[OpenCV with Python] 영상처리 : 컬러 영상과 색 공간

OpenCV

[OpenCV with Python] 영상처리 : 컬러 영상과 색 공간

AI 그게 뭔데 2022. 2. 1. 10:40

컬러 영상은 3차원 numpy.ndarray로 표현한다. 👉 img.shape = (h, w, 3)

OpenCV에서는 RGB 순서가 아니라 BGR 순서를 기본으로 사용한다.

OpenCV에서 컬러 영상 다루기

img1 = cv2.imread('lenna.bmp', cv2.IMREAD_COLOR)

img3 = cv2.imread('lenna.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img4 = cv2.cvtColor(img3, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

RGB 색 공간

빛의 삼원색인 빨간색(R), 녹색(G), 파란색(B)을 혼합하여 색상을 표현 (가산 혼합)
TV & 모니터, 카메라 센서 Bayer 필터, 비트맵

(색상) 채널 분리 - cv2.split

cv2.split(m, mv=None)

m : 다채널 영상
(e.g.) (B, G, R)로 구성된 컬러 영상
mv : 출력 영상
dst : 출력 영상의 리스트 (나오는 결과)

(색상) 채널 결합 - cv2.merge

cv2.merge(mv, dst=None)

mv : 입력 영상 리스트 또는 튜플
dst : 출력 영상

💬 실습

import sys
import numpy as np
import cv2

# 컬러 영상 불러오기
src = cv2.imread('candies.png', cv2.IMREAD_COLOR)

if src is None:
    print('Image load failed!')
    sys.exit()

# 컬러 영상 속성 확인
print('src.shape:', src.shape)  # src.shape: (480, 640, 3)
print('src.dtype:', src.dtype)  # src.dtype: uint8

# RGB 색 평면 분할
b_plane, g_plane, r_plane = cv2.split(src)

#b_plane = src[:, :, 0]
#g_plane = src[:, :, 1]
#r_plane = src[:, :, 2]

cv2.imshow('src', src)
cv2.imshow('B_plane', b_plane)
cv2.imshow('G_plane', g_plane)
cv2.imshow('R_plane', r_plane)
cv2.waitKey()

cv2.destroyAllWindows()

색 공간 변환

영상 처리에서는 특정한 목적을 위해 RGB 색 공간을 HSV, YCrCb, Grayscale 등의 다른 색 공간으로 변환하여 처리한다.
OpenCV 색 공간 변환 방법
https://docs.opencv.org/master/de/d25/imgproc_color_conversions.html 참고

✔︎ 색 공간 변환 함수 - cv2.cvtColor

cv2.cvtColor(src, code, dst=None, dstCn=None)

src : 입력 영상

code : 색 변환 코드 (O p e n C V 문서 페이 지 참고)

cv2.COLOR_BGR2GRAY / cv2.COLOR_GRAY2BGR	BGR ↔ GRAY
cv2.COLOR_BGR2RGB / cv2.COLOR_RGB2BGR	BGR ↔ RGB
cv2.COLOR_BGR2HSV / cv2.COLOR_HSV2BGR	BGR ↔ HSV
cv2.COLOR_BGR2YCrCb / cv2.COLOR_YCrCb2BGR	BGR ↔ YCrCb

dstCn : 결과 영상의 채널 수 / 0이면 자동 결정된다.
dst : 출력 영상