Top 46 이미지 데이터 전처리 The 136 Top Answers

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[14] 머신러닝, 데이터 준비 방법 – 데이터 제공 사이트, 전처리 방법

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이미지 처리를 위한 데이터 전처리

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이미지 전처리 기초 지식

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오늘도 데이터: CNN 이미지 데이터 전처리 및 변환 기초 지식 [메모리와 하드 용량이 큰 경우 빠른 연산], Cat and dog dataset

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0310 – 이미지 데이터 전처리 본문

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Summary of article content: Articles about 이미지 데이터 전처리하기 이미지 데이터 전처리하기. Kellyyyy 2020. 5. 4. 08:00. * 저는 머신러닝/딥러닝에 관해 공부하고 있는 사람입니다. 잘못된 내용이나 참고할 만한 내용이 있다면 댓글 … …
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이미지 데이터 전처리하기

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Summary of article content: Articles about 3. (1) 이미지 전처리 – augmentation, normalization(이미지 수집부터 분류 모델까지) 데이터 수집 – 전처리 – 모델링 – 성능 개선. 이번 포스팅은 직접 수집한 이미지들에 대해서 전처리를 해줍니다. 이 과정은 모델이 보다 더 잘 학습할 … …
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데이터 수집 – 전처리 – 모델링 – 성능 개선

trorchvision 라이브러리를 이용해 쉽게 이미지들을 전처리하기

1 이미지 resize

2 reize한 이미지 normalize하기

3 torchvisiontransforms를 이용해 이미지 augmentation

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이미지 처리를 위한 데이터 전처리

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얼굴 인식 카메라 화질 개선(Super Resolution)* 이미지 자동 태깅

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이미지 데이터는 그렇지 않음

컴퓨터에게 이미지는 각 픽셀 값을 가진 숫자 배열로 인식

픽셀당 갖고 있는 값은 해당 픽셀을 채울 색상을 의미

2. 이미지 전 처리하기

모두 같은 크기를 갖는 이미지로 통일

1) 가로 세로 픽셀 사이즈를 표현하는 ‘해상도’ 통일

2) 색을 표현하는 방식 통일 (RGB, HSV, Gray-scale, Binary, …)

모든 이미지의 해상도를 28×28로 변환(통일)

모든 이미지의 색 표현도 Gray-scale로 변환(통일)

3. 실습. MNIST 분류 CNN 모델 – 데이터 전 처리

신경망을 이용한 학습을 시작할 때 대부분 MNIST를 접하게 됩니다. MNIST는 손글씨로 된 사진을 모아 둔 데이터입니다.

손으로 쓴 0부터 9까지의 글자들이 있고, 이 데이터를 사용해서 신경망을 학습시키고, 학습 결과가 손글씨를 인식할 수 있는지 검증합니다.

이번 실습에서는 우선 이미지 데이터를 출력하고 그 형태를 확인하여 CNN 모델에 적용할 수 있도록 데이터 전 처리를 수행합니다.

CNN을 위한 데이터 전처리

MNIST 데이터는 이미지 데이터이지만 가로 길이와 세로 길이만 존재하는 2차원 데이터입니다. CNN 모델은 채널(RGB 혹은 흑백)까지 고려한 3차원 데이터를 입력으로 받기에 채널 차원을 추가해 데이터의 모양(shape)을 바꿔줍니다. 결과는 아래와 같습니다.
[데이터 수, 가로 길이, 세로 길이]
-> [데이터 수, 가로 길이, 세로 길이, 채널 수]
차원 추가 함수

tf.expand_dims(data, axis)

: Tensor 배열 데이터에서 마지막 축(axis)에 해당하는 곳에 차원 하나를 추가할 수 있는 코드입니다. ( axis에 -1을 넣으면 어떤 data가 들어오던 마지막 축의 index를 의미합니다.)

지시사항

학습용 및 평가용 데이터를 CNN 모델의 입력으로 사용할 수 있도록 (샘플개수, 가로픽셀, 세로픽셀, 1) 형태로 변환합니다.

tf.expand_dims 함수를 활용하여 train_images, test_images 데이터의 형태를 변환하고 각각 train_images, test_images에 저장합니다.

오늘도 데이터: CNN 이미지 데이터 전처리 및 변환 기초 지식 [메모리와 하드 용량이 큰 경우 빠른 연산], Cat and dog dataset

CNN 하면서 이미지 데이터 전처리는 아주 중요한 것이다. 본인이 수집하거나 관찰 한 사진이 많고, 데이터 라벨 작업을 하였다면, 아래와 같은 딥러닝 할 수 있는 데이터 셋을 만들어야 한다.

즉 feature (image) 값과 label값(cat & dog)을 numpy array값을 변환 하여야 한다. 데이터 전처리 하는데, 아래의 2가지 방법이 있다. 이번 설명은 첫번째 설명 방법이다. 이런 방법으로 하려면, RAM 메모리와 HDD 용량이 커야 한다.

이미지 데이터 원본 그대로 학습

Data generator 로 학습

즉, 개별 설비를 AI로 자동 제어 하고자 하는 시스템을 구현하는 경우 첫번째 방법으로 한다.

Image processing

참고로 훈련할 파일은 아래에 있다.

이미지 전처리 기초 지식

데이터 디렉토리위치 및 파일이름 리스트 작업

데이터 디렉토리 위치를 알려면, 아래와 같이 os 모듈을 가져와서, 위치를 안 다음에, 그림 파일에 있는 위치로 바꾸어야 한다.

# numpy를 가져오는 것은 기본이다.

import numpy as np

# os 모듈을 로딩 하고 디렉토리 확인

import os print(os.getcwd())

# 디렉토리 위치 바꾸기 data_dir = os.chdir(“/home/아이디/zz.capston/image”)

glob 모듈은 파일이름을 리스트 형태로 변환 하는데 사용되며 위와 같이 디렉토리 위치를 이미지 화일 있는 곳으로 바꾸어야 한다.

import glob # from glob import glob

# 파일이름을 리스트 형태로 변환 하는데 사용 data_list = glob(‘*.jpg’) data_list[1:5] [‘cat.1484.jpg’, ‘cat.688.jpg’, ‘cat.550.jpg’, ‘dog.1795.jpg’]
# 리스트의 갯수 len(data_list)

4000

텍스트 토큰화

리스트에 있는 텍스트 값을 나누는 것을 텍스트 토큰화 작업이라고 한다. 즉 텍스트 값을 나누어야 라벨을 정리 하여 하는데, Target 값을 “cat”, “dog”로 나누는 것이다. 즉 2가지 분류로 나누어 지니, 2진 분류 함수를 사용하는 sigmod 함수를 사용할 것이다.

# 케라스의 text_to_word_sequence 모듈을 로딩한다.

from tensorflow.keras.preprocessing.text import text_to_word_sequence text_to_word_sequence(data_list[0])

라벨변환

‘cat’과 ‘dog’과 같은 문자열은 딥러닝에서 인식 하지 못 하므로, 1,0으로 인코딩 하여 라벨을 변환 하여야 한다. 아래는 100개의 샘플 데이터를 가지고, Token 화 작업을 한 다음에 라벨 변환 하는 작업 이다.

# label 100개를 하였다고 가정하자 label = [] for n, path in enumerate(data_list[:100]): token = text_to_word_sequence(data_list[n]) label.append(token[0])

위와 같이 loop문으로 토큰화 작업을 완료 하였으면, 아래와 같이 인코딩 작업을 한다.

# label 인코드를 불러온다 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder items = label encoder = LabelEncoder() encoder.fit(items) label = encoder.transform(items)

# lebel 디코딩 확인한다 encoder.inverse_transform(label) array([‘dog’, ‘cat’, ‘cat’, ‘cat’, ‘dog’, ‘dog’, ‘dog’, ‘dog’, ‘dog’, ‘cat’, ‘cat’, ‘dog’, ‘dog’, ‘dog’, ‘dog’, ‘dog’, ‘dog’, ‘dog’, ‘cat’, ‘dog’, ‘dog’, ‘cat’, ‘dog’, ‘dog’, ‘dog’, ‘cat’, ‘cat’, ‘dog’, ‘cat’, ‘dog’, ‘cat’, ‘dog’, ‘dog’, ‘cat’, ‘dog’, ‘cat’, ‘dog’, ‘dog’, ‘dog’, ‘cat’, ‘dog’, ‘cat’, ‘dog’, ‘cat’, ‘cat’, ‘cat’, ‘dog’, ‘dog’, ‘cat’, ‘cat’, ‘dog’, ‘dog’, ‘dog’, ‘cat’, ‘cat’, ‘cat’, ‘dog’, ‘cat’, ‘cat’, ‘cat’, ‘dog’, ‘dog’, ‘dog’, ‘cat’, ‘cat’, ‘dog’, ‘dog’, ‘dog’, ‘dog’, ‘cat’, ‘dog’, ‘cat’, ‘cat’, ‘cat’, ‘dog’, ‘dog’, ‘dog’, ‘dog’, ‘cat’, ‘cat’, ‘dog’, ‘dog’, ‘cat’, ‘cat’, ‘dog’, ‘cat’, ‘cat’, ‘dog’, ‘dog’, ‘dog’, ‘cat’, ‘dog’, ‘dog’, ‘dog’, ‘cat’, ‘dog’, ‘dog’, ‘cat’, ‘dog’, ‘cat’], dtype=’

이미지 데이터 전처리

오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리 open source computer vision library

(OpenCV)

conda install –channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv3

pip install opencv-python pip install opencv-contrib-python

# 이미지 로드

• 머신러닝을 이미지에 적용하기 전에 학습 알고리즘이 사용할 수 있는 특성으로 변환해야 합니다.

import cv2 cv2.__version__ #OpenCV 버전 확인

• OpenCV의 imread를 사용하여 전처리를 위한 이미지를 로드할 수 있습니다

• 파이썬의 그래프 라이브러리인 Matplotlib을 사용하여 이미지를 출력합니다.

• 이미지는 하나의 데이터입니다.

• imread() – 이미지를 넘파이 배열(행렬)로 변환합니다. 행렬의 각 원소는 개별 픽셀에 해당합니다

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt image = cv2.imread(“./data/images/plane.jpg”, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 흑백 이미지로 로드 plt.imshow(image, cmap=”gray”), plt.axis(“off”) # 이미지를 출력 plt.show() type(image) # 데이터 타입을 확인 image # 이미지 데이터를 확인 image.shape # 차원을 확인 (해상도)

• 흑백 이미지에서는 개별 원소의 값이 픽셀 강도입니다.

• 강도는 0~255까지의 범위를 가집니다.

• OpenCV는 BGR을 사용하며, Matplot lib을 비롯하여 대부분의 이미지 애플리케이션은 RGB를 사용합니다.

• Matplotlib에서 OpenCV 컬러 이미지를 올바르게 출력하려면 먼저 컬러를 RGB로 변환합니다.

# 컬러로 이미지를 로드합니다. image_bgr = cv2.imread(“./data/images/plane.jpg”, cv2.IMREAD_COLOR) image_bgr[0,0] # 픽셀을 확인 image_rgb = cv2.cvtColor(image_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB) # RGB로 변환 plt.imshow(image_rgb), plt.axis(“off”) # 이미지를 출력 plt.show()

# 이미지 저장

• OpenCV의 imwrite 사용 하여 전처리를 위한 이미지를 저장할 수 있습니다

• 이미지 포맷은 파일 확장자에 의해서 정의

• imwrite가 에러나 확인 메시지 없이 기존의 파일을 overwrite한다

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt image = cv2.imread(“./data/images/plane.jpg”, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 흑백 이미지로 로드 cv2.imwrite(“./data/images/plane_new.jpg”, image) # 이미지를 저장

# 이미지 크기 변경

• resize() – 이미지 크기를 변경

• 전처리로서 이미지 크기 변경이 필요한 이유는 이미지들은 제각기 다양한 크기를 가지며, 특성으로 사용하려면 동

일한 차원으로 만들어야 합니다.

• 이미지 행렬에 정보를 담고 있기 때문에 이미지 크기를 표준화하게 되면 이미지의 행렬 크기와 거기에 담긴 정보

도 줄어듭니다.

• 머신러닝에서는 수천 또는 수십만 개의 이미지가 필요하며 이미지의 크기를 줄여서 메모리 사용량을 크게 줄일

수 있습니다.

• 머신러닝에서 많이 사용하는 이미지 크기는 32X32 ,64X64 ,96X96 ,245X256 입니다

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt image = cv2.imread(“./data/images/plane_256x256.jpg”, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 흑백 이미지로 로드 image_50x50 = cv2.resize(image, (50, 50)) # 이미지 크기를 50×50 픽셀로 변경 plt.imshow(image_50x50, cmap=”gray”), plt.axis(“off”) # 이미지를 출력 plt.show()

# 이미지 자르기

• 이미지 주변을 제거하여 차원을 줄일 수 있습니다.

• 이미지는 2차원 넘파이 배열로 저장됩니다.

• 배열 슬라이싱을 사용해 간단하게 이미지를 자를 수 있습니다

• OpenCV는 이미지를 행렬로 표현하므로 이미지에서 남기고 싶은 특정 부분을 행과 열을 선택하여 이미지 자르기

기능을 사용합니다.

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt image = cv2.imread(“./data/images/plane_256x256.jpg”, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 흑백 이미지로 로드 image_cropped = image[:,:128] # 열의 처음 절반과 모든 행을 선택 plt.imshow(image_cropped, cmap=”gray”), plt.axis(“off”) # 이미지를 출력 plt.show()

# 이미지 투명도 처리

• 이미지를 흐리게 하려면 각 픽셀을 주변 픽셀의 평균값으로 변환합니다.

• 주변 픽셀에 수행되는 연산을 수학적으로 커널이라 표현합니다.

• 커널의 크기는 흐림의 정도를 결정합니다.

• 커널이 클수록 이미지가 더 부드러워집니다.

• 커널은 이미지를 선명하게 만드는 것부터 경계선 감지까지 이미지 처리 작업을 하는데 널리 사용됩니다.

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt image = cv2.imread(“./data/images/plane_256x256.jpg”, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 흑백 이미지로 로드 #각 픽셀 주변의 5X5커널 평균값으로 이미지를 흐리게 합니다. image_blurry = cv2.blur(image, (5,5)) plt.imshow(image_blurry, cmap=”gray”), plt.axis(“off”) # 이미지를 출력 plt.show() # 커널 크기의 영향을 강조하기 위해 100X100 커널로 같은 이미지를 흐리게 합니다. image_very_blurry = cv2.blur(image, (100,100)) plt.imshow(image_very_blurry, cmap=”gray”), plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 이미지를 출력 plt.show()

# 이미지 투명도 처리

• 커널은 이미지를 선명하게 만드는 것부터 경계선 감지까지 이미지 처리 작업을 하는데 널리 사용됩니다.

• 커널 PCA와 서포트 벡터 머신이 사용하는 비선형 함수를 커널이라 부릅니다.

• Meanshift 알고리즘에서는 샘플의 영향 범위를 커널이라 부릅니다.

• 신경망의 가중치를 커널이라 부릅니다

• 커널 크기는 (너비, 높이)로 지정합니다.

• 주변 픽셀값의 평균을 계산하는 커널은 이미지를 흐리게 처리합니다.

• blur 함수는 각 픽셀에 커널 개수의 역수를 곱하여 모두 더합니다. ( 이 값이 중앙 픽셀의 값이 됩니다.)

kernel = np.ones((5,5)) / 25.0 # 커널을 만듭니다. kernel # 커널을 확인 image_kernel = cv2.filter2D(image, -1, kernel) # 커널을 적용 plt.imshow(image_kernel, cmap=”gray”), plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 이미지 출력 plt.show() image_very_blurry = cv2.GaussianBlur(image, (5,5), 0) # 가우시안 블러를 적용 plt.imshow(image_very_blurry, cmap=”gray”), plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 이미지 출력 plt.show()

• GaussianBlur()의 세번째 매개변수는 X축9너비) 방향의 표준편차입니다.

• 0으로 지정하면 ((너비-1)*0.5-1)*0.3+0.8와 같이 계산합니다.

• Y축 방향의 표준편차는 기본값이 0입니다

• 가우시안 블러에 사용한 커널은 각 축 방향으로 가우시안 분포를 따르는 1차원 배열을 만든 다음 외적하여 생성합

니다.

• getGaussianKernel()를 사용하여 1차원 배열을 만들고 넘파이 outer 함수로 외적을 계산할 수 있습니다.

• filter2D()의 두번째 매개변수는 픽셀값의 범위를 지정하는 것으로 -1이면 입력과 동일한 범위를 유지합니다.

gaus_vector = cv2.getGaussianKernel(5, 0) gaus_vector gaus_kernel = np.outer(gaus_vector, gaus_vector) # 벡터를 외적하여 커널을 만듭니다. gaus_kernel # filter2D()로 커널을 이미지에 직접 적용하여 비슷한 흐림 효과를 만들 수 있습니다. image_kernel = cv2.filter2D(image, -1, gaus_kernel) # 커널을 적용 plt.imshow(image_kernel, cmap=”gray”), plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 이미지 출력 plt.show()

# 이미지 선명하게 하기

• 대상 픽셀을 강조하는 커널을 만들고 filter2D를 사용하여 이미지에 커널을 적용합니다

• 중앙 픽셀을 부각하는 커널을 만들면 이미지의 경계선에서 대비가 더욱 두드러지는 효과가 생깁니다.

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt image = cv2.imread(“./data/images/plane_256x256.jpg”, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 흑백 이미지로 로드 kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5,-1], [0, -1, 0]]) # 커널을 만듭니다. # 이미지를 선명하게 만듭니다. image_sharp = cv2.filter2D(image, -1, kernel) plt.imshow(image_sharp, cmap=”gray”), plt.axis(“off”) # 이미지 출력 plt.show()

# 이미지 대비 높이기

• 히스토그램 평활화는 객체의 형태가 두드러지도록 만들어주는 이미지 처리 도구입니다

• Y는 루마(luma) 또는 밝기이고 U와 V는 컬러를 나타냅니다..

• 흑백 이미지에는 OpenCV의 equalizeHist()를 바로 적용할 수 있습니다.

• 히스토그램 평활화는 픽셀값의 범위가 커지도록 이미지를 변환합니다.

• 히스토그램 평활화는 관심 대상을 다른 객체나 배경과 잘 구분되도록 만들어줍니다.

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt image = cv2.imread(“./data/images/plane_256x256.jpg”, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 흑백 이미지로 로드 image_enhanced = cv2.equalizeHist(image) # 이미지 대비를 향상시킵니다. plt.imshow(image_enhanced, cmap=”gray”), plt.axis(“off”) # 이미지 출력 plt.show() image_bgr = cv2.imread(“./data/images/plane.jpg”) # 이미지 로드 image_yuv = cv2.cvtColor(image_bgr, cv2.COLOR_BGR2YUV) # YUV로 변경합니다. image_yuv[:, :, 0] = cv2.equalizeHist(image_yuv[:, :, 0]) # 히스토그램 평활화를 적용 image_rgb = cv2.cvtColor(image_yuv, cv2.COLOR_YUV2RGB) # RGB로 바꿉니다. plt.imshow(image_rgb), plt.axis(“off”) # 이미지 출력 plt.show()

# 색상 구분

• 이미지에서 한 색상을 구분하려면 색 범위를 정의하고 이미지에 마스크를 적용합니다.

• 이미지를 HSV(색상, 채도, 명도)로 변환 -> 격리시킬 값의 범위를 정의 -> 이미지에 적용할 마스크를 만듭니다.(마

스크의 흰색 영역만 유지)

• bitwise_and()는 마스크를 적용하고 원하는 포맷으로 변환

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt image_bgr = cv2.imread(‘./data/images/plane_256x256.jpg’) # 이미지 로드 image_hsv = cv2.cvtColor(image_bgr, cv2.COLOR_BGR2HSV) # BGR에서 HSV로 변환 lower_blue = np.array([50,100,50]) # HSV에서 파랑 값의 범위를 정의 upper_blue = np.array([130,255,255]) mask = cv2.inRange(image_hsv, lower_blue, upper_blue) # 마스크를 만듭니다. image_bgr_masked = cv2.bitwise_and(image_bgr, image_bgr, mask=mask) # 이미지에 마스크를 적용 image_rgb = cv2.cvtColor(image_bgr_masked, cv2.COLOR_BGR2RGB) # BGR에서 RGB로 변환 plt.imshow(image_rgb), plt.axis(“off”) # 이미지를 출력 plt.show() plt.imshow(mask, cmap=’gray’), plt.axis(“off”) # 마스크 출력 plt.show()

# 이미지 이진화

• 이미지 이진화(임계처리)thresholding은 어떤 값보다 큰 값을 가진 픽셀을 흰색으로 만들고 작은 값을 가진 픽셀은

검은색으로 만드는 과정입니다.

• 적응적 이진화(임계처리)adaptive thresholding은 픽셀의 임계값이 주변 픽셀의 강도에 의해 결정됩니다.

• 이진화는 이미지 안의 영역 마다 빛 조건이 달라질 때 도움이 됩니다.

• adaptiveThreshold()의 max_output_value매개변수는 출력 픽셀 강도의 최대값을 결정

• cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C는 픽셀의 임계값을 주변 픽셀 강도의 가중치 합으로 설정합니다

• cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C는 픽셀의 임계값을 주변 픽셀의 평균으로 설정합니다

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt image_grey = cv2.imread(“./data/images/plane_256x256.jpg”, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 흑백 이미지로 로드 max_output_value = 255 neighborhood_size = 99 subtract_from_mean = 10 image_binarized = cv2.adaptiveThreshold(image_grey, max_output_value, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, neighborhood_size, subtract_from_mean) # 적응적 임계처리를 적용 plt.imshow(image_binarized, cmap=”gray”), plt.axis(“off”) # 이미지 출력 plt.show()

# cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C를 적용합니다. image_mean_threshold = cv2.adaptiveThreshold(image_grey, max_output_value, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, neighborhood_size, subtract_from_mean) plt.imshow(image_mean_threshold, cmap=”gray”), plt.axis(“off”) # 이미지를 출력 plt.show()

# 배경 제거

• 이미지의 전경만 분리해내려면 원하는 전경 주위에 사각형 박스를 그리고 그랩컷 알고리즘을 실행합니다.

• 그랩컷은 사각형 밖에 있는 모든 것이 배경이라고 가정하고 이 정보를 사용하여 사각형 안에 있는 배경을 찾습니

다.

• 검은색 영역은 배경이라고 확실하게 가정한 사각형의 바깥쪽 영역이며, 회색 영역은 그랩컷이 배경이라고 생각하

는 영역이고 흰색 영역은 전경입니다.

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt image_bgr = cv2.imread(‘./data/images/plane_256x256.jpg’) # 이미지 로드 image_rgb = cv2.cvtColor(image_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB) # RGB로 변환 rectangle = (0, 56, 256, 150) # 사각형 좌표: 시작점의 x, 시작점의 y, 너비, 높이 mask = np.zeros(image_rgb.shape[:2], np.uint8) # 초기 마스크를 만듭니다. bgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64) # grabCut에 사용할 임시 배열을 만듭니다. fgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64)

# grabCut 실행 cv2.grabCut(image_rgb, # 원본 이미지 mask, # 마스크 rectangle, # 사각형 bgdModel, # 배경을 위한 임시 배열 fgdModel, # 전경을 위한 임시 배열 5, # 반복 횟수 cv2.GC_INIT_WITH_RECT) # 사각형을 사용한 초기화 # 배경인 곳은 0, 그외에는 1로 설정한 마스크를 만듭니다. mask_2 = np.where((mask==2) | (mask==0), 0, 1).astype(‘uint8′) # 이미지에 새로운 마스크를 곱해 배경을 제외합니다. image_rgb_nobg = image_rgb * mask_2[:, :, np.newaxis] plt.imshow(image_rgb_nobg), plt.axis(“off”) # 이미지 출력 plt.show() plt.imshow(mask, cmap=’gray’), plt.axis(“off”) # 마스크 출력 plt.show() plt.imshow(mask_2, cmap=’gray’), plt.axis(“off”) # 마스크 출력 plt.show()

# 경계선 감지

• 캐니(Canny) 경계선 감지기와 같은 경계선 감지 기술 사용

• 경계선 감지는 컴퓨터 비전의 주요 관심 대상이며 경계선은 많은 정보가 담긴 영역입니다.

• 경계선 감지를 사용하여 정보가 적은 영역을 제거하고 대부분의 정보가 담긴 이미지 영역을 구분할 수 있습니다.

• 캐니 감지기는 그레이디언트 임계값의 저점과 고점을 나타내는 두 매개변수가 필요합니다.

• 낮은 임계값과 높은 임계값 사이의 가능성 있는 경계선 픽셀은 약한 경계선 픽셀로 간주됩니다

• OpenCV의 Canny 함수는 낮은 임곗값과 높은 임곗값이 필수 매개변수입니다.

• Canny를 전체 이미지 모음에 적용하기 전에 몇 개의 이미지를 테스트하여 낮은 임계값과 높은 임곗값의 적절한 쌍

을 찾는 것이 좋은 결과를 만듭니다.

• 예제 실습은 낮은 임곗값과 높은 임곗값을 이미지 중간 픽셀 강도의 1표준편차 아래 값과 위 값으로 설정

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt image_gray = cv2.imread(“./data/images/plane_256x256.jpg”, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 흑백 이미지로 로드 median_intensity = np.median(image_gray) # 픽셀 강도의 중간값을 계산 # 중간 픽셀 강도에서 위아래 1 표준 편차 떨어진 값을 임계값으로 지정합니다. lower_threshold = int(max(0, (1.0 – 0.33) * median_intensity)) upper_threshold = int(min(255, (1.0 + 0.33) * median_intensity)) # 캐니 경계선 감지기를 적용합니다. image_canny = cv2.Canny(image_gray, lower_threshold, upper_threshold) plt.imshow(image_canny, cmap=”gray”), plt.axis(“off”) # 이미지 출력 plt.show()

# 모서리 감지

• cornerHarris – 해리스 모서리 감지의 OpenCV 구현

• 해리스 모서리 감지기는 두 개의 경계선이 교차하는 지점을 감지하는 방법으로 사용됩니다.

• 모서리는 정보가 많은 포인트입니다.

• 해리스 모서리 감지기는 윈도(이웃, 패치)안의 픽셀이 작은 움직임에도 크게 변하는 윈도를 찾습니다.

• cornerHarris 매개변수 block_size : 각 픽셀에서 모서리 감지에 사용되는 이웃 픽셀 크기

• cornerHarris 매개변수 aperture : 사용하는 소벨 커널 크기

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt image_bgr = cv2.imread(“./data/images/plane_256x256.jpg”) # 흑백 이미지 로드 image_gray = cv2.cvtColor(image_bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY) image_gray = np.float32(image_gray) block_size = 2 # 모서리 감지 매개변수를 설정 aperture = 29 free_parameter = 0.04

detector_responses = cv2.cornerHarris(image_gray, block_size, aperture, free_parameter) # 모서리를 감지 detector_responses = cv2.dilate(detector_responses, None) # 모서리 표시를 부각시킵니다. # 임계값보다 큰 감지 결과만 남기고 흰색으로 표시합니다. threshold = 0.02 image_bgr[detector_responses > threshold * detector_responses.max()] = [255,255,255] image_gray = cv2.cvtColor(image_bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 흑백으로 변환 plt.imshow(image_gray, cmap=”gray”), plt.axis(“off”) # 이미지 출력 plt.show() # 가능성이 높은 모서리를 출력합니다. plt.imshow(detector_responses, cmap=’gray’), plt.axis(“off”) plt.show()

image_bgr = cv2.imread(‘./data/images/plane_256x256.jpg’) image_gray = cv2.cvtColor(image_bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 감지할 모서리 개수 corners_to_detect = 10 minimum_quality_score = 0.05 minimum_distance = 25 corners = cv2.goodFeaturesToTrack(image_gray, corners_to_detect, minimum_quality_score, minimum_distance) # 모서리를 감지 corners = np.float32(corners) for corner in corners: x, y = corner[0] cv2.circle(image_bgr, (x,y), 10, (255,255,255), -1) # 모서리마다 흰 원을 그립니다. image_rgb = cv2.cvtColor(image_bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 흑백 이미지로 변환 plt.imshow(image_rgb, cmap=’gray’), plt.axis(“off”) # 이미지를 출력 plt.show()

# 머신러닝 특성 만들기

• 이미지를 머신러닝에 필요한 샘플로 변환하려면 넘파이의 flatten()을 사용합니다.

• Flatten()은 이미지 데이터가 담긴 다차원 배열을 샘플값이 담긴 벡터로 변환

• 이미지가 흑백일 때 각 픽셀은 하나의 값으로 표현됩니다.

• 컬럼 이미지라면 각 픽셀이 하나의 값이 아니라 여러 개의 값으로 표현됩니다.

• 이미지의 모든 픽셀이 특성이 되기 때문에 이미지가 커질수록 특성의 개수도 크게 늘어납니다

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt image = cv2.imread(“./data/images/plane_256x256.jpg”, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image_10x10 = cv2.resize(image, (10, 10)) # 이미지를 10×10 픽셀 크기로 변환 image_10x10.flatten() # 이미지 데이터를 1차원 벡터로 변환 plt.imshow(image_10x10, cmap=”gray”), plt.axis(“off”) plt.show() image_10x10.shape image_10x10.flatten().shape

image_color = cv2.imread(“./data/images/plane_256x256.jpg”, cv2.IMREAD_COLOR) # 컬러 이미지로 로드 image_color_10x10 = cv2.resize(image_color, (10, 10)) # 이미지를 10 × 10 픽셀 크기로 변환 image_color_10x10.flatten().shape # 이미지 데이터를 1차원 벡터로 변환하고 차원을 출력

image_256x256_gray = cv2.imread(“./data/images/plane_256x256.jpg”, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 흑백 이미지로 로드 image_256x256_gray.flatten().shape # 이미지 데이터를 1차원 벡터로 변환하고 차원을 출력

image_256x256_color = cv2.imread(“./data/images/plane_256x256.jpg”, cv2.IMREAD_COLOR) # 컬러 이미지로 로드 image_256x256_color.flatten().shape # 이미지 데이터를 1차원 벡터로 변환하고 차원을 출력

# 평균 색을 특성으로 인코딩

• 이미지의 각 픽셀은 여러 컬러 채널(빨간, 초록, 파랑)의 조합으로 표현되며, 채널의 평균값을 계산하여 이미지의

평균 컬러를 나타내는 세 개의 컬럼 특성을 만듭니다.

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # BGR 이미지로 로드 image_bgr = cv2.imread(“./data/images/plane_256x256.jpg”, cv2.IMREAD_COLOR) channels = cv2.mean(image_bgr) # 각 채널의 평균을 계산 # 파랑과 빨강을 바꿉니다(BGR에서 RGB로 만듭니다) observation = np.array([(channels[2], channels[1], channels[0])]) observation # 채널 평균 값을 확인 plt.imshow(observation), plt.axis(“off”) # 이미지를 출력 plt.show()

# 컬러 히스토그램을 특성으로 인코딩

• 이미지의 각 픽셀은 여러 컬러 채널(빨간, 초록, 파랑)의 조합으로 표현되며, 채널의 평균값을 계산하여 이미지의

평균 컬러를 나타내는 세 개의 컬럼 특성을 만듭니다.

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt image_bgr = cv2.imread(“./data/images/plane_256x256.jpg”, cv2.IMREAD_COLOR) image_rgb = cv2.cvtColor(image_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)# RGB로 변환 features = [] # 특성 값을 담을 리스트 colors = (“r”,”g”,”b”) # 각 컬러 채널에 대해 히스토그램을 계산 # 각 채널을 반복하면서 히스토그램을 계산하고 리스트에 추가 for i, channel in enumerate(colors): histogram = cv2.calcHist([image_rgb], # 이미지 [i], # 채널 인덱스 None, # 마스크 없음 [256], # 히스토그램 크기 [0,256]) # 범위 features.extend(histogram) observation = np.array(features).flatten() # 샘플의 특성 값으로 벡터를 만듭니다. observation[0:5]
image_rgb[0,0] # RGB 채널 값을 확인 import pandas as pd data = pd.Series([1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 5]) # 예시 데이터 data.hist(grid=False) # 히스토그램을 출력 plt.show() colors = (“r”,”g”,”b”) # 각 컬러 채널에 대한 히스토그램을 계산 # 컬러 채널을 반복하면서 히스토그램을 계산하고 그래프를 그립니다. for i, channel in enumerate(colors): histogram = cv2.calcHist([image_rgb], # 이미지 [i], # 채널 인덱스 None, # 마스크 없음 [256], # 히스토그램 크기 [0,256]) # 범위 plt.plot(histogram, color = channel) plt.xlim([0,256]) plt.show() # 그래프를 출력

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