openCv page Dewarp 분석 -1

2020-02-12

openCV, pageDewarp

개요

이번에는 openCV를 이용해서 북스캔을 구현하는 오픈소스를 분석해 보겠습니다. 해당 프로젝트의 기능은 기존에 구부려져 있는 책의 이미지를 피는 북스캔을 목적으로 하고 있습니다.

해당 정보는 아래를 참고 부탁드립니다.

이미지 파일 로딩

이 프로젝트는 page_dewarp.py 파일 하나로 이루어져 있습니다.
이 프로젝트를 구동하기 위해서는 아래와 같은 커맨드를 입력합니다.

python page_dewarp.py IMAGE1 [IMAGE2 ...]

기본적으로 python과 openCV 모듈이 PC에 탑재되어야 합니다. IMAGE1 IMAGE2는 파일 이름입니다. 여러개의 파일을 한꺼번에 처리할 수 있습니다.

프로젝트의 시작은 main()에서 시작합니다.

def main():

    # ① 파라미터 값은 이미지 파일 하나 이상이 들어와야 함
    if len(sys.argv) < 2:
        print 'usage:', sys.argv[0], 'IMAGE1 [IMAGE2 ...]'
        sys.exit(0)

    # ② 결과를 파일이 아닌 스크린으로 보여줄때 윈도우 창 이름 설정
    if DEBUG_LEVEL > 0 and DEBUG_OUTPUT != 'file':
        cv2.namedWindow(WINDOW_NAME)

    outfiles = [] # 아웃풋 파일을 List로 설정
    # ③ input 파일 개수만큼 for문을 돌림 (한개일땐 한번만...)
    for imgfile in sys.argv[1:]:
        # ④ 파일 이름으로 openCV에서 파일을 읽음
        img = cv2.imread(imgfile)
    ...

①은 파라미터의 길이로 이미지 파일 이름이 설정되어 있지 않으면 안내 문구를 돌려줍니다.
② 는프로젝트에는 DEBUG_LEVEL이 있어 설정에 따라 중간 결과물들을 볼 수 있습니다. 중간 결과물을 file이 아닌 screen으로 보고 싶으면 openCV에서 생성할 window 창의 이름을 설정해 줍니다.
③은 이미지 파일이 여러개가 로드되었을때 for문을 통해 모듈을 반복해서 돌립니다. 이미지가 하나라면 한번만 실행됩니다.
④는 cv.imread()를 통해서 입력된 이미지 파일을 openCV에서 처리할 numpy배열(img)로 변환합니다.

이미지 resize

1	small = resize_to_screen(img)

resize_to_screen() 함수를 통해서 이미지 resize를 실행합니다.

def resize_to_screen(src, maxw=1280, maxh=700, copy=False):

    height, width = src.shape[:2]

    scl_x = float(width)/maxw
    scl_y = float(height)/maxh

    scl = int(np.ceil(max(scl_x, scl_y)))

    if scl > 1.0:
        inv_scl = 1.0/scl
        img = cv2.resize(src, (0, 0), None, inv_scl, inv_scl, cv2.INTER_AREA)
    elif copy:
        img = src.copy()
    else:
        img = src

    return img

해당 함수의 기능은 입력 받은 이미지의 높이와 폭을 원본 비율을 유지시키는 선에서 기준크기1280x700과 비교해서 더 작게 resize하는 것입니다.

기본적으로 함수를 사용할 때 파라미터로 src만 입력했기 때문에 maxw=1280, maxh=700, copy=False값은 유지됩니다.

처음으로 scl_x = float(width)/maxw, scl_y = float(height)/maxh 을 통해서 폭과 높이에 대해서 기준 크기와의 차이를 비교합니다.

scl = int(np.ceil(max(scl_x, scl_y))) 에서는 비교된 스케일 중 큰 값을 기준으로 올림 처리를 해서 최종 스케일을 취득합니다.

if scl > 1.0: 만약 스케일이 기준크기보다 크다면 resize를 통해 원본 이미지를 줄여줍니다.

기준크기 이하로 만들기 위한 스케일 비율을 구하기 위해 inv_scl = 1.0/scl을 실행합니다.

img = cv2.resize(src, (0, 0), None, inv_scl, inv_scl, cv2.INTER_AREA)를 통해서 이미지 resize를 실행합니다.

cv2.resize의 기본형은 resize(src, dsize, dst=None, fx=None, fy=None, interpolation=None)입니다.

src : input 이미지 입니다.
dsize : resize를 위한 절대 크기가 입력됩니다. 여기서는 절대가 아닌 상대 크기로 변환하기 때문에 (0,0)을 입력하였습니다.
dst : 리턴으로 img를 받기때문에 dst값을 따로 입력하지 않습니다.
fx, fy : 폭과 높이를 resize 하기 위한 상대 비율을 입력합니다.
interpolation : 이미지 크기를 조절할때 사용할 보간법을 지정합니다.
- cv2.INTER_NEAREST : 이웃 보간법
- cv2.INTER_LINEAR : 쌍 선형 보간법
- cv2.INTER_LINEAR_EXACT : 비트 쌍 선형 보간법
- cv2.INTER_CUBIC : 바이큐빅 보간법
- cv2.INTER_AREA : 영역 보간법
- cv2.INTER_LANCZOS4 : Lanczos 보간법

여기서는 cv2.INTER_AREA를 사용해 영역 보간법을 사용하습니다.

기본적으로 쌍 선형 보간법이 가장 많이 사용됩니다.

이미지를 확대하는 경우, 바이큐빅 보간법이나 쌍 선형 보간법을 가장 많이 사용합니다.

이미지를 축소하는 경우, 영역 보간법을 가장 많이 사용합니다.

영역 보간법에서 이미지를 확대하는 경우, 이웃 보간법과 비슷한 결과를 반환합니다.

resize된 이미지

개발시 정리사항 끄적끄적

openCVpageDewarp

openCv page Dewarp 분석 -1

개요

이미지 파일 로딩

이미지 resize