
216    shapes.append(('Square', shape3))
217
218    # 삼각형 (많이 다름)
219    shape4 = np.zeros((200, 200), dtype=np.uint8)
220    pts = np.array([[100, 30], [30, 170], [170, 170]], np.int32)
221    cv2.fillPoly(shape4, [pts], 255)
222    shapes.append(('Triangle', shape4))
223
224    # 템플릿 윤곽선
225    cnt_template, _ = cv2.findContours(template, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
226
227    print("템플릿: 원")
228    print("매칭 결과 (낮을수록 유사):\n")
229
230    for name, shape in shapes:
231        cnt_shape, _ = cv2.findContours(shape, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
232
233        # Hu 모멘트 기반 매칭
234        match1 = cv2.matchShapes(cnt_template[0], cnt_shape[0], cv2.CONTOURS_MATCH_I1, 0)
235        match2 = cv2.matchShapes(cnt_template[0], cnt_shape[0], cv2.CONTOURS_MATCH_I2, 0)
236        match3 = cv2.matchShapes(cnt_template[0], cnt_shape[0], cv2.CONTOURS_MATCH_I3, 0)
237
238        print(f"  {name:15}: I1={match1:.4f}, I2={match2:.4f}, I3={match3:.4f}")
239
240    print("\n매칭 방법:")
241    print("  CONTOURS_MATCH_I1: ∑|1/huA - 1/huB|")
242    print("  CONTOURS_MATCH_I2: ∑|huA - huB|")
243    print("  CONTOURS_MATCH_I3: max(|huA - huB|/|huA|)")
244
245    cv2.imwrite('match_template.jpg', template)
246
247
248def extreme_points_demo():
249    """극단점 데모"""
250    print("\n" + "=" * 50)
251    print("극단점 (Extreme Points)")
252    print("=" * 50)
253
254    img = create_shapes()
255    contours, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
256
257    color_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
258
259    for cnt in contours:
260        # 극단점 찾기
261        leftmost = tuple(cnt[cnt[:, :, 0].argmin()][0])
262        rightmost = tuple(cnt[cnt[:, :, 0].argmax()][0])
263        topmost = tuple(cnt[cnt[:, :, 1].argmin()][0])
264        bottommost = tuple(cnt[cnt[:, :, 1].argmax()][0])
265
266        # 표시
267        cv2.circle(color_img, leftmost, 5, (255, 0, 0), -1)    # 파랑: 왼쪽
268        cv2.circle(color_img, rightmost, 5, (0, 255, 0), -1)   # 초록: 오른쪽
269        cv2.circle(color_img, topmost, 5, (0, 0, 255), -1)     # 빨강: 위
270        cv2.circle(color_img, bottommost, 5, (255, 255, 0), -1) # 청록: 아래
271
272    print("극단점:")
273    print("  - 가장 왼쪽, 오른쪽, 위, 아래 점")
274    print("  - 손 검출에서 손가락 끝 찾기에 활용")
275
276    cv2.imwrite('extreme_points.jpg', color_img)
277
278
279def shape_descriptors_demo():
280    """도형 기술자 데모"""
281    print("\n" + "=" * 50)
282    print("도형 기술자 (Shape Descriptors)")
283    print("=" * 50)
284
285    img = create_shapes()
286    contours, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
287
288    for i, cnt in enumerate(contours):
289        area = cv2.contourArea(cnt)
290        perimeter = cv2.arcLength(cnt, True)
291        x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
292        hull = cv2.convexHull(cnt)
293        hull_area = cv2.contourArea(hull)
294
295        # 기술자 계산
296        aspect_ratio = float(w) / h
297        extent = area / (w * h)  # 경계 사각형 대비 면적
298        solidity = area / hull_area if hull_area > 0 else 0  # 볼록 껍질 대비 면적
299        equiv_diameter = np.sqrt(4 * area / np.pi)  # 등가 직경
300        circularity = 4 * np.pi * area / (perimeter ** 2) if perimeter > 0 else 0
301
302        print(f"\n도형 {i}:")
303        print(f"  Aspect Ratio (가로/세로): {aspect_ratio:.2f}")
304        print(f"  Extent (면적/경계면적): {extent:.2f}")
305        print(f"  Solidity (면적/볼록면적): {solidity:.2f}")
306        print(f"  Equivalent Diameter: {equiv_diameter:.1f}")
307        print(f"  Circularity (원형도): {circularity:.2f}")
308
309
310def main():
311    """메인 함수"""
312    # 모멘트
313    moments_demo()
314
315    # 경계 도형
316    bounding_shapes_demo()
317
318    # 볼록 껍질
319    convex_hull_demo()
320
321    # 도형 매칭
322    match_shapes_demo()
323
324    # 극단점
325    extreme_points_demo()
326
327    # 도형 기술자
328    shape_descriptors_demo()
329
330    print("\n도형 분석 데모 완료!")
331
332
333if __name__ == '__main__':
334    main()