기본 입출력
이미지와 비디오 입출력
opencv 를 이용한 대부분의 작업은 파일로 된 이미지를 읽어서 적절한 연산을 적용하고 그 결과를 화면에 표시하거나 다른 파일로 저장하는 것이다.
이미지 읽기
opencv를 이용하여 이미지 파일을 화면에 표시
img = cv2.imread(file_name [, mode_flag]) : 파일로부터 이미지 읽기
- file_name : 이미지 경로, 문자열
mode_flag=cv.imread_color : 읽기 모드 지정
- cv2.imread_color : 컬러스케일로 읽기, 기본값
- cv2.imread_unchanged : 파일 그대로 읽기
- cv2.imread_grayscale : 그레이스케일로 읽기
img : 읽은 이미지, numpy 배열
cv2.imshow( ‘title’ , img) : 이미지를 화면에 표시
- title : 창 제목, 문자열
- img : 표시알 이미지, numpy 배열
cv2.waitKey( [delay] ) : 키보드 입력 대기
- delay = 0 :키보드 입력을 대기할 시간(ms) / 0 : 무한대(기본 값)
- key : 사용자가 입력한 키 값, 정수
- -1 : 대기시간 동안 키 입력 없음
import cv2
img_file = './img/girl.jpg' # 표시할 이미지 경로
img = cv2.imread(img_file) # 이미지를 읽어서 img로 선언
if img is not None:
cv2.imshow('IMG', img) # 읽은 이미지를 화면에 표시
cv2.waitKey() # 키가 입력될 때까지 대기
cv2.destroyAllWindows() # 창 모두 닫기
else:
print('No image file.')
- 옵션 변경하여 실행 (그레이 스캐일로 변경)
import cv2
img = cv2.imread(img_file, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
if img is not None:
cv2.imshow('IMG', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
else:
print('No image file.')
이미지 저장하기
읽은 이미지를 다시 파일로 저장하는 함수는 CV2.imwrite() 이다.
cv2.imwrite(file_path, img) : 이미지를 파일에 저장
- file_path : 저장할 파일 경로 이름, 문자열
- img : 저장할 영상, numpy 배열
이미지를 그레이 스케일로 저장
import cv2
img_file = './img/girl.jpg'
save_file = './img/girl_gray1.jpg'
img = cv2.imread(img_file, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow(img_file, img)
cv2.imwrite(save_file, img) # 파일로 저장, 포맷은 확장자에따라 다름
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
동영상 및 카메라 프레임 읽기
opencv는 동영상 파일이나 컴퓨터에 연결한 카메라 장치로 부터 연속된 이미지 프레임을 읽을수 있는 API를 제공한다.
cap = cv2.VideoCapture(file_path 또는 index) : 비디오 캡처 객체 생성자
- file_path : 동영상 파일 경로
- index : 카메라 장치 번호, 0부터 순차적으로 증가
- cap : VideoCapture 객체
ret = cap.isOpened( ) : 객체 초기화 확인
- ret : 초기화 여부, True/False
ret, img = cap.read( ) : 영상 프레임 읽기
- ret : 프레임 읽기 성공 또는 실패 여부, True/False
- img : 프레임 이미지, numpy 배열 또는 None
cap.set( id, value) : 프로퍼티 변경
cap.get(id) : 프로퍼티 확인
cap.release( ) : 캡처 자원 반납
동영상 파일 읽기
import cv2
video_file = './img/big_buck.avi' # 동영상 파일 경로
cap = cv2.VideoCapture(video_file) # 동영상 캡처 객체 생성
if cap.isOpened(): # 캡처 객체 초기화 확인
while True:
ret, img = cap.read() # 다음 프레임 읽기
if ret: # 프레임 읽기 정상이면
cv2.imshow(video_file, img) # 화면에 표시
cv2.waitKey(25) # 25ms 지연
else: # 읽을 수 없으면
break # 완료
else:
print("can't open video") # 캡처 객체 초기화 실패
cap.release() # 캡처 자원 반납
cv2.destroyAllWindows()
카메라(웹캠) 프레임 읽기
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0) # 0번 카메라 장치 연결
if cap.isOpened():
while True:
ret, img = cap.read() # 카메라 프레임 읽기
if ret:
cv2.imshow('camera', img) # 프레임 이미지 표시
if cv2.waitKey(1) != -1: # 1ms 동안 키 입력 대기
break # 아무 키나 눌렀으면 중지
else:
print('no frame')
break
else:
print("can't open cameera.")
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
카메라 비디오 속성 제어
속성 ID : ‘cv2.CAP_PROP_‘로 시작하는 상수
- cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH : 프레임 폭
- cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT : 프레임 높이
- cv2.CAP_PROP_FPS : 초당 프레임 수
- cv2.CAP_PROP_POS_MSEC : 동영상 파일의 프레임 위치(ms)
- cv2.CAP_PROP_POS_AVI_RATIO : 동영상 파일의 상대 위치(0:시작, 1:끝)
- cv2.CAP_PROP_FOURCC : 동영상 파일 코덱 문자
- cv2.CAP_PROP_AUTOFOCUS : 카메라 자동 초점 조절
- cv2.CAP_PROP_ZOOM : 카메라 줌
FPS 를 지정해서 동영상 재생
import cv2
video_file = './img/big_buck.avi' # 동영상 파일 경로
cap = cv2.VideoCapture(video_file) # 동영상 캡처 객체 생성
if cap.isOpened(): # 캡처 객체 초기화 확인
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 프레임 수 구하기
delay = int(1000/fps) # 지연시간 구하기
print("FPS: %f, Delay: %dms"%(fps, delay))
while True:
ret, img = cap.read() # 다음 프레임 읽기
if ret:
cv2.imshow(video_file, img)
cv2.waitKey(delay) # fps 에 맞게 시간 지연
else:
break
else:
print("can't open video.")
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
FPS: 24.000000, Delay: 41ms
카메라 프레임 크기 설정
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
width=cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH) # 프레임 폭 값 구하기
height = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) # 프레임 높이 값 구하기
print("Original width: %d, height:%d"%(width, height))
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320) # 프레임 폭을 320으로 설정
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240)
width = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH) # 프레임 높이를 240으로 설정
height = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) # 재지정한 프레임 폭 값 구하기
print("Resized width: %d, height:%d"%(width,height)) # 재지정한 프레임 높이 값 구하기
if cap.isOpened():
while True:
ret, img = cap.read()
if ret:
cv2.imshow('camera', img)
if cv2.waitKey(1) != -1: # 아무키나 누르면
break
else:
print('no frame')
break
else:
print("can't open camera")
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
Original width: 1280, height:720
Resized width: 1280, height:720
비디오 파일 저장하기
- 카메라로 사진찍기
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
if cap.isOpened():
while True:
ret, frame = cap.read()
if ret:
cv2.imshow('camera', frame)
if cv2.waitKey(1) != -1: # 아무키나 누르면
cv2.imwrite('photo.jpg', frame) # 저장
break
else:
print('no frame')
break
else:
print('no camera')
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
- 카메라로 녹화하기
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
if cap.isOpened:
file_path = './record.avi'
fps = 25.40
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'DIVX')
width = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
height = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
size = (int(width), int(height))
out = cv2.VideoWriter(file_path, fourcc, fps, size)
while True:
ret, frame = cap.read()
if ret:
cv2.imshow('camera-recording', frame)
out.write(frame)
if cv2.waitKey(int(1000/fps)) != -1:
break
else:
print('no frame')
break
out.release()
else:
print("can't open camera")
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
그림그리기
하양색 배경 만들기
import cv2
import numpy as np
img = np.full((500,500,3),255,dtype=np.uint8)
cv2.imwrite('./img/blank_500.jpg',img)
True
직선그리기
cv2.line(img, start, end, colot [ , thikness, lineType]) : 직선 그리기
- img : 그림 그릴 대상 이미지, numpy 배열
- start : 선 시작 지점 좌표(x, y)
- end : 선 끝 지점 좌표(x, y)
- color : 선 색상, (Blue, Green, Red), 0-255
-
thickness=1 : 선두께
- lineType : 선 그리기 형식
- cv2.LINE_4 : 연결선 알고리즘
- cv2.LINE_8 : 연결선 알고리즘
- cv2.LINE_AA : 안티에일리어싱(antialiasing, 계단 현상 없는 선)
import cv2
img = cv2.imread('./img/blank_500.jpg')
cv2.line(img, (50, 50), (150, 50), (255, 0, 0)) # 파란색 1픽셀 선
cv2.line(img, (200, 50), (300, 50), (0, 255, 0)) # 초록색 1픽셀 선
cv2.line(img, (350, 50), (450, 50), (0, 0, 255)) # 빨간색 1픽셀 선
# 하늘색 10픽셀 선
cv2.line(img, (100, 100), (400, 100), (255, 255, 0), 10)
# 분홍색 10픽셀 선
cv2.line(img, (100, 150), (400, 150), (255, 0, 255), 10)
# 노란색 10픽셀 선
cv2.line(img, (100, 200), (400, 200), (0, 255, 255), 10)
# 회색 10픽셀 선
cv2.line(img, (100, 250), (400, 250), (200, 200, 200), 10)
# 검은색 10픽셀 선
cv2.line(img, (100, 300), (400, 300), (0, 0, 0), 10)
# 4연결 선
cv2.line(img, (100, 350), (400, 400), (0, 0, 255), 20, cv2.LINE_4)
# 8연결 선
cv2.line(img, (100, 400), (400, 450), (0, 0, 255), 20, cv2.LINE_8)
# 안티에일리어싱 선
cv2.line(img, (100, 450), (400, 500), (0, 0, 255), 20, cv2.LINE_AA)
# 이미지 전체에 대각선
cv2.line(img, (0, 0), (500, 500), (0, 0, 255))
cv2.imshow('lines', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
사각형 그리기
- 사각형을 그리는 함수는 cv2.rectangle()이다.
cv2.rectangle( img, start, end, color [ , thickness, lineType ] ) : 사각형 그리기
- img : 그림 그릴 대상 이미지, numpy 배열
- start : 사각형 시작 꼭짓점(x,y)
- end : 사각형 끝 꼭짓점(x,y)
- color : 색상(blue, green, red)
- thickness : 선 두께
- -1 : 채우기
- lineType : 선 타입, cv2.line()과 동일
import cv2
img = cv2.imread('./img/blank_500.jpg')
# 좌상, 우하 좌표로 사각형 그리기
cv2.rectangle(img, (50, 50), (150, 150), (255, 0, 0))
cv2.rectangle(img, (300, 300), (100, 100), (0, 255, 0), 10)
cv2.rectangle(img, (450, 200), (200, 450), (0, 0, 255), -1)
cv2.imshow('rectangle', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
다각형 그리기
- 다각형을 그리는 함수는 cv2.polylines()이다.
cv2.polylines( img, points, isClosed, color [ , thickness, lineType ] ) : 다각형 그리기
- img : 그림 그릴 대상 이미지, numpy 배열
- points : 꼭지점 좌표, numpy 배열 리스트
- isClosed : 닫힌도형 여부, True/False
- color : 색상(blue, green, red)
- thickness : 선 두께
- lineType : 선 타입, cv2.line()과 동일
import cv2
import numpy as np # 좌표 표현을 위한 numpy ahebf
img = cv2.imread('./img/blank_500.jpg')
pts1 = np.array([[50,50], [150,150], [100,140], [200,240]], dtype=np.int32)
pts2 = np.array([[350,50], [250,200], [450,200]], dtype=np.int32)
pts3 = np.array([[150,300], [50,450], [250,450]], dtype=np.int32)
pts4 = np.array([[350,250], [450,350], [400,450], [300,450], [250,350]], dtype=np.int32)
cv2.polylines(img, [pts1], False, (255,0,0)) # 번개모양
cv2.polylines(img, [pts2], False, (0,0,0), 10) # 삼각형 열린 선 그리기
cv2.polylines(img, [pts3], True, (0,0,255), 10) # 삼각형 닫힌 도형 그리기
cv2.polylines(img, [pts4], True, (0,0,0)) # 오각형 닫힌 도형 그리기
cv2.imshow('polyline', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
원, 타원, 호 그리기
cv2.circle( img, center, radius, color [ , thickness, lineType ] ) : 원 그리기
- img : 그림 대상 이미지
- center : 원점 좌표(x,y)
- radius : 원의 반지름
- color : 색상(blue, green, red)
- thickness : 선 두께(-1 : 채우기)
- lineType : 선 타입, cv2.line()과 동일
cv2.ellipse( img, center, axes, angle, from, to, color [ , thickness, lineType ] ) : 호나 타원 그리기
- img : 그림 대상 이미지
- center : 원점 좌표(x,y)
- axes : 기준 축 길이
- angle : 기준 축 회전 각도
- form, to : 호를 그릴 시작 각도와 끝 각도
import cv2
img = cv2.imread('./img/blank_500.jpg')
# 원점(150, 150), 반지름 100
cv2.circle(img, (150, 150), 100, (255,0,0))
# 원점(300, 150), 반지름 70
cv2.circle(img, (300, 150), 70, (0,255,0), 5)
# 원점(400, 150), 반지름 50, 채우기
cv2.circle(img, (400, 150), 50, (0,0,255), -1)
# 원점(50, 300), 반지름(50), 회전 0, 0도부터 360도 그리기
cv2.ellipse(img, (50, 300), (50, 50), 0, 0, 360, (0,0,255))
# 원점(150, 300), 아래 반원 그리기
cv2.ellipse(img, (150, 300), (50, 50), 0, 0, 100, (255,0,0))
# 원점(200, 300), 위 반원 그리기
cv2.ellipse(img, (200, 300), (50, 50), 0, 181, 360, (0,0,255))
# 원점(325, 300), 반지름(75, 50), 납작한 타원 그리기
cv2.ellipse(img, (325, 300), (75, 50), 0, 0, 360, (0,255,0))
# 원점(450, 300), 반지름(50, 70), 홀쭉한 타원 그리기
cv2.ellipse(img, (450, 300), (50, 70), 0, 0, 360, (255,0,255))
# 원점(50, 425), 반지름(50, 75), 회전 15도
cv2.ellipse(img, (50, 425), (50, 75), 15, 0, 360, (0,0,0))
# 원점(200, 425) 반지름(50, 75), 회전 45도
cv2.ellipse(img, (200, 425), (50, 75), 45, 0, 360, (0,0,0))
# 원점(350, 425), 홀쭉한 타원 45도 회전후 아래반원 그리기
cv2.ellipse(img, (350, 425), (50, 70), 45, 0, 180, (0,0,255))
# 원점(350, 425), 홀쭉한 타원 45도 회전후 위 반원 그리기
cv2.ellipse(img, (400, 425), (50, 75), 45, 181, 360, (255,0,0))
cv2.imshow('circle', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
글씨 그리기
cv2.putText(img, text, point, fontFace, fontSize, color [ , thickness, lineType ] )
- txt : 표시할 문자열
- point : 표시할 좌표(x,y)
- fontFace : 글꼴
import cv2
img = cv2.imread('./img/blank_500.jpg')
cv2.putText(img, 'Plain', (50, 30), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (0, 0, 0))
cv2.putText(img, 'Simplex', (50, 70), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 0))
cv2.putText(img, 'Duplex', (50, 110), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, (0, 0, 0))
cv2.putText(img, 'Simplex', (200, 110), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0, 0, 0))
cv2.putText(img, 'Complex Small', (50, 180), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (0, 0, 0))
cv2.putText(img, 'Complex', (50, 220), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (0, 0, 0))
cv2.putText(img, 'Triplex', (50, 110), cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX, 1, (0, 0, 0))
cv2.putText(img, 'Complex', (200, 260), cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX, 2, (0, 0, 255))
cv2.putText(img, 'Script Simplex', (50, 330), cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX, 1, (0, 0, 0))
cv2.putText(img, 'Script Simplex', (50, 370), cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX, 1, (0, 0, 0))
cv2.putText(img, 'Plain Italic', (50, 430), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN | cv2.FONT_ITALIC, 1, (0, 0, 0))
cv2.putText(img, 'Complex Italic', (50, 470), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN | cv2.FONT_ITALIC, 1, (0, 0, 0))
cv2.imshow('draw text', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
창 관리
cv2.namedWindow( title [ , option ] ) : 이름을 갖는 창 열기
- title : 창 이름, 제목 줄에 표시
- option : 창 옵션, ‘cv2.WINDOW_‘로 시작
- cv2.WINDOW_NORMAL : 임의의 크기, 사용자 창 크기 조정 가능
-
cv2.WINDOW_AUTOSIZE : 이미지와 같은 크기, 창 크기 재조정 불가능
- cv2.moveWindow(title, x, y) : 창 위치 이동
- title : 위치를 변경할 창의 이름
-
x, y : 이동할 창의 위치
- cv2.resizeWindow(title, width, height) : 창 크기 변경
- title : 크기를 변경할 창의 이름
-
width, height : 변경할 폭과 높이
- cv2.destroyWindow(title) : 창 닫기
-
title : 닫을 대상 창 이름
- cv2.destroyAllWindow() : 열린 모든 창 닫기
import cv2
file_path = './img/girl.jpg'
img = cv2.imread(file_path)
img_gray = cv2.imread(file_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.namedWindow('origin', cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.namedWindow('gray', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('origin', img)
cv2.imshow('gray', img_gray)
cv2.moveWindow('origin', 0, 0)
cv2.moveWindow('gray', 100, 100)
cv2.waitKey(0) # 아무키나 누르면
cv2.resizeWindow('origin', 200, 200)
cv2.resizeWindow('gray', 100, 100)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow('gray')
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
이벤트 처리
키보드와 마우스 입력 방법에 대해 알아보자.
키보드 이벤트
키보드에서 어떤 키를 눌렀는지 알아내려면 cv2.waitKey( ) 함수의 반환값을 출력해보면 된다.
import cv2
img_file = './img/girl.jpg'
img = cv2.imread(img_file)
title = 'IMG'
x, y = 100, 100 # 최초 좌표
while True:
cv2.imshow(title, img)
cv2.moveWindow(title, x, y)
key = cv2.waitKey(0) &0xFF # 키보드 입력을 무한 대기, 8비트 마스크 처리
print(key, chr(key)) # 키보드 입력값, 문자값 출력
if key == ord('h'): # h 키 누르면 좌로 10이동
x -= 10
elif key == ord('j'): # j 키 누르면 좌로 10이동
y += 10
elif key == ord('k'): # k 키 누르면 좌로 10이동
y -= 10
elif key == ord('l'): # l 키 누르면 좌로 10이동
x += 10
elif key == ord('q') or key == 27: # q, esc 키 누르면 좌로 10이동
break
cv2.destroyAllWindows()
cv2.moveWindow(title,x,y) # 새로운 좌표로 창 이동
마우스 이벤트
마우스에서 입력을 받으려면 이벤트를 처리할 함수를 미리 선언해 놓고 cv2.setMouseCallback() 함수에 그 함수를 전달한다.
간단히 표연하면 다음과 같다.
def onMouse(event, x, y, flags, param):
(마우스 이벤트에 맞게 해야할 작업을 작성)
cv2.setMouseCallback(‘title’, onMouse)
cv2.setMouseCallback(win_name, onMouse [ , param] ) : onMouse 함수를 등록
- win_name : 이벤트를 등록할 윈도 이름
- onMouse : 이벤트 처리를 위해 미리 선언해 놓은 콜백 함수
- 필요에 따라 on Mouse 함수에 전달할 인자
MouseCallback(event, x, y, flags, param) : 콜백함수 선언부
- event : 마우스 이벤트 종류, cv2.EVENT_ 로 시작하는 상수
- cv2.EVENT_MOUSEMOVE : 마우스 움직임
- cv2.EVENT_LBUTTONDOWN / UP : 마우스 왼쪽 버튼 누름 / 뗌
- cv2.EVENT_RBUTTONDOWN / UP : 마우스 오른쪽 버튼 누름 / 뗌
- cv2.EVENT_MBUTTONDOWN / UP : 마우스 가운데 버튼 누름 / 뗌
- cv2.EVENT_LBUTTONDBLCLK : 왼쪽 버튼 더블클릭
- cv2.EVENT_RBUTTONDBLCLK : 오른쪽 버튼 더블클릭
- cv2.EVENT_MBUTTONDBLCLK : 가운데 버튼 더블클릭
- cv2.EVENT_MOUSEWHEEL : 휠 스크롤
- cv2.EVENT_MOUSEHWHEEL : 휠 가로스크롤
-
x, y : 마우스 좌표
- flags : 마우스 동작과 함께 일어난 상태, cv2.EVENT_FLAG_ 로 시작하는 상수
- cv2.EVENT_FLAG_LBUTTON(1) : 왼쪽 버튼 누름
- cv2.EVENT_FLAG_RBUTTON(2) : 오른쪽 버튼 누름
- cv2.EVENT_FLAG_MBUTTON(4) : 가운데 버튼 누름
- cv2.EVENT_FLAG_CTRLKEY(8) : Ctrl키 누름
- cv2.EVENT_FLAG_SHIFTKEY(16) : Shift키 누름
- cv2.EVENT_FLAG_ALTKEY(32) : Alt키 누름
- param : cv2.setMouseCallback( ) 함수에서 전달한 인자
마우스 이벤트로 동그라미 그리기
import cv2
title = 'mouse event'
img = cv2.imread('./img/blank_500.jpg')
cv2.imshow(title, img)
def onMouse(event, x, y, flags, param): # 마우스 콜백 함수 구현
print(event, x, y) # 파라미터 출력
if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: # 왼쪽버튼을 누르면
cv2.circle(img, (x,y), 30, (0,0,0), -1) # 원을 좌표에 스림
cv2.imshow(title, img) # 그려진 이미지를 다시 표시
cv2.setMouseCallback(title, onMouse) # 마우스 콜백 함수를 GUI 윈도에 등록
while True:
if cv2.waitKey(0) &0xFF == 27: # esc로 종료
break
cv2.destroyAllWindows()
플래그를 이용한 동그라미 그리기
import cv2
title = 'mouse event'
img = cv2.imread('./img/blank_500.jpg')
cv2.imshow(title, img)
colors = {'black':(0,0,0),
'red' : (0,0,255),
'blue' : (255,0,0)
'green' : (0,255,0)}
def onMouse(event, x, y, flags, param):
print(event, x, y)
color = colors['black']
if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
if flags & cv2.EVENT_FLAG_CTRLKEY and flags & cv2.EVENT_FLAG_SHIFTKEY:
color = colors['green']
elif flags & cv2.EVENT_FLAG_SHIFTKEY:
color = colors['blue']
elif flags & cv2.EVENT_FLAG_CTRLKEY:
color = colors['red']
cv2.circle(img, (x,y), 30, (0,0,0), -1)
cv2.imshow(title, img)
cv2.setMouseCallback(title, onMouse)
while True:
if cv2.waitKey(0) &0xFF == 27:
break
cv2.destroyAllWindows()
트랙바
슬라이드 모양의 인터페이스를 마우스로 움직여서 값을 입력받는 GUI 이다.
cv2.createTrackbar(trackbar_name, win_name, value, count, onChange) : 트랙바 생성
- traackbar_name : 트랙바 이름
- win_name : 트랙바를 표시할 창 이름
- value : 트랙바 초기 값, 0-count 사이의 값
- count : 트랙바 눈금의 개수, 트랙바가 표시할 수 있는 최대 값
- onChange : TrackbarCallback, 트랙바 이벤트 핸들러 함수
TrackbarCallback(value) : 트랙바 이벤트 콜백 함수
- value : 트랙바가 움직인 새 위치 값
pos = cv2.getTrackbarPos(trackbar_name, win_name)
- trackbar_name : 찾고자 하는 트랙바 이름
- win_name : 트랙바가 있는 창의 이름
- pos : 트랙바 위치 값
import cv2
import numpy as np
win_name = 'Trackbar'
img = cv2.imread('./img/blank_500.jpg')
cv2.imshow(win_name, img) # 초기 이미지 창에 표시
def onChange(x):
print(x) # 트랙바의 새로운 위치 값
# 트랙바 위치 값
r = cv2.getTrackbarPos('R', win_name)
g = cv2.getTrackbarPos('G', win_name)
b = cv2.getTrackbarPos('B', win_name)
print(r, g, b)
img[:] = [b,g,r] # 기존 이미지에 새로운 픽셀 값 적용
cv2.imshow(win_name, img) # 새 이미지 창에 표시
cv2.createTrackbar('R', win_name, 255, 255, onChange)
cv2.createTrackbar('G', win_name, 255, 255, onChange)
cv2.createTrackbar('B', win_name, 255, 255, onChange)
while True:
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27:
break
cv2.destroyAllWindows()
178
255 178 255
178
255 178 255
178
255 178 255
147
147 178 255
147
