[CV] 이미지 기본세팅 7 (필터효과)

 

1.  커스텀 필터로 data폴더안에 있는 모든 .png파일 불러오기

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import glob


image_path = "./data"
image_list = glob.glob(os.path.join(image_path, "*.png"))  # data 폴더안에 .png를 모두 불러옴

for path in image_list :
    print(path)
    image = cv2.imread(path, 1)
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    # custom filter 
    filter = np.array([[3,-2, -2 ], [-3, 7, -5], [5, -1, 0]])
    
    """
    각각의 a, b, c는 필터의 가중치  값을 나타냅니다. 이 값은 이미지의 각 픽셀과 이웃한 픽셀 간의 계산에 사용됩니다. 
    필터는 이미지의 각 픽셀에 적용되며, 
    필터 윈도우 내의 픽셀 값과 필터의 가중치를 곱한 후 합산합니다.
    """
    
    # custom filter 적용 
    custom_filter_img = cv2.filter2D(image, -1, filter)  # -1 : 출력이미지의 뎁스를 입력이미지와 동일하게
    
    plt.imshow(custom_filter_img)
    plt.show()

2.  세피아 필터적용

image_path = "./data"
image_list = glob.glob(os.path.join(image_path, "*.png"))

for path in image_list :
    print(path)
    image = cv2.imread(path, 1)
    
    # 효과필터 적용
    filter_ = np.array([[0.272, 0.534, 0.131], [0.119,0.686, 0.168], [0.393, 0.769, 0.189]])
    sepia_img = cv2.transform(image, filter_)
    
    plt.imshow(sepia_img)
    plt.show()
    
    
    """
    cv2.transform 함수는 이미지의 전체적인 변환 작업에 사용되며, 
    cv2.filter2D 함수는 이미지 필터링 작업을 통해 픽셀 값을 변형하는 데 사용됩니다.
    """

 

 

3. 엠보스효과

 

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import glob

image_path = "./data"
image_list = glob.glob(os.path.join(image_path, "*.png"))

for path in image_list :
    print(path)
    image = cv2.imread(path, 1)
    
    # 엠보스 효과
    filter_temp = np.array([[0, 1, 0], [0, 0, 0], [0, -1, 0]])
    
    emboss_img = cv2.filter2D(image, -1, filter_temp)
    emboss_img = emboss_img + 128
    
    plt.imshow(emboss_img)
    plt.show()