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#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
 
using namespace std
using namespace cv;
void detectHScolor(const cv::Mat&  image, double minHue,
    double maxHue, double minSat, double  maxSat, Mat&  mask);
 
int main() {
    Mat image = imread("girl.jpg");
    Mat mask;
    detectHScolor(image, 160, 10, 25, 166, mask);
    Mat detected(image.size(), CV_8UC3, Scalar(0, 0, 0));//하얗게 주려면 255,255,255
    image.copyTo(detected, mask);
    imshow("Girl", image);
    imshow("Detected", detected);
    waitKey(0);
}
 
 
 
void detectHScolor(const Mat&  image, double minHue, double maxHue, double minSat, double  maxSat, Mat&  mask) {
    //detect by hue(minHue~maxHue), saturate(minSat~maxSat) 
    Mat hsv;
    cvtColor(image, hsv, COLOR_BGR2HSV); //conver BGR to HSV
 
    vector<Mat>  channels;
    split(hsv, channels);    //split channels
    double minVal = 0, maxVal = 0;
    minMaxLoc(channels[0], &minVal, &maxVal, 0, 0);
    cout << "min= " << minVal << " max= " << maxVal << endl; //min=0, max=179
    Mat  mask1;   //maxHue 이하는 255, 이상은 0
    threshold(channels[0], mask1, maxHue, 255, THRESH_BINARY_INV);
    Mat  mask2; //minHue 이하는 0, 이상은 255   
    threshold(channels[0], mask2, minHue, 255, THRESH_BINARY);
    Mat hueMask;
    if (minHue < maxHue)  hueMask = mask1 & mask2;
    else hueMask = mask1 | mask2;
    //색상 범위가 0을 포함할 때 즉 160 ~ 10 사이 색상
 
    //채도 마스크
    threshold(channels[1], mask1, maxSat, 255, THRESH_BINARY_INV);
    threshold(channels[1], mask2, minSat, 255, THRESH_BINARY);
 
    Mat satMask;
    satMask = mask1 & mask2;
    //0와 255로 구성된 mask: 255인 곳이 얼굴 영역: 이영역만 원본 영상에서 copy
    mask = hueMask & satMask;
}
 
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실행결과:

 

설명:

 

 

 

 

 

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#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
int main() {
    Mat image = imread("boldt.jpg"); //read a image
    Mat hsv;
    cvtColor(image, hsv, COLOR_BGR2HSV); //convert BGR to HSV
    vector<Mat>  channels;
    split(hsv, channels); //split to h,s,v
    //channels[0] 색상(H),  channels[1]  채도(S),  channels[2]  명도(V)
    //각 채널 출력
    imshow("Original", image); //original
    imshow("Hue", channels[0]); //hue
    imshow("Saturate", channels[1]); //saturate
    imshow("Value", channels[2]); //value
    channels[2] = 255; //value to max
    merge(channels, hsv); //merge h,s,v
    Mat newImage;
    cvtColor(hsv, newImage, COLOR_HSV2BGR); //convert HSV to BGR
    imshow("Fixed Value Image", newImage);
    waitKey(0);
 
    return 0;
}
 
 cs

 

실행결과:

 

설명:

cvtColor(image, hsv, COLOR_BGR2HSV); 

눈치가 빠르다면 단번에 코드의 의미를 파악할 수 있다. cvtColor()함수를 이용하여 COLOR_BGR2HSV 즉 BGR이미지에서 HSV이미지로 변환시키는 코드.

 

    vector<Mat>  channels;

    split(hsv, channels); 

개인적으로 신기했던 코드. Mat형식의 벡터를 만든다음 split()함수를 이용하여 각 벡터에 H, S, V의 이미지를 저장.

 

이후 코드는 이해가능할 것이다.

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#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
int main() {
    vector<int> params_jpg, params_png;
    params_jpg.push_back(IMWRITE_JPEG_QUALITY);          //JPG로 화질 설정
    params_jpg.push_back(95);
    params_png.push_back(IMWRITE_PNG_COMPRESSION);       //PNG 압축레벨 저장
    params_png.push_back(3);
 
    Mat image = imread("puppy.bmp");
    if (image.empty()) {
        cout << "Image unloaded" << endl;
        return 0;
    }
 
    imwrite("output.jpg", image, params_jpg); //puppy.bmp->output.jpg
    Mat image_1 = imread("output.jpg");
    if (image_1.empty()) {
        cout << "Image unloaded" << endl;
        return 0;
    }
 
    imwrite("output2.png", image, params_png); //puppy.bmp->output2.png
    Mat image_2 = imread("output2.png");
    if (image_2.empty()) {
        cout << "Image unloaded" << endl;
        return 0;
    }
 
    imshow("original image", image);
    imshow("output image", image_1);
    imshow("output image2", image_2);
 
    waitKey(0);
 
 
 
}
 
 cs

실행결과:

 

설명:

    vector<int> params_jpg, params_png;

    params_jpg.push_back(IMWRITE_JPEG_QUALITY);          //JPG로 화질 설정

    params_jpg.push_back(95);

    params_png.push_back(IMWRITE_PNG_COMPRESSION);       //PNG 압축레벨 저장

    params_png.push_back(3);

imwrite에 매개변수로 벡터를 넣기 위해 벡터를 만드는 과정.

이저 버전에서는 

imwrite("output.jpg", image, IMWRITE_JPEG_QUALITY, 95) ; 

이런식으로 코드를 짜도 실행이 됐었지만 현재 최신 버전에서는 에러로 뜬다. 

그래서 위에 코드처럼 벡터를 따로 만들어서 벡터값을 매개변수로 넣어야함...

 

    Mat image = imread("puppy.bmp");

    if (image.empty()) {

        cout << "Image unloaded" << endl;

        return 0;

    }

imread 이미지를 가져오는 코드

 

    imwrite("output.jpg", image, params_jpg); //puppy.bmp->output.jpg

    Mat image_1 = imread("output.jpg");

    if (image_1.empty()) {

        cout << "Image unloaded" << endl;

        return 0;

    }

원본 이미지를 jpg로 압축하여 저장하고 다시 불러와서 image_1이라는 변수에 저장.

 

    imwrite("output2.png", image, params_png); //puppy.bmp->output2.png

    Mat image_2 = imread("output2.png");

    if (image_2.empty()) {

        cout << "Image unloaded" << endl;

        return 0;

    }

마찬가지로 png로 압축한 뒤 불러오기.

 

    imshow("original image", image);

    imshow("output image", image_1);

    imshow("output image2", image_2);

이미지 보여주기.

 

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#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
int main() {
    VideoCapture cap; //카메라 또는 비디오 파일로 부터 프레임을 읽는데 필요한 정보
    cap.open("bike.avi");
 
    if (!cap.isOpened()) {
        return -1;
    }
    namedWindow("Video");
    Mat frame;
    int fps = (int)cap.get(CAP_PROP_FPS); //초당 프레임 수
    while (1) {
        if (!cap.read(frame)) //파일 끝에 도달하면 false 반환
            break;
        imshow("Video", frame);
        if (waitKey(1000 / fps) >= 0) break; //키보드 입력으로 재생을 멈추고자 할 때
    }
    cap.release(); return 0;
}
 
http://colorscripter.com/info#e" target="_blank" style="color:#e5e5e5text-decoration:none">Colored by Color Scripter
 http://colorscripter.com/info#e" target="_blank" style="text-decoration:none;color:white">cs
 
 
  

실행결과:

 

설명:

VideoCapture cap;

    cap.open("bike.avi"); 

if (!cap.isOpened()) {

        return -1;

    }

avi파일을 가져와서 open.

 

   namedWindow("Video");

윈도우창 이름 설정

 

    Mat frame;

    int fps = (int)cap.get(CAP_PROP_FPS); //초당 프레임 수

    while (1) {

        if (!cap.read(frame)) //파일 끝에 도달하면 false 반환

            break;

        imshow("Video", frame);

        if (waitKey(1000 / fps) >= 0) break; //키보드 입력으로 재생을 멈추고자 할 때

    }

    cap.release(); return 0;

비디오 보여주는 코드

1000을 초당 프레임 수로 나누면 기본 속도로 재생이 되고 1000에서 줄이거나 늘려서 재생속도를 조절할 수 있다.

 

 

 

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#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
int main() {
    Mat img(300, 500, CV_8UC1, Scalar(255));
    Point2f center(250, 150), pts[4];
    Size2f size(300, 100);
    RotatedRect rot_Rect(center, size, 50);
    Rect bound_Rect = rot_Rect.boundingRect();
    rectangle(img, bound_Rect, Scalar(0), 1);
    circle(img, rot_Rect.center, 1, Scalar(0), 2);
    rot_Rect.points(pts);
    for (int i = 0; i < 4; i++) {
        circle(img, pts[i], 4, Scalar(0), 2);
        line(img, pts[i], pts[(i + 1) % 4], Scalar(0), 1);
    }
    imshow("사각형", img);
    waitKey(0);
}
 
 
 cs

 

실행결과:

 

 

설명:

Mat img(300, 500, CV_8UC1, Scalar(255));

세로 300, 가로 500 화면, 흑백, Scalar(255) = 흰색

 

Point2f center(250, 150), pts[4];

직사각형의 가운데 점 250, 150, 그 중심으로 점 네개 정의.

 

Size2f size(300, 100);

직사각형의 크기

 

RotatedRect rot_Rect(center, size, 20);

회전된 직사각형 출력, 중심점은 위에 정의한 center, 크기는 size, 회전 각도는 20도

 Rect bound_Rect = rot_Rect.boundingRect();

위의 직사각형을 감싸는 사각형 정의

 

rectangle(img, bound_Rect, Scalar(0), 1);

img는 왜쓰는지 모르겠다. 위에 정의한 bound_Rect, 사각형테두리 색은 Scalar(0) = 검은색, 1은 굵기

 

circle(img, rot_Rect.center, 1, Scalar(0), 2);

rot_Rect.center에 원, 1은 원 크기, 사각형테두리 색은 Scalar(0) = 검은색, 2는 굵기

 

    for (int i = 0; i < 4; i++) {

        circle(img, pts[i], 4, Scalar(0), 2);

        line(img, pts[i], pts[(i + 1) % 4], Scalar(0), 1);

    }

RotadedRect각 꼭지점에 원 출력

RotadedRect각 꼭지점 연결 = 사각형 모양 완성

 

  imshow("사각형", img);

그린거(img) 출력.

 

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