Python opencv 이용하여 이미지 Hue, Saturation, Value 값 구현 심화학습

이번 포스팅은 기 포스팅한 HSV 값 추출하는 코드의 심화편이라고 생각하시면 됩니다. 그때 HSV 값을 추출하기 위한 코드를 이용하여 간단하게 응용 코드를 만들어 보겠습니다.

 

HSV-심화학습

 

 

HSV (Hue, Saturation, Value) 을 이용하여 원하는 색깔 추출

:  HSV(Hue, Saturation, Value)를 이용하여 원하는 색깔을 추출하도록 하겠습니다. 색깔의 Range를 아직 제대로 파악하지 못하고 있어서 일단 알고 있는 오렌지 색 Range를 이용하여, 오렌지 색깔만 추출해보도록 하겠습니다.

 

코드 분석

 Before_Orang = cv2.inRange(단일 채널 , 최소값, 최대값) - 오렌지 색깔은 8~20범위라고 합니다. 
:단일 채널의 값을 이용하여 최소값, 최소값을 조정하여 Orange 색깔만 추출 

 

orange = cv2.bitwise_and(HSV 타입 변환 기존 이미지, HSV 타입 변환 기존 이미지, mask = 덮어쒸울 단일 채널 이미지)
:기존 이미지에 Orange 색깔만 추출한 이미지를 덮씌움 

orange = cv2.cvtColor(HSV 타입 이미지, cv2.COLOR_HSV2BGR)
: HSV 타입에서 BGR 타입으로 변환함 

 

# opencv 라이브러리 선언하기
import cv2

# 원하는 이미지의 경로를 지정하여, 읽어옴
test_image = cv2.imread("003.JPG", cv2.IMREAD_COLOR)

# 읽어온 이미지 BGR 형태를 HSV 형식으로 변환해줌
test_image_HSV = cv2.cvtColor(test_image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# H,S,V 의 속성을 나눠줌
h, s, v = cv2.split(test_image_HSV)

# 단일 채널의 값을 이용하여 최소값, 최소값을 조정하여 Orange 색깔만 추출
Before_Orang  = cv2.inRange(h, 8, 20)

# 기존 이미지에 Orange 색깔만 추출한 이미지를 덮씌움
orange = cv2.bitwise_and(test_image_HSV, test_image_HSV, mask = Before_Ornage)

# HSV 타입에서 BGR 타입으로 변환함
orange = cv2.cvtColor(orange, cv2.COLOR_HSV2BGR)

cv2.imshow("Orange_Only", orange)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

 

 

 

Orange 색깔만 추출한 사진 출력하기

: 위의 코드를 구현을 하면 아래와 같이 오렌지 색깔만 입힌 이미지만 선명하게 나오는 걸 확인 하실 수 있습니다. 색 범위를 좀 더 공부하여 다양하게 적용해야 할 거 같습니다.

 

오렌지색깔-추출-이미지

 

맺음말

 

: 기 포스팅한 HSV 값 추출하는 코드를 이용하여 원하는 색깔을 추출하는 코드를 짜봤습니다. 정말 신기하게 원하는 색깔에 맞춰서 출력이 되는 걸 확인 하실 수 있습니다. 색 Range의 구분이 아직 명확하지 않은 상태라 이 부분에 대해서 좀 더 공부를 해야 할 거 같습니다. 그럼 이만 마무리 하도록 하겠습니다.  감사합니다.

 

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