코딩이 가득한 코딩노트

import cv2

img_source = cv2.imread('img/paper.jpg',0)

ret,img_result1 = cv2.threshold(img_source, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('result1', img_result1)
cv2.waitKey(0)

ret,img_result2 = cv2.threshold(img_source, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
#THRESH_OTSU 적용. 임계값 인자를 0으로 해야 한다
cv2.imshow('result2', img_result2)
cv2.waitKey(0)

img_blur = cv2.GaussianBlur(img_source, (5,5), 0)
#가우시안 필터 적용
ret, img_result3 = cv2.threshold(img_blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
cv2.imshow('result3', img_result3)
cv2.waitKey(0)
#노이즈가 제거된다


cv2.destroyAllWindows()

import cv2



img_color = cv2.imread('img/paper.jpg', 0)

cv2.imshow('Color', img_color)
cv2.waitKey(0)

ret, img_binary = cv2.threshold(img_color, 127,255, cv2.THRESH_BINARY)

cv2.imshow('Binary', img_binary)
cv2.waitKey(0)

img_result2 = cv2.adaptiveThreshold(img_color, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 21, 5)
#세번째 인자 적응형 이진화
#다섯번째 인자는 임계값 계산 시 함께 볼 주변 픽셀의 범위를 블럭 크기로 지정.
#여섯번째 인자는 평균 또는 가중평균에서 뺄 값
cv2.imshow('Adaptive1',img_result2)
cv2.waitKey(0)


img_result3 = cv2.adaptiveThreshold(img_color, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 21, 5)
#세번째 인자 가우시안 이진화
cv2.imshow('Adaptive2',img_result3)
cv2.waitKey(0)

img_result4 = cv2.adaptiveThreshold(img_result2, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 21, 5)
cv2.imshow('Adaptive3',img_result4)
cv2.waitKey(0)





cv2.destroyAllWindows()

import cv2

def nothing(x):
pass
#더미함수. 사용하진 않지만 트랙바 생성 시 필요함

cv2.namedWindow('Binary') #'Binary' 위도우에 트랙바를 붙인다
cv2.createTrackbar('threshold','Binary',0,255,nothing)
cv2.setTrackbarPos('threshold','Binary',205) #직접 트랙바 조정해보고 초기값 수정.

img_color = cv2.imread('img/ball.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

cv2.imshow('Color', img_color)
cv2.waitKey(0)

img_gray = cv2.cvtColor(img_color, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cv2.imshow('Gray', img_gray)
cv2.waitKey(0)

ret,img_binary2 = cv2.threshold(img_color, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

cv2.imshow("Binary2", img_binary2)
cv2.waitKey(0)

while True:
low =cv2.getTrackbarPos('threshold','Binary')

ret,img_binary = cv2.threshold(img_gray, low, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) #트랙바에서 받아온 값으로 임계값 설정 (low)

cv2.imshow("Binary", img_binary)
if cv2.waitKey(1)&0XFF == 27:
break




cv2.destroyAllWindows()

import cv2

capture = cv2.VideoCapture(0) 

#0번 카메라를 사용한다는 의미. 노트북 내장 카메라의 경우 0번이다. 외장 카메라를 추가한다면 1~n번의 번호가 정해진다.

capture.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
capture.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) #영상의 너비와 높이를 설정한다.

while True:  
ret, frame = capture.read()
cv2.imshow("VideoFrame", frame)
if cv2.waitKey(1) > 0: break

#반복문 내에서 현재 프레임(frame 변수에 저장)을 계속 출력해준다. ret에는 카메라 작동 상태(True, False)가 저장된다.

# cv2.waitKey(time)으로 time마다 키 입력값을 받아온다. 키 입력 시 반복문을 탈출(break)

capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

#카메라가 받아온 메모리를 해제하고 모든 윈도우 창을 닫는다.