opencv로 배우는 영상 처리 및 응용 5장

[한윤지]

5장 연습문제

6. 다음 예시 코드는 컴파일 에러가 발생한다. 에러가 발생하는 부분을 수정하고 실행 결과를 적으시오.

(1)

(1) 수정전 코드

(1) 수정한 코드

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#include <opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<string> using namespace cv; using namespace std; int main(void) {     Matx23f m1(1, 2, 3, 1, 2, 3);     Matx23f m2(3, 3, 4, 2, 2, 3);     Mat m3, m4;     add(m1, m2, m3);       // 배열 m1,m2 값 더해 m3에 저장     multiply(m1, m2, m4);  // 배열 m1, m2 값 곱해 m4에 저장       cout << "[m1] = " << endl << m1 << endl;     cout << "[m2] = " << endl << m2 << endl;     cout << "[m3] = " << endl << m3 << endl;     cout << "[m4] = " << endl << m4 << endl; }   Colored by Color Scripter

cs

(2)

(2) 수정전 코드

(2) 수정된 코드

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#include <opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<string> using namespace cv; using namespace std; int main(void) {     int data[] = {         1,2,3,4,5,6,7,8,9,10     };     Mat m1(2, 3, CV_8UC2, data);     vector<Mat> sp_mat;     split(m1, sp_mat);     cout << sp_mat[0] << endl;     cout << sp_mat[1]<< endl; }

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(3)

(3) 수정전 코드

(3) 수정된 코드

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#include <opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<string> using namespace cv; using namespace std; int main(void) {     Mat_<uchar> m1(2, 3), m2(2, 3),m3,m4;       m1 << 1, 1, 2, 2, 3, 3;     m2 << 2, 1, 3, 1, 4, 1;       subtract(m1, m2, m3);     reduce(m1, m4, 0, REDUCE_MAX);       // uchar 이므로 음수를 표현하지 못하기 때문에     // 뺄셈 결과가 음수면 0으로 클리핑 됨     cout << "[m3] = " << endl << m3 << endl;     cout << "[m4] = " << endl << m4 << endl;     cout << "sum(m1) = " << endl << sum(m1) << endl;     cout << "mean(m2) = " << endl << mean(m2) << endl; }   Colored by Color Scripter

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7. 다음의 컬러 영상 파일(logo.jpg)을 입력 받아서 RGB의 3개 채널을 분리하고, 각 채널을 컬러 영상을 윈도우에 표시해보자. 즉, Red 채널은 빨간색으로, Green 채널은 초록색으로, Blue 채널은 파란색으로 표현되도록 다음의 프로그램을 완성하시오.

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#include <opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<string> using namespace cv; using namespace std; int main(void) {     Mat image = imread("3.jpg", IMREAD_COLOR);     CV_Assert(image.data);      Mat bgr[3];     Mat black(image.size(), CV_8UC1, Scalar(0));     split(image, bgr);     Mat rcolor[] = { black, black, bgr[2]};     Mat gcolor[] = { black, bgr[1], black};     Mat bcolor[] = { bgr[0], black, black };     merge(rcolor,3,bgr[2]);     merge(gcolor, 3, bgr[1]);     merge(bcolor, 3, bgr[0]);       imshow("image", image);     imshow("Red 채널", bgr[2]);     imshow("Green 채널", bgr[1]);     imshow("Blue 채널", bgr[0]);     waitKey(0);     return 0; }   Colored by Color Scripter

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8. 다음 조선 수군의 영상에서 특정 영역의 타원만을 복사하여 새 창에 표시하는 프로그램을 완성하시오.

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#include <opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<string> using namespace cv; using namespace std; int main(void) {     Mat image = imread("3.jpg", IMREAD_COLOR);     CV_Assert(image.data);        // 새로운 크기 지정     Size newSize(600,400);   // 600x400      // 이미지 크기 조정     Mat newImage;     resize(image, newImage, newSize);  // resize 함수로 image 사이즈 조절       Mat dst1;     Mat mask(newImage.size(), CV_8UC3, Scalar(0,0,0));       Point center(400,150);     ellipse(mask, center, Size(150, 200), 0, 0, 360, Scalar(255,255,255), -1);     bitwise_and(newImage, mask, dst1);     imshow("image", newImage);     imshow("dst1", dst1);     waitKey(0);     return 0; }   Colored by Color Scripter

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9. 3행, 6열의 행렬을 생성하고, 행렬의 원소를 초기화한 후에 cv::reduce() 함수를 이용해서 가로 방향과 세로 방향으로 감축하여 평균을 구한 결과를 출력하시오.

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#include <opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<string> using namespace cv; using namespace std; int main(void) {     uchar data[] = {         1,2,3,4,5,6,         7,8,9,10,11,12,         13,14,15,16,17,18,19     };     Mat m_reduce1, m_reduce2;     Mat m1(3, 6,CV_8UC1,data);     reduce(m1, m_reduce1, 1, REDUCE_AVG);     reduce(m1, m_reduce2, 0, REDUCE_AVG);     cout << "행렬 가로방향 평균: " <<endl<< m_reduce1 << endl;     cout << "행렬 세로방향 평균: " << m_reduce2 << endl;     return 0; }   Colored by Color Scripter

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10.  PC 카메라로 영상을 읽어서 특정 부분(관심영역)의 합과 평균을 구하는 프로그램을 작성하시오.

1) 관심영역은 200, 100 좌표에서 200x100 크기로 구한다.
2) mean() 함수를 사용하여 평균을 구하시오.
3) mean() 함수를 사용하지 않고 영상 순회 방법으로 평균을 구하시오.

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#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(void) {     VideoCapture capture(0);     if (!capture.isOpened()) {         cout << "카메라가 연결되지 않았습니다." << endl;         exit(1);     }     Rect rec(200, 100, 200, 100);     for (;;)     {         Mat frame;         capture.read(frame);         Mat result = frame(rec);         Scalar mean_value = mean(result);         // 픽셀 값을 직접 순회하여 평균 계산         Vec3d sum = { 0, 0, 0 }; // BGR 채널 합         int count = 0;         for (int y = 0; y < result.rows; y++) {             for (int x = 0; x < result.cols; x++) {                 Vec3b pixel = result.at<Vec3b>(y, x); // 픽셀 값 (BGR)                 sum[0] += pixel[0]; // Blue 채널 합산                 sum[1] += pixel[1]; // Green 채널 합산                 sum[2] += pixel[2]; // Red 채널 합산                 count++;             }         }         Vec3d no_mean_value = sum / count; // 평균 계산           imshow("영상보기", frame);         cout << "mean 함수 사용하여 구한 평균 값: " << mean_value << endl;         cout << "mean 함수 사용하지 않고 구한 평균 값: " << no_mean_value << endl;         if (waitKey(30) >= 0) break;     }     return 0; }   Colored by Color Scripter

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11. PC 카메라로 영상을 받아들여서 다음과 같이 윈도우의 특정 영역에서 재생하시오.

1) 메인 윈도우는 400x300 크기로 한다.
2) 관심영역은 30,30 좌표에서 320x240 크기로 한다.
3) 관심영역에 빨간색 테두리를 두른다.

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#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std;   int main(void) {     VideoCapture capture(0);     if (!capture.isOpened()) {         cout << "카메라가 연결되지 않았습니다." << endl;         return -1;     }       // 관심 영역 설정     Rect rec(30, 30, 320, 240);       for (;;)     {         Mat frame,resizeFrame, mask, result;         capture >> frame;            resize(frame, resizeFrame, Size(400, 300));         // 마스크 생성 (ROI 부분만 흰색)         mask = Mat::zeros(resizeFrame.size(), CV_8UC3);         rectangle(mask, rec, Scalar(255, 255,255), -1); // 관심 영역 흰색         rectangle(resizeFrame, rec, Scalar(0, 0, 255), 3);   // 빨간색 테두리         bitwise_and(resizeFrame, mask, result);           imshow("메인 윈도우", result);           if (waitKey(30) >= 0) break;     }       return 0; }   Colored by Color Scripter

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12. 영상 파일을 읽어서 메인 윈도우에 다음과 같이 출력하시오.

1) 메인 윈도우의 정 부분 2곳을 관심영역으로 지정한다.
2) 관심영역1는 영상의 밝기를 50만큼 밝게 한다.
3) 관심영역2은 영상의 화소대비를 증가시킨다.

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#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std;   int main(void) {     Mat image = imread("4.jpg", IMREAD_COLOR);     CV_Assert(image.data);       // 관심 영역 설정     Rect rec1(30, 30, 200, 200);     Rect rec2(300, 30, 200, 200);       Mat resizeImage;     resize(image, resizeImage, Size(600, 400));     rectangle(resizeImage, rec1, Scalar(0, 0, 255), 3);   // 빨간색 테두리     rectangle(resizeImage, rec2, Scalar(0, 0, 255), 3);   // 빨간색 테두리     resizeImage(rec1) += 50;     resizeImage(rec2) *= 1.5;     imshow("메인 윈도우", resizeImage);     waitKey();     return 0; }   Colored by Color Scripter

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13. cv::sortIdx() 함수를 활용해서 다음의 조건에 부합하도록 벡터의 원소를 정렬하시오.

1) 벡터의 원소는 Rect 객체이다.
2) 벡터의 원소는 임의로 지정한다.
3) 정렬의 기준은 Rect 객체의 크기이다,
4) 오름차순으로 정렬하여 콘솔창에 출력한다.

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#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(void) {     vector<Rect>v;     Mat_<int>vSort,rectSize;     for (int i = 0; i < 4; i++)     {         v.push_back(Rect(i * 10, i * 10, 100*i, 100*i));         rectSize.push_back(v[i].area());     }     sortIdx(rectSize, vSort, SORT_EVERY_COLUMN);     for (int i = 0; i < 4; i++)     {         cout << v[vSort.at<int>(i)] << endl;     }     return 0; }   Colored by Color Scripter

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15. 5.6절에서 예제_5.6.2의 삭각형 회전하기 예제를 확장하여 그 사각형의 중심점을 기준으로 45도 회전시키는 프로그램을 완성하시오.

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#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(void) {     vector<Point3f>rect_pt1, rect_pt2;     rect_pt1.push_back(Point3f(200, 50,1));     rect_pt1.push_back(Point3f(400, 50,1));     rect_pt1.push_back(Point3f(400, 250,1));     rect_pt1.push_back(Point3f(200, 250,1));       float theta = 45 * CV_PI / 180;     Matx33f m(cos(theta), -sin(theta),0, sin(theta), cos(theta),0,0,0,1);     Mat t1 = Mat::eye(3, 3, CV_32F);     Mat t2 = Mat::eye(3, 3, CV_32F);       Point3f delta = (rect_pt1[2] - rect_pt1[0]) / 2.0f;     Point3f center = rect_pt1[0] + delta;       // 원점으로 이동 (사각형의 중심을 원점으로 맞추기)     for (int i = 0; i < 4; i++) {         rect_pt1[i] = rect_pt1[i] - center;     }       //  회전 변환 적용     transform(rect_pt1, rect_pt2, m);       // 원래 위치로 되돌리기     for (int i = 0; i < 4; i++) {         rect_pt2[i] = rect_pt2[i] + center;         rect_pt1[i] = rect_pt1[i] + center;     }       Mat image(400, 500, CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255));     for (int i = 0; i < 4; i++)     {         Point pt1(rect_pt1[i].x, rect_pt1[i].y);         Point pt2(rect_pt1[(i + 1) % 4].x, rect_pt1[(i + 1) % 4].y);         Point pt3(rect_pt2[i].x, rect_pt2[i].y);         Point pt4(rect_pt2[(i + 1) % 4].x, rect_pt2[(i + 1) % 4].y);         line(image, pt1, pt2, Scalar(0, 0, 0), 2);         line(image, pt3, pt4, Scalar(255, 0, 0), 2);         cout << "rect_pt1[" << to_string(i) + "=]" << rect_pt1[i] << "\t";         cout << "rect_pt2[" << to_string(i) + "=]" << rect_pt2[i] << endl;     }     imshow("image", image);     waitKey();     return 0; }   Colored by Color Scripter

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