OpenCV Python 강좌 - 이미지 픽셀에 접근하는 방법

OpenCV Python에서 이미지의 개별 픽셀에 접근하여 값을 읽어오거나 변경하는 방법을 다루고 있습니다.

마지막 업데이트 - 2018. 9. 13

다음 OpenCV Python 튜토리얼을 참고하여 강좌를 비정기적로 포스팅하고 있습니다. https://docs.opencv.org/3.4.3/d6/d00/tutorial_py_root.html

다음 이미지의 픽셀값을 읽어오고 수정하는 예제입니다.

  

픽셀 단위로 r, g, b 값을 한번에 가져오고 한번에 설정합니다..

import cv2 as cv img = cv.imread('test.png') # (y, x) = (50, 50) 좌표의 픽셀값을 읽어오면 [153  43 36]입니다. 좌표 순서가 y, x 순인 것에 유의하세요. # 픽셀값은 [blue, green, red] 값으로 구성되어 있는데 blue가 가장 크기 때문에 이미지에서 파란색으로 보입니다. print(img[50,50]) # 흰색으로 변경하면 아래 결과 영상처럼 파란색 사각형의 왼쪽 아래에 흰점이 출력됩니다.   img[50,50] = [255,255,255] print(img[50,50]) cv.imshow('win', img) cv.waitKey(0)

item, itemset을 사용하는 방법이 좀 더 빠릅니다. 앞선 방법과 달리 픽셀값 전체가 아닌 개별 요소별로 접근합니다.

import cv2 as cv img = cv.imread('test.png') # blue, green, red 순으로 개별적으로 픽셀값을 가져오고 있습니다. # 좌표는 (y,x)=(50,50)입니다. print(img.item(50,50,0), img.item(50,50,1), img.item(50,50,2)) # blue, green, red 순으로 개별적으로 픽셀값을 255로 설정하고 있습니다.   img.itemset(50,50, 0, 255) img.itemset(50,50, 1, 255) img.itemset(50,50, 2, 255) print(img.item(50,50,0), img.item(50,50,1), img.item(50,50,2)) cv.imshow('win', img) cv.waitKey(0)

픽셀접근으로 수직선과 수평선을 그리는 예제입니다.

import numpy as np import cv2 as cv img = cv.imread('test.png') height = img.shape[0] width = img.shape[1] for y in range(0,height):    img.itemset(y,50, 0, 0)    img.itemset(y,50, 1, 0)    img.itemset(y,50, 2, 0) for x in range(0,width):    img.itemset(50, x, 0, 255)    img.itemset(50, x, 1, 255)    img.itemset(50, x, 2, 255) cv.imshow('win', img) cv.waitKey(0)

컬러영상을 그레이스케일 영상으로 변환하는 것을 픽셀 접근으로 구현하면 다음과 같습니다.

OpenCV 함수를 사용하는 것에 비해 느립니다. C++로 픽셀 접근할 경우에는 어느 정도 성능이 나오던데 파이썬 방식으로 하면 너무 느리군요.

import cv2 as cv import numpy as np # 카메라에 접근하기 위해 VideoCapture 객체를 생성 cap = cv.VideoCapture(0) while(True):    # 이미지를 캡쳐    ret, img_color = cap.read()    # 캡쳐되지 않은 경우 처리    if ret == False:        continue;    # 그레이스케일 이미지로 변환    #img_gray = cv.cvtColor(img_color, cv.COLOR_BGR2GRAY)    height, width, channel = img_color.shape    img_gray = np.zeros((height, width), np.uint8)    for y in range(0, height):        for x in range(0, width):            b = img_color.item(y, x, 0)            g = img_color.item(y, x, 1)            r = img_color.item(y, x, 2)            gray = (int(b) + int(g) + int(r)) / 3.0            if gray > 255:                gray = 255            img_gray.itemset(y, x, gray)    cv.imshow('bgr', img_color)    # 그레이스케일 이미지를 출력    cv.imshow('gray', img_gray)    # ESC 키누르면 종료    if cv.waitKey(1) & 0xFF == 27:        break # VideoCapture 객체를 메모리 해제하고 모든 윈도우 창을 종료합니다. cap.release() cv.destroyAllWindows()

파이썬에서 픽셀 접근   방식별 성능 비교하고 있는 다음 글을 참고하세요.

Fast Pixel Processing with OpenCV and Python.

https://pytech-solution.blogspot.com/2018/02/fast-pixel-processing-with-opencv-and.html

참고

https://docs.opencv.org/3.4.3/d3/df2/tutorial_py_basic_ops.html