[Python] 그래픽스 09주차 과제 - 영역 검출을 위한 영상 전처리 (명함 인식)

● 목표

- 명함영상에서 명함영역을 검출하고 영역을 직사각형의 정상의 상태로 변환

 

● 세부목표:

- 명함영역의 각 변의 선분을 검출하고   

- 이 선분들을 이용하여 명함의 네 꼭지점의 좌표를 계산한 후 

- 꼭지점의 좌표를 이용하여 명함영역을 직사각형의 정상으로 변환한다.

 

● 기타:

- 주어진 두 장의 영상을 차례로 처리하는 하나의 프로그램으로 작성하세요.

- 필요한 경우 각 단계에서 *적절한* 최적화가 필요합니다. 여러분의 최적화 노력을 PPT에 간략하게 설명하기 바랍니다.

- 기타 세부적인 사항은 합리적으로 가정하시기 바랍니다.  

- 예를 들어 명함이 영상에 *적절한* 크기 및 방향으로 나타나 있고 명함의 상단이 수평선을 기준으로 좌우 30도 이내로만 회전 되어있다.

- 입력영상에 대하여 처리에 도움이 될 수 있는 적절한 가정을 할 수 있습니다.

 

● 과제의 내용

1. 명함영상을 에지영상으로 변환한다.

A. 원래 영상과 에지 영상을 나란히 디스플레이함.

 

2. 에지영상에 선분 검출을 적용하여 명함영역의 4 변을 추출한다.

A. 원래 영상에 추출한 4 변을 각각 다른 색 선분으로 표시할 것.

B. 추출된 네변(선분), (즉, 좌, 우, 상, 하단 )의 기울기, y 절편, 양끝점의 좌표을 각각 출력할 것.

 

3. 전단계에서 추출한 네 선분을 이용하여 명함영역의 네 꼭지점을 계산한다.

A. 각 꼭지점은 명함의 두 변의 교차점이다.

B. 원래 영상에 네 꼭지점을 각각 다른 색 점으로 표시할 것 .  

C. 네 꼭지점(좌상, 좌하, 우상, 우하 코너)의 좌표를 출력한다.

 

4. 네 꼭지점을 이용하여 명함영역이 직사각형이 되도록 기하변환 한다.

A. 기하 변환된 영상을 디스플레이한다.

 

5. 기타

A. *가능한, 그리고 최대한* 주어진 두 장의 예제 영상들을 포함하여 어떠한 입력 영상에 대해서도 자동으로 처리가 가능하도록 한다.

B. 각 단계 마다 컬러, 그레이, 이진 영상 등에 적절한 잡음 제거 등의 필터링이 적용되어야 합니다.

C. 각 단계의 처리과정을 최적화하고 최적화 과정과 노력을 PPT에서 설명하여야 합니다.

 

 

● 참고사항

* 아래는 제안, 예시의 하나이며 이러한 과정을 반드시 따를 필요는 없습니다. 과제에 참고로 하기 바랍니다.

 

1. 컴퓨터 비젼이 사람이 사람의 시각 작용을 흉내낼 수 있습니다. 그러한 시스템을 만들려면 사람이 명함영역을 검출해 내는 방법을 먼저 생각해 보아야 합니다. 그런 다음 컴퓨터 비젼 기술로 이 방법을 구현하면 됩니다.

 

2. 먼저 영상에 나타난 명함을 시각적으로 설명해 봅시다. 아래와 같은 예시로 설명할 수 있을 것입니다.

A. 명함 영역은 흰색의 사각형 영역이다.

B. 명함 내부에는 회사 로고, 사진 등이 들어있다.

C. 또한, 명함 내부에는 문자열이 있는 데 직선상에 나란히 나타난다.

D. 명함의 상(또는, 하/좌/우)단 경계는 선분이며 명함 영역의 위(또는, 아래/왼/오른)쪽에 존재한다.

E. 명함의 좌측 상단의 코너 포인트는 명함의 상단 및 좌단의 선분의 교차점이다. 나머지 코너 포인트들도 두 선분의 교차점들이다.

F. 명함은 상단은 수평에 가깝다. 명함이 회전되더라도 좌우 30도 이상 회전 되지는 않는다. 그러므로 상단이 하단 밑에 있다든가(즉, 명함이 거꾸로 나타남) 하는 일은 없다.

G. 이 외에도 명함을 자동 처리하는 데 도움이 될 만한 여러가지 가정을 추가할 수 있습니다.

 

3. 위에서 생각해낸 명함의 시각적인 특성을 이용하여 명함 처리 과정을 수학, 컴퓨터 비젼 기술로 구현할 수 있는 방법을 고안해 봅시다.

과제내용

반응형

Code

https://github.com/jin05154/edge-detection/blob/main/edge-detection-perspective-transform.py

GitHub - jin05154/edge-detection: Detect a business card in a random photo and warp the card to top-view perspective

import numpy as np
import cv2
import random
from scipy.spatial import distance as dist
 
def wait():
    wait = cv2.waitKey(0)
    while (wait != 32):
        wait = cv2.waitKey(0)
        print(wait)
 
 
def mouse_handler(event, x, y, flags, param):  # 마우스로 좌표 알아내기
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
        clicked = [x, y]
        print(clicked)
 
 
# card2 - 배경과 명함의 구분이 모호한 경우
def grab_cut(resized):
    mask_img = np.zeros(resized.shape[:2], np.uint8)  # 초기 마스크를 만든다.
 
    # grabcut에 사용할 임시 배열을 만든다.
    bgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64)
    fgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64)
 
    # rect = (130, 51, 885-130, 661-51) #mouse_handler로 알아낸 좌표 / card1일때
    rect = (107, 89, 580, 467)  # card2 일 때
    cv2.grabCut(resized, mask_img, rect, bgdModel, fgdModel, 3, cv2.GC_INIT_WITH_RECT)  # grabcut 실행
    mask_img = np.where((mask_img == 2) | (mask_img == 0), 0, 1).astype('uint8')  # 배경인 곳은 0, 그 외에는 1로 설정한 마스크를 만든다.
    img = resized * mask_img[:, :, np.newaxis]  # 이미지에 새로운 마스크를 곱해 배경을 제외한다.
 
    background = resized - img
 
    background[np.where((background >= [0, 0, 0]).all(axis=2))] = [0, 0, 0]
 
    img_grabcut = background + img
 
    cv2.imshow('grabcut', img_grabcut)
    wait()
 
    new_edged = edge_detection(img_grabcut)
    wait()
 
    global new_contour
    new_contour = contoursGrab(new_edged)
 
 
#에지 검출 : 흑백 -> 가우시안블러링 -> 캐니
def edge_detection(img):
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, gray = cv2.threshold(gray, 120, 255, cv2.THRESH_TOZERO)
    gray = cv2.GaussianBlur(gray, (7, 7), 0)
    gray = cv2.bilateralFilter(gray, 9, 75, 75)
    gray = cv2.edgePreservingFilter(gray, flags=1, sigma_s=45, sigma_r=0.2)
 
    edged = cv2.Canny(gray, 75, 200, True)
    #cv2.imshow("grayscale", gray)
    #wait()
    cv2.imshow("edged", edged)
    #wait()
 
    return edged
 
 
def contours(edge):
    global checkpnt
    #edged = edge_detection(resize_img)
    (cnts, _) = cv2.findContours(edge.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  # 계층관계가 필요없기 때문에 contour만 추출
 
    cnts = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[:5]  # contourArea : contour가 그린 면적
 
    for i in cnts:
        peri = cv2.arcLength(i, True)  # contour가 그리는 길이 반환
        approx = cv2.approxPolyDP(i, 0.02 * peri, True)  # 길이에 2% 정도 오차를 둔다
 
        if len(approx) == 4:  # 도형을 근사해서 외곽의 꼭짓점이 4개라면 명암의 외곽으로 설정
            screenCnt = approx
            size = len(screenCnt)
            break
        if len(approx) != 4 and checkpnt == 0:  # 사각형이 그려지지 않는다면 grab_cut 실행
            size = 0
            checkpnt += 1
            grab_cut(resize_img)
 
        if len(approx) != 4 and checkpnt > 0:
            size = 0
 
    if (size > 0):
        # 2.A 원래 영상에 추출한 4 변을 각각 다른 색 선분으로 표시한다.
        cv2.line(resize_img, tuple(screenCnt[0][0]), tuple(screenCnt[size-1][0]), (255, 0, 0), 3)
        for j in range(size-1):
            color = list(np.random.random(size=3) * 255)
            cv2.line(resize_img, tuple(screenCnt[j][0]), tuple(screenCnt[j+1][0]), color, 3)
 
        #for i in screenCnt: #이렇게 하면 네 변을 다른 색으로 표현 불가능(네 변이 모두 다 똑같은 색으로 나온다.)
            #color = list(np.random.random(size=3) * 256)
            #cv2.drawContours(resize_img, [screenCnt], -1,color, 3)
 
        # 2.B 추출된 선분(좌, 우, 상, 하)의 기울기, y절편, 양끝점의 좌표를 각각 출력
        axis = np.zeros(4)
 
        # 기울기 = (y증가량) / (x증가량)
        #left_axis = (screenCnt[0][0][1] - screenCnt[1][0][1]) / (screenCnt[0][0][0] - screenCnt[1][0][0])
        #down_axis = (screenCnt[1][0][1] - screenCnt[2][0][1]) / (screenCnt[1][0][0] - screenCnt[2][0][0])
        #right_axis = (screenCnt[2][0][1] - screenCnt[3][0][1]) / (screenCnt[2][0][0] - screenCnt[3][0][0])
        #upper_axis = (screenCnt[3][0][1] - screenCnt[0][0][1]) / (screenCnt[3][0][0] - screenCnt[0][0][0])
 
        axis[3] = (screenCnt[3][0][1] - screenCnt[0][0][1]) / (screenCnt[3][0][0] - screenCnt[0][0][0])
        for k in range(3):
            axis[k] = (screenCnt[k][0][1] - screenCnt[k+1][0][1]) / (screenCnt[k][0][0] - screenCnt[k+1][0][0])
 
        left_axis = axis[0] #좌 기울기
        down_axis = axis[1] #하 기울기
        right_axis = axis[2] #우 기울기
        upper_axis = axis[3] #상 기울기
 
        print("(2.B) 순서대로 좌, 우, 상, 하 선분의 기울기")
        print(left_axis, right_axis, upper_axis, down_axis)
        print("\n")
 
        # y = ax + b 에서 x = 0일때의 b가 y절편 / 기울기를 알고 두 좌표를 알 때의 방정식 : y - y1 = (y2 - y1)/(x2 - x1) * (x - x1)
        #좌 선분의 y절편
        #left_y - screenCnt[1][0][1] = left_axis * (left_x - screenCnt[1][0][0])
        #left_y = (left_axis * left_x) - (left_axis * screenCnt[1][0][0]) + screenCnt[1][0][1]
        #따라서 left_y = screenCnt[1][0][1] - (left_axis * screenCnt[1][0][0])
        left_y = screenCnt[1][0][1] - (left_axis * screenCnt[1][0][0]) #좌 y절편
 
        #우 선분의 y절편
        #right_y - screenCnt[3][0][1] = right_axis * (right_x - screenCnt[3][0][0])
        #right_y = (right_axis * right_x) - (right_axis * screenCnt[3][0][0]) + screenCnt[3][0][1]
        #따라서 right_y = screenCnt[3][0][1] - (right_axis * screenCnt[3][0][0])
        right_y = screenCnt[3][0][1] - (right_axis * screenCnt[3][0][0]) #우 y절편
 
        #상 선분의 y절편
        #upper_y - screenCnt[0][0][1] = upper_axis * (upper_x - screenCnt[0][0][0])
        #upper_y = (upper_axis * upper_x) - (upper_axis * screenCnt[0][0][0]) + screenCnt[0][0][1]
        #따라서 upper_y = screenCnt[0][0][1] - (upper_axis * screenCnt[0][0][0])
        upper_y = screenCnt[0][0][1] - (upper_axis * screenCnt[0][0][0]) #상 y절편
 
        #하 선분의 y절편
        #donw_y - screenCnt[2][0][1] = down_axis * (down_x - screenCnt[2][0][0])
        #down_y = (down_axis * down_x) - (down_axis * screenCnt[2][0][0]) + screenCnt[2][0][1]
        #따라서 down_y = screenCnt[2][0][1] - (down_axis * screenCnt[2][0][0])
        down_y = screenCnt[2][0][1] - (down_axis * screenCnt[2][0][0]) #하 y절편
 
        print("(2.B) 순서대로 좌, 우, 상, 하 선분의 y절편")
        print(left_y, right_y, upper_y, down_y)
        print("\n")
 
        #양끝점의 좌표
        print("(2.B) 순서대로 좌, 우, 상, 하 선분의 양 끝점")
        print((screenCnt[0][0][0], screenCnt[0][0][1]), (screenCnt[1][0][0], screenCnt[1][0][1])) #좌 선분의 양 끝점
        print((screenCnt[2][0][0], screenCnt[2][0][1]), (screenCnt[3][0][0], screenCnt[3][0][1])) #우 성분의 양 끝점
        print((screenCnt[0][0][0], screenCnt[0][0][1]), (screenCnt[3][0][0], screenCnt[3][0][1])) #상 성분의 양 끝점
        print((screenCnt[1][0][0], screenCnt[1][0][1]), (screenCnt[2][0][0], screenCnt[2][0][1])) #하 성분의 양 끝점
        print("\n")
 
        # 3.B 네 꼭짓점을 각각 다른 색 점으로 표시한다.
        cv2.drawContours(resize_img, screenCnt, 0, (0, 0, 0), 15) #검
        cv2.drawContours(resize_img, screenCnt, 1, (255, 0, 0), 15) #파
        cv2.drawContours(resize_img, screenCnt, 2, (0, 255, 0), 15) #녹
        cv2.drawContours(resize_img, screenCnt, 3, (0, 0, 255), 15) #적
 
        cv2.imshow("With_Color_Image", resize_img)
 
        # 3.C  네 꼭지점(좌상, 좌하, 우상, 우하)의 좌표를 출력한다.
        vertex = solving_vertex(screenCnt.reshape(4,2))
        #(topLeft, bottomLeft, topRight, bottomRight) = vertex
 
        print("(3.C) 순서대로 좌상, 좌하, 우상, 우하의 꼭짓점 좌표")
        print(vertex)
 
 
def contoursGrab(edged):
    (cnts, _) = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
 
    cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5]  # contourArea : contour가 그린 면적
 
    largest = max(cnts, key=cv2.contourArea)
    rect = cv2.minAreaRect(largest)
    r = cv2.boxPoints(rect)
    box = np.int0(r)
 
    size = len(box)
 
    # 2.A 원래 영상에 추출한 4 변을 각각 다른 색 선분으로 표시한다.
    cv2.line(resize_img, tuple(box[0]), tuple(box[size - 1]), (255, 0, 0), 3)
    for j in range(size - 1):
        color = list(np.random.random(size=3) * 255)
        cv2.line(resize_img, tuple(box[j]), tuple(box[j + 1]), color, 3)
 
    # 4개의 점 다른색으로 표시
    boxes = [tuple(i) for i in box]
    cv2.line(resize_img, boxes[0], boxes[0], (0, 0, 0), 15)  # 검
    cv2.line(resize_img, boxes[1], boxes[1], (255, 0, 0), 15)  # 파
    cv2.line(resize_img, boxes[2], boxes[2], (0, 255, 0), 15)  # 녹
    cv2.line(resize_img, boxes[3], boxes[3], (0, 0, 255), 15)  # 적
 
    cv2.imshow("With_Color_Image", resize_img)
 
    return boxes
 
 
def order_dots(pts):
    p = np.array(pts)
    xSorted = p[np.argsort(p[:, 0]), :]
    leftMost = xSorted[:2, :]
    rightMost = xSorted[2:, :]
 
    leftMost = leftMost[np.argsort(leftMost[:, 1]), :]
    (a, c) = leftMost
 
    D = dist.cdist(a[np.newaxis], rightMost, "euclidean")[0]
    (b, d) = rightMost[np.argsort(D), :]
    return a, b, c, d
 
 
def transformationGrab(resized, pts):
    p = np.array(pts)
    rect = np.zeros((4, 2), dtype="float32")
 
    s = p.sum(axis=1)
    rect[0] = pts[np.argmin(s)]
    rect[2] = pts[np.argmax(s)]
    diff = np.diff(pts, axis=1)
    rect[1] = pts[np.argmin(diff)]
    rect[3] = pts[np.argmax(diff)]
 
    a, b, c, d = rect
 
    w1 = abs(c[0] - d[0])
    w2 = abs(a[0] - b[0])
    h1 = abs(b[1] - c[1])
    h2 = abs(a[1] - d[1])
 
    w = max([w1, w2])
    h = max([h1, h2])
 
    #dst = np.float32([[0, 0], [w - 1, 0], [w - 1, h - 1], [0, h - 1]])
    dst = np.array([
        [0, 0],
        [640, 0],
        [640, 480],
        [0, 480]
    ], dtype=np.float32)
 
    M = cv2.getPerspectiveTransform(rect, dst)
    result = cv2.warpPerspective(resized, M, dsize=(640, 480))
 
    cv2.imshow("transformation", result)
    return result
 
 
def solving_vertex(pts):
    points = np.zeros((4,2), dtype= "uint32") #x,y쌍이 4개 쌍이기 때문
 
    #원점 (0,0)은 맨 왼쪽 상단에 있으므로, x+y의 값이 제일 작으면 좌상의 꼭짓점 / x+y의 값이 제일 크면 우하의 꼭짓점
    s = pts.sum(axis = 1)
    points[0] = pts[np.argmin(s)] #좌상
    points[3] = pts[np.argmax(s)] #우하
 
    #원점 (0,0)은 맨 왼쪽 상단에 있으므로, y-x의 값이 가장 작으면 우상의 꼭짓점 / y-x의 값이 가장 크면 좌하의 꼭짓점
    diff = np.diff(pts, axis = 1)
    points[2] = pts[np.argmin(diff)] #우상
    points[1] = pts[np.argmax(diff)] #좌하
 
    src.append(points[0])
    src.append(points[1])
    src.append(points[2])
    src.append(points[3])
 
    return points
 
 
def transformation():
    #print(src)
    src_np = np.array(src, dtype=np.float32)
    #print(src_np)
 
    dst_np = np.array([
        [0, 0],
        [0, 480],
        [640, 0],
        [640, 480]
    ], dtype=np.float32)
 
    M = cv2.getPerspectiveTransform(src=src_np, dst=dst_np)
 
    result = cv2.warpPerspective(resize_img, M=M, dsize=(640, 480))
 
    cv2.imshow("result", result)
 
 
class Point:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
 
    def __str__(self):
        return f"[{self.x} {self.y}]"
 
 
# y절편 구하기
def get_intercepts(ordered_dots):
    slopes = get_slopes(ordered_dots)
 
    a, b, c, d = [Point(*coord) for coord in ordered_dots]
 
    left = -a.x * slopes[0] + a.y
    right = -b.x * slopes[1] + b.y
    top = -a.x * slopes[2] + a.y
    bottom = -c.x * slopes[3] + c.y
 
    return left, right, top, bottom
 
 
# 기울기 구하기
def get_slopes(ordered_dots):
    a, b, c, d = [Point(*coord) for coord in ordered_dots]
 
    left = (a.y - c.y) / (a.x - c.x)
    right = (b.y - d.y) / (b.x - d.x)
    top = (a.y - b.y) / (a.x - b.x)
    bottom = (c.y - d.y) / (c.x - d.x)
 
    return left, right, top, bottom
 
 
 
if __name__ == "__main__":
    filename = 'card1.jpg'
    ori_img = cv2.imread(filename)
    resize_img = cv2.resize(ori_img, dsize=(640, 480), interpolation=cv2.INTER_AREA)  # 원래 사진이 4000x3000 이라서 사이즈 조절하였음.
 
    global checkpnt
    global new_contour
    checkpnt = 0
    src = []  # 명함 영역 꼭지점의 좌표
    # grab_cut()
    # wait()
    # edge_detection(grab_cut())
    # wait()
    cv2.imshow('original_img', resize_img)
    wait()
    edged = edge_detection(resize_img)
    wait()
    contours(edged)
    wait()
    if checkpnt == 0:
        transformation()
    else:
        pts = new_contour
        transformationGrab(resize_img, pts)
        dots = order_dots(pts)
        a, b, c, d = dots
        print("2-B	추출된 네변(선분), (즉, 좌, 우, 상, 하단 )의 기울기, y 절편, 양끝점의 좌표을 각각 출력할 것.\n")
        print("기울기 :")
        print(get_slopes(dots))
        print("\n")
        print("y절편 :")
        print(get_intercepts(dots))
        print("\n")
        print("양끝점 :")
        print(a, c)
        print(b, d)
        print(a, b)
        print(c, d)
 
        print("\n")
        print("3-C.	네 꼭지점(좌상, 좌하, 우상, 우하 코너)의 좌표를 출력한다")
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