파이썬 이미지 프로세싱 (2)

차이 연산

파이썬 이미지 프로세싱 (2)

그레이스케일(grayscale)의 범위는 0~255이다. 0은 가장 어두운 검은색이고 255는 가장 밝은 흰색이다. 따라서 같은 이미지라면 그레이스케일의 차가 0이 된다. 다른 부분이 있다면, 두 이미지의 그레이스케일의 차의 절댓값으로 새 이미지를 생성(차이 연산)하면 확연히 다른 부분만 두드러져 보이게 될 것이다. 이러한 특성을 이용해서 두 이미지의 사이의 변화점을 검출할 수 있다.

관련 이론은 Visual C++ 영상 처리 프로그래밍에 잘 설명되어 있으니 참고하면 된다.

파이썬으로 차이 연산을 구현해보았다.

서로 다른 특정 부분이 있는 이미지를 준비한다. 첫 번째 이미지에는 없고 두 번째 이미지에는 사람이 등장한다. (이미지는 하단 참조 링크에서 다운) 해당 이미지를 차이 연산을 통해서 새 이미지를 생성하면 다음과 같이 사람 부분이 확연히 눈에 띈다. 변화점이 분명히 감지된다.

차이 연산으로 변화된 부분을 감지한 모습

이번에는 약간 파이썬 변수와 함수명 규칙을 지켜보려고 시도해봤다.

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import matplotlib.pyplot as plt

import cv2

def draw_image(original_img, different_img, result_img, title, sub_title1, sub_title2, sub_title3):

    fig = plt.figure()

    fig.suptitle(title)

    ax = fig.add_subplot(1, 3, 1)

    ax.imshow(original_img, cmap=plt.cm.gray)

    ax.set_title(sub_title1)

    ax = fig.add_subplot(1, 3, 2)

    ax.imshow(different_img, cmap=plt.cm.gray)

    ax.set_title(sub_title2)

    ax = fig.add_subplot(1, 3, 3)

    ax.imshow(result_img, cmap=plt.cm.gray)

    ax.set_title(sub_title3)

    plt.show()

def do_sub_operation():

    file1_path = "img\\diff1.bmp"

    file2_path = "img\\diff2.bmp"

    img1 = cv2.imread(file1_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    img2 = cv2.imread(file2_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    out_img = img1.copy()

    row, col = img1.shape

    for i in range(0, row):

        for j in range(0, col):

            if img1[i, j] >= img2[i, j]:

                diff = img1[i, j] - img2[i, j]

            else:

                diff = img2[i, j] - img1[i, j]

            # print("diff = ", diff)

            out_img[i, j] = diff

    draw_image(img1, img2, out_img, "Subtraction Operation", "Original Image", "Different Image", "Result")

    cv2.imwrite("sub_operation.bmp", out_img)

do_sub_operation()

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ref.)

Visual C++ 영상 처리 프로그래밍 : https://thebook.io/006796/ch07/01/04_01/

이미지 출처 : https://github.com/gilbutITbook/006796/tree/master/images/ch07