[CV] 이미지 기본세팅 2 (리사이징, 크롭)

1.  이미지 타입, 크기 확인하기

import cv2
image_path = "./data/cat.png"

# image read 
image = cv2.imread(image_path)

# image 타입 
image_type = type(image)
print("이미지 타입 >> " , image_type)

# 이미지 크기 확인 
image_height, image_width, image_channel = image.shape
print(image_height, image_width, image_channel)

# 이미지 타입 >>  <class 'numpy.ndarray'>
# 162 310 3

 

2. 이미지 리사이징

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

image_path = "./data/cat.png"

image = cv2.imread(image_path)

image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # cv2로 불러오면  BGR을 RGB로 바꿔줘야함
# https://itcreator.tistory.com/141 에 적어둠

# 이미지 크기 조절 
image_resize = cv2.resize(image, (244,244))

# 이미지 크기 확인 
image_height_, image_width_, _ = image_resize.shape


# 원본 이미지 
plt.imshow(image)
plt.show()

 

# 리사이즈 이미지 
print(image_height_, image_width_)
# 244 244

plt.imshow(image_resize)
plt.show()

# 저장하기

import cv2
image_resize = cv2.cvtColor(image_resize, cv2.COLOR_BGR2RGB)  
cv2.imwrite("./data/resize_image.png", image_resize)  # cv2.imwrite로 저장하기

# True라고 뜨면 저장된거

 

3. 이미지 자르기(슬라이싱)

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

image_path = "./data/cat.png"
image = cv2.imread(image_path)
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

image_cropped = image[10:,:200]   #  [행시작:행끝, 열시작:열끝]

plt.imshow(image)
plt.show()

 

plt.imshow(image_cropped)
plt.show()

 

 

3-1. 이미지자르기(좌표)

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

image_path = "./data/cat.png"
image = cv2.imread(image_path)
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)


x1, y1 = 50, 50 # 좌측 상단 모서리 좌표 
x2, y2 = 150,150 # 우측 하단 모서리 좌표 

cropped_image_test = image[y1:y2, x1:x2]   # y가 먼저인 이유는 좌표평면에서 행렬의 행은 y값임
plt.imshow(cropped_image_test)
plt.show()

 

 

 

 

 

 

2. 변환하기

3. 리사이즈

4. 크롭  (슬라이싱,좌표)