[ python ] 사진 원하는 모양으로 오려내기

사진을 원하는 모양을 잡아 그 부분만 segmentation 해보자.

사진을 이진화시킨 후, 경계면을 다듬어 마스크를 만들어 낸 후, 이를 사진에 다시 적용시켜 그 부위를 오려내고자 한다.

 

0. 사용할 라이브러리 import

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.segmentation import clear_border
import skimage.morphology as mp
import scipy.ndimage.morphology as sm

 

1. 사진 이진화 하기

다음과 같은 사과 사진이 있다고 하자. 

마스크를 만들기 위해 이진화를 시킬텐데, opencv를 이용할 것이다. 이 때, binary를 적용시키기 위해 흑백으로 영상을 불러낸다.

img = cv2.imread('/content/drive/My Drive/lung/다운로드.jpg',0)
print(img.shape)     #  --> (183,276)

위와 같이 cv2.imread 뒤에 0을 붙이면 흑백으로 불러들이게 된다. 

그 다음, 임계값을 잡아 다음과 같이 이진화시킨다. (Reference 1 참고)

th,img1 = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_OTSU)

 

2. 그림 다듬기

2-1. 형태 잡기

여러가지 방법을 이용하여 추출하고 싶은 마스크의 대략적인 모양을 만든다. (흰 부분이 마스크에 해당하므로 원하는 부분이 흰 색(1)이 되도록 고치자.) (Reference 2 참고)

img1 = 255-img1   # 위의 사과 그림은 까만색(0)이므로 반전해준다.
img2 = clear_border(img1)  # 경계면을 다듬는다.

disk2 = mp.disk(2) # 디스크 생성
# 여러가지 morphology mothod를 이용
img2 = mp.binary_dilation(img2, disk2)
img2 = mp.binary_erosion(img2, disk2)
img2 = mp.binary_opening(img2, disk2)
img2 = mp.binary_closing(img2, disk2)

 

2-2. 구멍 메우기

위의 사과 마스크 안의 구멍을 메워준다.

img2 = sm.binary_fill_holes(img2)

 

3. 마스크와 사진 겹치기

위의 생성된 마스크와 사진을 겹쳐 마스크에 해당하는 부분을 사진에서 얻는다.

img2 = (img2*1).astype('uint8') # cv2의 기본 데이터타입은 'uint8'이므로 바꿔준다.
masked = cv2.bitwise_or(img,img,mask=img2) 

 

4. 사진 보기

plt.imshow(img)
plt.imshow(img, cmap='gray') # 흑백으로 사진을 보고싶을 때

 

사진을 원하는 모양으로 오려내는 방법을 살펴보았다.

본문에서는 간단하게 살표보았지만, 마스크의 모양을 좀 더 세세하게 다듬으면 원하는 모양을 얻을 수 있을 것이다.

 

Reference

1. opencv - 이미지 임계처리

이미지 임계처리 — gramman 0.1 documentation

2. Morphology

Module: morphology — skimage v0.17.dev0 docs

3. opencv operation

Operations on Arrays — OpenCV 2.4.13.7 documentation