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 구현해 보았다.
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 모습이번에는 약간 파이썬 변수와 함수명 규칙을 지켜보려고 시도해 봤다.
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()
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
