✔️ cv2.addWeighted 사용하기 cv2.addWeighted(첫번째 영상, 알파값, 두번째영상, 알파값, 감마값) 알파값: 첫번째 영상에 지정할 가중치 감마값: 연산결과에 가감할 상수 값(default : 0) import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np src1 = cv2.imread('./leopard.jpg') src2 = cv2.imread('./wolf.jpg') src1 = cv2.resize(src1, (640, 359)) alpha = 0.2 dst1 = src1 * 0.7 + src2 * (1-alpha) dst1 = dst1.astype(np.uint8) dst2 = cv2.addWeighted(src1, al..

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt src1 =cv2.imread('./leopard.jpg') print(src1.shape) src2 =cv2.imread('./wolf.jpg') print(src2.shape) src1=cv2.resize(src1,(640,359)) dst1=src1 + src2 dst2=src1 - src2 img = {'src1':src1,'src2':src2, 'dst1':dst1,'dst2':dst2} for i, (k, v) in enumerate(img.items()): plt.subplot(2, 2, i+1) plt.imshow(v[:, :, ::-1]) plt.title(k) plt.show() dst1 = cv2.add(sr..

import cv2 import numpy as np #기존 마우스 좌표를 저장하기 위해 old_x = old_y =0 def on_mouse(event,x,y,flags,param): global old_x,old_y if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: #마우스 좌클릭 Active old_x,old_y =x,y print('Left Button on: %d, %d' %(old_x,old_y)) elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP: #마우스 좌클릭 Static print('Left Button ofF: %d, %d' %(old_x,old_y)) elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE: #마우스 좌클릭 Active Moving if ..

import cv2 img = cv2.imread('./dog.bmp') cv2.imshow('image',img) cv2.waitKey() while True: keyvalue = cv2.waitKey() # ord(알파벳): 알파벳에 대한 아스키 코드 return if keyvalue == ord('i') or keyvalue == ord('I'): # 255를 기준으로 반대 값을 저장 # ex) 104 - > 141 / 1 -> 254 이렇게 (반전효과) img = ~img cv2.imshow('img',img) elif keyvalue == 27: break 목표 : I 를 누르면 색상 반전이 되게 만들기 img = ~img 는 반대값을 저장하는 것 예시) img = (240,240,240)이면 ..

이미지 정보 알아보기 1. 가로 * 세로 = img.shape로 확인 가능 import cv2 img_gray= cv2.imread('./dog.bmp',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) print('img1 type : ', type(img_gray)) print('img1 shape : ', img_gray.shape) #img1 shape : (364, 548) (h,w)순서 print('img1 dtype : ', type(img_gray.dtype)) #uint8 print('=====================================') img_bgr= cv2.imread('./dog.bmp') print('img_bgr type : ', type(img_bgr)) print('i..

1. OpenCv(Open Source Computer Vision Library) - 컴퓨터 비전과 이미지 처리를 위한 오픈소스 라이브러리 - 1999년 인텔에서 영상 처리 기술을 개발하기 위한 목적 - 2000년 BSD 라이센스로 배포 - 2011년 이후 OpenCV2로 개발 시작 ✔ OpecnCV 설치 pip install opencv-python 2. Computer Vision - 디지털 이미지나 비디오에서 정보를 추출하고, 해석하는 기술과 분야 - 이미지 처리, 객체 탐지, 패턴 인식, 광학 문자 인식(OCR)...... 3. 영상(image) - 픽셀(pixel) -이미지를 구성하는 최소 단위 -바둑판 모양의 격자에 나열되어 있는 형태, 2차원 행렬영상의 종류 - 그레이 스케일 영상 - 흑백..