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먼저 필요한 라이브러리를 import 해줍니다. import cv2 import numpy as np from numpy.matrixlib import matrix #점을 찍으면 좌표를 찾아주는 함수입니다. from utils import get_four_points 위의 좌표찍어주는 함수입니다. utils.py를 새로만들어 주세요 # Copyright 2017 BIG VISION LLC ALL RIGHTS RESERVED # # This code is made available to the students of # the online course titled "Computer Vision for Faces" # by Satya Mallick for personal non-commercial use. #..

먼저 필요한 라이브러리를 import 해줍니다. import cv2 import numpy as np from numpy.matrixlib import matrix #점을 찍으면 좌표를 찾아주는 함수입니다. from utils import get_four_points 위의 좌표찍어주는 함수입니다. utils.py를 새로만들어 주세요 # Copyright 2017 BIG VISION LLC ALL RIGHTS RESERVED # # This code is made available to the students of # the online course titled "Computer Vision for Faces" # by Satya Mallick for personal non-commercial use. #..

먼저 필요한 opencv를 import 해줍니다. import cv2 import numpy as np from numpy.matrixlib import matrix image = cv2.imread('data/images/book2.jpg') cv2.imshow('original',image) #원본 이미지의 4개의 좌표 point_original = np.array([141,131,480,159,493,630,64,601],dtype=float) point_original = point_original.reshape(4,2) print(point_original) #다른 이미지 불러와서, 위의 원본이미지 4개 점의 좌표와 매칭되는 점의 좌표도 세팅 image_dst = cv2.imread('data/..

먼저 필요한 opencv를 import 해줍니다. import cv2 image = cv2.imread('data/images/truth.png') #구분 값을 먼저 설정 thresh = 255 #위의 특정값보다 큰 값들은 모두 255로 변경 maxValue = 255 cv2.imshow('Original',image) #쓰레숄딩 적용된 이미지 만들기 th,dst = cv2.threshold(image,thresh,maxValue,cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('thresholded image',dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

먼저 필요한 opencv를 import 해줍니다. import cv2 image = cv2.imread('이미지 경로와 이미지 파일.확장자명') cv2.imshow('original',image) #원본파일 보기 #회전시킬 이미지를 만들기 위한 정보 세팅 center = (image.shape[1]/2,image.shape[0]/2)#1은 x 좌표, 0은 y 좌표 rotationAngle = 70 scaleFactor = 1 #회전 시킬수 있는 행렬을 먼저 얻어와야합니다. matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center,rotationAngle,scaleFactor) #회전시킬수 있는 행렬을 얻어왔으니, 이 행렬로 변환하라는 함수를 호출하면 됩니다 result = cv2.warpA..

먼저 필요한 numpy와 opencv를 import 해줍니다. import cv2 import numpy as np image = cv2.imread('이미지 경로와 이미지 파일.확장자명') cv2.imshow('original',image) #출력될 원본 이미지 이름 closeSize = 3 #제거할 노이즈 사이즈 element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (2*closeSize,2*closeSize)) imageClose = cv2.morphologyEx(image,cv2.MORPH_CLOSE,element, iterations=3) cv2.imshow('close',imageClose) #변경한 이미지 출력할 이름 cv2.waitKey(0) c..

먼저 필요한 numpy와 opencv를 import 해줍니다. import cv2 import numpy as np image = cv2.imread('이미지 경로와 이미지 파일.확장자명') cv2.imshow('original',image) #출력될 원본 이미지 이름 openingSize = 3 #제거할 노이즈 사이즈 element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (2*openingSize,2*openingSize)) imageOpened = cv2.morphologyEx(image,cv2.MORPH_ELLIPSE,element, iterations=5) cv2.imshow('open',imageOpened) #변경한 이미지 출력할 이름 cv2.waitKe..

먼저 필요한 numpy와 opencv를 import 해줍니다. import cv2 import numpy as np image = cv2.imread('이미지 경로와 이미지 파일.확장자명') cv2.imshow('original',image) #출력될 원본 이미지 이름 erodeSize = 6 #줄일 사이즈 element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,#사각형으로 줄인다 (2*erodeSize,2*erodeSize)) #줄일 사이즈 두배로 했습니다. imageErode = cv2.erode(image,element) cv2.imshow('erode',imageErode) #변경한 이미지 출력할 이름 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWind..

먼저 필요한 numpy와 opencv를 import 해줍니다. import cv2 import numpy as np image = cv2.imread('이미지 경로와 이미지 파일.확장자명') cv2.imshow('original',image) #출력될 원본 이미지 이름 dilationSize = 6 #키울 사이즈 element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,#사각형으로 키운다(원으로 키우거나 다양한 파라미터가 있습니다.) (2*dilationSize,2*dilationSize)) #키울사이즈 두배로 했습니다. imageDilate = cv2.dilate(image,element) cv2.imshow('dilation',imageDilate) #변경한 이미지 ..

먼저 필요한 numpy와 opencv를 import 해줍니다. import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0) if cap.isOpened() == False: print('카메라로부터 정보를 얻을 수 없습니다.') else : #프레임의 정보를 가져와 보기! #화면 크기를 말하는것! (width, height) frame_width = int(cap.get(3)) frame_height = int(cap.get(4)) print(frame_width,frame_height) out = cv2.VideoWriter('영상 저장할 경로', cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'J','P','G'), 10, (frame_width, frame..