영상의 속성과 픽셀 값 참조

OpenCV는 영상 데이터를 numpy.ndarry로 표현

import sys
import cv2

# 영상 불러오기
img1 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_COLOR)

numpy.ndarray
ndim : 차원 수. len(img.shape)과 같음
shape : 각 차원의 크기. (h, w) - 그레이스케일 영상 또는 (h, w, 3) - 컬러 영상
size : 전체 원소 개수
dtype : 원소의 데이터 타입. 영상 데이터는 uint8

img1, img2 조사식

 

OpenCV 영상 데이터 자료형과 NumPy 자료형

OpenCV 자료형(1채널)	NumPy	자료형 구분
cv2.CV_8U	numpy.uint8	8비트 부호없는 정수
cv2.CV_8S	numpy.int8	8비트 부호있는 정수
cv2.CV_16U	numpy.uint16	16비트 부호없는 정수
cv2.CV_16S	numpy.int16	16비트 부호있는 정수
cv2.CV_32S	numpy.int32	32비트 부호있는 정수
cv2.CV_32F	numpy.float32	32비트 부동소수형
cv2.CV_64F	numpy.float64	64비트 부동소수형
cv2.CV_16F	numpy.float16	16비트 부동소수형

• 그레이스케일 영상: cv2.CV_8UC1 → numpy.uint8, shape = (h, w)
• 컬러 영상: cv2.CV_8UC3 → numpy.uint8, shape = (h, w, 3)
파이썬에서 NumPy 에 정의된 자료형 외에 OpenCV 자료형으로도 사용 할 수 있다.

 

영상의 속성 참조 예제

#img_info.py
import sys
import cv2


# 영상 불러오기
img1 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_COLOR)

if img1 is None or img2 is None:
    print('Image load failed!')
    sys.exit()

# 영상의 속성 참조
print('type(img1):', type(img1))
print('img1.shape:', img1.shape)
print('img2.shape:', img2.shape)
print('img1.dtype:', img1.dtype)

# 영상의 크기 참조
h, w = img2.shape[:2]
print('img2 size: {} x {}'.format(w, h))

if len(img1.shape) == 2:
    print('img1 is a grayscale image')
elif len(img1.shape) == 3:
    print('img1 is a truecolor image')

cv2.imshow('img1', img1)
cv2.imshow('img2', img2)
cv2.waitKey()

# 영상의 픽셀 값 참조
for y in range(h):
    for x in range(w):
        img1[y, x] = 255
        img2[y, x] = (0, 0, 255)        

# img1[:,:] = 255
# img2[:,:] = (0, 0, 255)

cv2.imshow('img1', img1)
cv2.imshow('img2', img2)
cv2.waitKey()

cv2.destroyAllWindows()

 

출력결과