Python opencv 이용하여 이미지 이진화하는 방법

안녕하세요, Davey입니다. 오늘 포스팅할 내용은 opencv로 이미지를 불러올 때 불러온 이미지를 이진화 하는 방법에 대해서 설명 드리도록 하겠습니다. 이진화는 임계값을 기준으로 2가지로 구별하는 방법입니다. 

 

 

opencv를 이용하여 원하는 이미지를 이진화 하기

: 일단 이미지를 이원화 하기 위해서는 이전 포스팅에도 계속적으로 반복하면서 설명 드리는 부분이지만 자를 이미지를 불러와야 합니다. 이 부분에 대한 코드와 이진화 하는 코드를 같이 설명 드리도록 하겠습니다.

 

 

코드 분석

- cv2.cvtColor(test_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 불러온 이미지를 Gray 스케일로 변환

- border01, binary01 = cv2.threshold(그레이스케일한 이미지, 임계값, 최대값, cv2.THRESH_BINARY)

: Gray 스케일로 변환한 이미지를 border01 (임계값), binary01에는 이진화 한 이미지를 저장함.

 

- 임계값에 대해서 다시 한번 설명을 하면 흑백을 나누는 기준값을 의미합니다. 임계값 이하는 "0" 이 되고 임계값 이상은 최대값이 되는  cv2.THRESH_BINARY 를 적용해서 이진화 합니다. 임계값 종류는 아래 추가적으로 첨부 하도록 하겠습니다. 

 

임계값 속성 값	의미
cv2.THRESH_BINARY	1) 임계값 이상 = 최대값 2) 임계값 이하 = 0
cv2.THRESH_BINARY_INV	1) 임계값 이상 = 0 2) 임계값 이하 = 최대값
cv2.THRESH_TRUNC	1) 임계값 이상 = 임계값 2) 임계값 이하 = 원본값
cv2.THRESH_TOZERO	1) 임계값 이상 = 원본값 2) 임계값 이하 = 0
cv2.THRESH_TOZERO_INV	1) 임계값 이상 = 0 2) 임계값 이하 = 원본값
cv2.THRESH_MASK	흑색 이미지로 변경
cv2.THRESH_OTSU	Otsu 알고리즘 사용
cv2.THRESH_TRIANG

# opencv 라이브러리 불러오기
import cv2

#원하는 이미지를 불러옴
test_image = cv2.imread("002.jpg", cv2.IMREAD_COLOR)

#불러온 이미지를 그레이 스케일로 변환
gray_tr01 = cv2.cvtColor(test_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#그레이스케일에 임계값을 적용하여 이진화 시킴
border01, binary01 = cv2.threshold(gray_tr01, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)

 

 

이진화 시킨 이미지 출력하기

: 위의 코드를 구현하여 이진화 시킨 이미지를 출력해보도록 하겠습니다. 원본 값과 비교하기 위해서 원본 이미지도 출력하는 코드를 삽입하도록 하겠습니다. 추가로 출력한 이미지도 첨부하도록 하겠습니다.

 

#원본 이미지 출력
cv2.imshow("Original Image", test_image)

#이진화한 이미지 출력
cv2.imshow("Binary Image", binary01)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

 

 

맺음말

: 이번 포스팅은 opencv 이용하여 불러온 이미지를 이진화하는 방법에 대해서 설명 드렸습니다. 이미지 인식을 위해서 임계값을 조정해서 인식을 잘하고 더 구별하는 코드를 작성하기 위해서 많은 연습이 필요할 거라고 예상합니다. 그럼 이만 마무리 하도록 하겠습니다. 감사합니다.

 

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