[파이썬] opencv-python 동적 영역 분할

07 Sep 2023

opencv python

OpenCV-Python은 이미지 처리와 컴퓨터 비전에 널리 사용되는 강력한 라이브러리입니다. 이번 포스트에서는 OpenCV-Python의 동적 영역 분할 기능에 대해 알아보겠습니다. 동적 영역 분할은 이미지를 고정된 개수의 영역으로 분할하는 작업을 의미합니다. 이를 통해 이미지에서 물체를 식별하거나 배경을 제거하는 등의 다양한 응용이 가능합니다.

설치하기

OpenCV-Python을 사용하기 위해서는 우선 OpenCV 패키지를 설치해야 합니다. 아래 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install opencv-python

예제 코드

다음은 Python에서 OpenCV-Python을 사용하여 동적 영역 분할을 수행하는 예제 코드입니다. 이 예제에서는 GrabCut 알고리즘을 사용하여 이미지를 분할합니다.

import cv2
import numpy as np

def dynamic_segmentation(image_path):
    # 이미지 불러오기
    image = cv2.imread(image_path)

    # 초기 마스크 생성
    mask = np.zeros(image.shape[:2], np.uint8)

    # ROI(Region of Interest)를 설정하여 전경을 표시
    x, y, w, h = cv2.selectROI("Select ROI", image, False)
    cv2.destroyAllWindows()

    # GrabCut 알고리즘 수행
    bgd_model = np.zeros((1, 65), np.float64)
    fgd_model = np.zeros((1, 65), np.float64)
    cv2.grabCut(image, mask, (x, y, w, h), bgd_model, fgd_model, 5, cv2.GC_INIT_WITH_RECT)

    # 결과 마스크 생성
    mask2 = np.where((mask == 2) | (mask == 0), 0, 1).astype('uint8')

    # 이미지에 마스크를 적용하여 전경 분리
    result = image * mask2[:, :, np.newaxis]

    # 결과 출력
    cv2.imshow("Result", result)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

위의 코드는 이미지를 불러오고 사용자로부터 ROI를 선택하여 전경을 표시합니다. GrabCut 알고리즘을 통해 이미지를 분할한 후, 결과 마스크를 생성하고 이미지에 마스크를 적용하여 전경을 분리합니다. 마지막으로 결과를 출력합니다.

실행하기

위의 예제 코드를 별도의 Python 파일로 저장한 후, 실행해보세요. 실행 시 이미지를 선택하고 ROI를 선택하여 전경 분리 결과를 확인할 수 있습니다.

결과

동적 영역 분할을 통해 이미지에서 전경을 분리할 수 있습니다. 이를 응용하여 객체 식별, 배경 제거 등 다양한 작업에 활용할 수 있습니다.

OpenCV-Python을 사용하여 동적 영역 분할을 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. OpenCV의 다양한 기능을 활용하여 이미지 처리와 컴퓨터 비전 작업을 보다 효과적으로 수행할 수 있습니다.