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OpenCV - 21. 블러링을 활용한 모자이크 처리, 이미지 스케치 효과 적용하기 본문

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OpenCV - 21. 블러링을 활용한 모자이크 처리, 이미지 스케치 효과 적용하기

데이터 파수꾼 Baek Kyun Shin 2020. 10. 19. 20:06

이번 포스팅에서는 블러링을 활용한 모자이크 처리와 이미지에 스케치 효과를 적용하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이번 포스팅 역시 '파이썬으로 만드는 OpenCV 프로젝트(이세우 저)'를 정리한 것임을 밝힙니다.

코드: github.com/BaekKyunShin/OpenCV_Project_Python/tree/master/06.filter

블러링을 활용한 모자이크 처리

마우스로 드래그하여 선택한 부분을 블러링 효과로 모자이크 처리를 해보겠습니다. 마우스 드래그 후 엔터를 눌러주면 됩니다.

# 블러링을 활용한 모자이크 (workshop_mosaic2.py)

import cv2

ksize = 30              # 블러 처리에 사용할 커널 크기
win_title = 'mosaic'    # 창 제목
img = cv2.imread('../img/taekwonv1.jpg')    # 이미지 읽기

while True:
    x,y,w,h = cv2.selectROI(win_title, img, False) # 관심영역 선택
    if w > 0 and h > 0:         # 폭과 높이가 음수이면 드래그 방향이 옳음 
        roi = img[y:y+h, x:x+w]   # 관심영역 지정
        roi = cv2.blur(roi, (ksize, ksize)) # 블러(모자이크) 처리
        img[y:y+h, x:x+w] = roi   # 원본 이미지에 적용
        cv2.imshow(win_title, img)
    else:
        break
cv2.destroyAllWindows()

이미지에 스케치 효과 적용하기

카메라로 찍은 이미지에 2D 스케치 효과를 적용해보겠습니다. 세부적인 코드는 지금까지 배웠던 것들입니다.

# 스케치 효과 (workshop_painting_cam.py)

import cv2
import numpy as np

# 카메라 장치 연결
cap = cv2.VideoCapture(0)   
while cap.isOpened():
    # 프레임 읽기
    ret, frame = cap.read()
    # 속도 향상을 위해 영상크기를 절반으로 축소
    frame = cv2.resize(frame, None, fx=0.5, fy=0.5, \
                        interpolation=cv2.INTER_AREA)
    if cv2.waitKey(1) == 27: # esc키로 종료
        break
    # 그레이 스케일로 변경    
    img_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 잡음 제거를 위해 가우시안 플러 필터 적용(라플라시안 필터 적용 전에 필수)
    img_gray = cv2.GaussianBlur(img_gray, (9,9), 0)
    # 라플라시안 필터로 엣지 검출
    edges = cv2.Laplacian(img_gray, -1, None, 5)
    # 스레시홀드로 경계 값 만 남기고 제거하면서 화면 반전(흰 바탕 검은 선)
    ret, sketch = cv2.threshold(edges, 70, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
    
    # 경계선 강조를 위해 침식 연산
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3,3))
    sketch = cv2.erode(sketch, kernel)
    # 경계선 자연스럽게 하기 위해 미디언 블러 필터 적용
    sketch = cv2.medianBlur(sketch, 5)
    # 그레이 스케일에서 BGR 컬러 스케일로 변경
    img_sketch = cv2.cvtColor(sketch, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

    # 컬러 이미지 선명선을 없애기 위해 평균 블러 필터 적용
    img_paint = cv2.blur(frame, (10,10) )
    # 컬러 영상과 스케치 영상과 합성
    img_paint = cv2.bitwise_and(img_paint, img_paint, mask=sketch)
    
    # 결과 출력
    merged = np.hstack((img_sketch, img_paint))
    cv2.imshow('Sketch Camera', merged)
    
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

 

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