주사위 눈 개수 세는 OpenCV Python 예제 - 웹캡 영상 사용

다음 포스트에 있는 주사위 눈 개수 세는 OpenCV Python 예제를 웹캠 영상에서 테스트해본 결과입니다.

 

주사위 눈 개수 세는 OpenCV Python 예제

https://webnautes.tistory.com/2107

2023. 5. 29  최초작성 

테스트 결과입니다.

https://youtu.be/GHNIXuXUgrM 

 

사용한 전체 소스코드입니다.

 

import cv2 import numpy as np def lab_equalizer(img, new_channel):     lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB)     l,a,b =  cv2.split(lab)     merged_lab = cv2.merge((new_channel,a,b))     bgr_img = cv2.cvtColor(merged_lab, cv2.COLOR_LAB2BGR)     return bgr_img cap = cv2.VideoCapture(0) while True:     ret, image = cap.read()     if ret == False:         break     image_copy = image.copy()     gray = cv2.cvtColor(image_copy, cv2.COLOR_BGR2GRAY)     clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))     clahe_applied_perceived_channel = clahe.apply(gray)     lab_equalized_img = lab_equalizer(image_copy, clahe_applied_perceived_channel)     # 컨투어 검출하기     gray = cv2.cvtColor(lab_equalized_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)     t, binary = cv2.threshold(gray, -1, 255,  cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)     contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,                                             cv2.RETR_TREE,                                             cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)     dict_i = {}     # 주사위를 검출한 컨투어를 찾습니다.     for i, (c,h) in enumerate(zip(contours,hierarchy[0])):         rect = cv2.minAreaRect(c)         box = cv2.boxPoints(rect)         box = np.intp(box)         p1 = box[0]         p2 = box[1]         p3 = box[2]                 dist1 = np.linalg.norm(p1-p2)         dist2 = np.linalg.norm(p2-p3)         if dist2 == 0:             dist2 = 0.000001         if dist1/dist2 > 0.6 and dist1/dist2 < 1.5:                      if h[3] == -1:                 dict_i[i] = []     # 주사위 눈을 검출한 컨투어를 찾습니다.     total_pips = []     for i, (c,h) in enumerate(zip(contours,hierarchy[0])):         if h[3] in dict_i.keys():             rect = cv2.minAreaRect(c)             box = cv2.boxPoints(rect)             box = np.intp(box)             area = cv2.contourArea(c)             p1 = box[0]             p2 = box[1]             p3 = box[2]                         dist1 = np.linalg.norm(p1-p2)             dist2 = np.linalg.norm(p2-p3)             if dist2 == 0:                 dist2 = 0.000001             print(i, dist1*dist2,  area)             if dist1/dist2 > 0.6 and dist1/dist2 < 1.5 and 100 < area:                                 dict_i[h[3]].append(i)                 total_pips.append(i)     list_del = []     for key in dict_i.keys():         if len(dict_i[key]) == 0:             list_del.append(key)     for del_item in list_del:         del dict_i[del_item]     print('주사위 목록')     print(dict_i)     for index, (c,h) in enumerate(zip(contours,hierarchy[0])):                 rect = cv2.minAreaRect(c)         box = cv2.boxPoints(rect)         box = np.intp(box)                 x, y, _, _ = cv2.boundingRect(c)                 # 주사위 눈 리스트 생성         list_item = []         for i in dict_i.values():             list_item = list_item  + i                 if index in dict_i.keys() or index in list_item:                         # 주사위와 주사위 눈을 그려줌             cv2.drawContours(image_copy, [box], 0, (255, 0, 150), 3)                         # 주사위 눈 개수 출력             if index in dict_i and len(dict_i[index]) > 0:                 cv2.putText(image_copy,                             str(len(dict_i[index])),                             (x+100, y-5),                             cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,                             2,                             (0, 0, 255),                             2,                         cv2.LINE_AA)             # 컨투어 인덱스 출력             cv2.putText(image_copy,                         str(index),                         (x+20, y-5),                         cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,                         1,                         (200, 140, 140),                         1,                         cv2.LINE_AA)     # 전체 주사위 눈 개수 출력     cv2.putText(image_copy,                 f'total = {len(total_pips)}',                 (50,50),                 cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,                 2,                 (0, 0, 255),                 2,                 cv2.LINE_AA)     # binary = cv2.resize(binary, None, fx=0.5, fy=0.5)     # image_copy = cv2.resize(image_copy, None, fx=0.5, fy=0.5)     cv2.imshow('binary', binary)     cv2.imshow('result', image_copy)     key = cv2.waitKey(1)     if key == 27:         break

다음 링크를 참고했습니다.

https://stackoverflow.com/questions/24341114/simple-illumination-correction-in-images-opencv-c