[ OpenCV ] Basic 1 - 픽셀(Pixel)값 가져오고 설정하기

Getting and Setting Pixels

Python과 OpenCV를 이용하여 Pixel값을 가져오고 설정하는 방법을 설명드리겠습니다.

Pixel(픽셀)이란?
픽셀(=화소)은 화면을 구성하는 가장 기본이 되는 단위입니다. 디지털 이미지의 경우 수많은 타일의 모자이크 그림과 같은 사각형의 픽셀로 이루어져 있습니다. 

대부분의 픽셀은 두 가지 방식으로 표현됩니다.

• Grayscale/single channel
• Color

Grayscale 이미지에서 각 픽셀은 0에서 255 사이의 값을 가지여, 0은 검정에 해당하고 255는 흰색에 해당합니다.
0에서 255 사이의 값은 다양한 회색 음영으로, 0에 가까울수록 더 어둡고 255에 가까울수록 더 밝아집니다.

 

Color 픽셀은 일반적으로RGB색상 공간으로 표현됩니다. 하나의 픽셀은 Red, Green, Blue 이렇게 총 3개의 요소로 구성되어 있습니다. (RGB이외에도 HSV(색조, 채도, 값), Lab등이 있습니다.)

RGB Cube

값의 형식은 RGB튜플(Red, Green, Blue)로 되어 있으며, 각 색상은 0에서 255사의 정수로 표시됩니다. 이 수치는 각 색생의 강도를 나타냅니다.
예를들어 빨간색인 경우 (255, 0, 0), 파랑색은 (0, 0, 255) 이런식이죠. 흰색은 모든 색상이 존재하기 때문에 (255, 255, 255) 이며, 반대로 검정은 (0, 0, 0) 입니다.

[참고] 색상표

 

이미지는 픽셀 격자로 표시됩니다. 그리드 또는 모눈종이를 생각하시면 됩니다.

---

Import packages

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

Jupyter Notebook 및 Google Colab에서 이미지를 표시할 수 있도록 Function으로 정의

def img_show(title='image', img=None, figsize=(8 ,5)):
    plt.figure(figsize=figsize)
 
    if type(img) == list:
        if type(title) == list:
            titles = title
        else:
            titles = []
 
            for i in range(len(img)):
                titles.append(title)
 
        for i in range(len(img)):
            if len(img[i].shape) <= 2:
                rgbImg = cv2.cvtColor(img[i], cv2.COLOR_GRAY2RGB)
            else:
                rgbImg = cv2.cvtColor(img[i], cv2.COLOR_BGR2RGB)
 
            plt.subplot(1, len(img), i + 1), plt.imshow(rgbImg)
            plt.title(titles[i])
            plt.xticks([]), plt.yticks([])
 
        plt.show()
    else:
        if len(img.shape) < 3:
            rgbImg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
        else:
            rgbImg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
 
        plt.imshow(rgbImg)
        plt.title(title)
        plt.xticks([]), plt.yticks([])
        plt.show()

Load Image

cv2_image = cv2.imread('asset/images/test_image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

(h, w) = cv2_image.shape[:2]
img_show("Original", cv2_image)
 
print('이미지 사이즈 : {}'.format(cv2_image.shape))
print('이미지 dtype : {}'.format(cv2_image.dtype))
print('이미지 Height : {}'.format(cv2_image.shape[0]))
print('이미지 Width : {}'.format(cv2_image.shape[1]))
print('이미지 전체 픽셀 개수 : {}'.format(cv2_image.size))

이미지 사이즈 : (1028, 1024, 3)
이미지 dtype : uint8
이미지 Height : 1028
이미지 Width : 1024
이미지 전체 픽셀 개수 : 3158016

Getting Pixels

imread(filename, flags)함수를 사용하여 이미지를 불러옵니다. image의 타입은 Numpy 배열(numpy.ndarray) 입니다.
(0, 0) 픽셀의 RGB 값을 확인합니다.

(b, g, r) = cv2_image[0, 0]
print("Pixel at (0, 0) - Red: {}, Green: {}, Blue: {}".format(r, g, b))

Pixel at (0, 0) - Red: 210, Green: 224, Blue: 237

Setting Pixels

특정 픽셀값을 Update 할 수 있습니다.

# x=512, y=516
(b, g, r) = cv2_image[512, 516]
print("Pixel at (512, 516) - Red: {}, Green: {}, Blue: {}".format(r, g, b))
 
cv2_image[512, 516] = (0, 0, 255)
(b, g, r) = cv2_image[512, 516]
print("Changed Pixel at (512, 516) - Red: {}, Green: {}, Blue: {}".format(r, g, b))

Pixel at (512, 516) - Red: 255, Green: 0, Blue: 0
Changed Pixel at (512, 516) - Red: 255, Green: 0, Blue: 0

NumPy 배열을 사용하고 있기 때문에 배열 슬라이싱을 적용하여 이미지의 왼쪽 상단 모서리영역을 잡을 수 있습니다.

# 이미지의 중심을 계산
(cX, cY) = (w//2, h//2)
 
# 이미지의 왼쪽 상단 모서리 (y1:y2, x1:x2)
tl = cv2_image[0:cY, 0:cX]
img_show("Top-Left Corner", tl)

tr = cv2_image[0:cY, cX:w]
br = cv2_image[cY:h, cX:w]
bl = cv2_image[cY:h, 0:cX]
img_show(["Top-Right Corner", "Bottom-Right Corner", "Bottom-Left Corner"], [tr, br, bl])

cv2_image[0:cY, 0:cX] = (255, 255, 0)
 
# Show our updated image
img_show("Updated Image", cv2_image)