[Python OpenCV] 이미지를 그림화 하기 (색 일반화)

OpenCV를 활용하여 이미지를 그림처럼 바꾸어주는 방법

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먼저 이미지를 읽어줍니다.

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread("./test.jpg")

 

이미지를 Blur 처리 해주어야 합니다.

Blur 종류에는 여러가지가 있는데, 이미지에서 라인(경계선)을 살리기 위해 bilateralFilter 방식을 적용합니다.

함수를 만들어 주겠습니다.

def blurring( image, radius = 10, sigmaColor = 50 ) :
    qimg = image.copy() #이미지 복사
    
    # 이미지 크기에 따라 blur 효과의 정도를 달리합니다.
    sigmaColor += (qimg.shape[1] * qimg.shape[0]) // 100000
    radius += (qimg.shape[1] * qimg.shape[0]) // 100000
    
    blurring = cv2.bilateralFilter(qimg,  radius, sigmaColor, 70)
        
    return blurring
    

radius : 블러링 계산에 사용될 이웃한 픽셀의 크기

sigmaColor : Color 공간에서 Sigma 공간의 크기, 높아질수록 블러링 효과가 커짐

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테스트 파일 원본

원본 이미지

 

블러 처리한 결과

블러 처리한 이미지

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블러 처리로는 그림이라고 보기에는 조금 어렵네요.

주변의 비슷한 색끼리 묶어주면 어떨까요??

def createSimilarColorMap(img, value = 15):
        image = img.copy() #이미지 복사
        map = [] # 결과 이미지 변수
        for y, row in enumerate(image): # y 좌표
            line = [] 
            for x, bgr in enumerate(row): # x 좌표
                colorChange = False # 색 변경 여부
                blue, green, red = bgr # 해당 좌표의 색 추출
                for c in [-1, 1]: # 상하좌우 비교
                    try:  # indexError 방지를 위해 예외 처리 구문 삽입
                        b, g, r = image[y, x+c] # x 축 좌우 색 추출
                        # 같은 색이면 pass
                        if b==blue and g==green and r==red: pass 
                        # 색이 -value < color < +value 사이 값이면 색 변경
                        elif  b-value< blue <b+value and \
                        g-value< green <g+value and \
                        r-value< red <r+value:
                            line.append( [b, g, r] )
                            image[y][x] = [ b, g, r ]
                            colorChange = True
                            break
                    except IndexError as e: pass
                    
                    try: 
                        b, g, r = image[y+c, x] # y 축 상하 색 추출
                        if b==blue and g==green and r==red: pass
                        elif  b-value< blue <b+value and \
                        g-value< green <g+value and \
                        r-value< red <r+value: 
                            line.append( [b, g, r] )
                            image[y][x] = [ b, g, r ]
                            colorChange = True
                            break
                    except IndexError as e: pass
                # 만약 색 변경이 없다면, 기존 색 입력
                if not colorChange: line.append( [blue, green, red] )
                
            map.append( line )
        # numpy nd.array 형태로 반환
        return np.array(map)

위 함수를 적용하면 조금 더 그림과 같은 형태가 만들어집니다.

 

다만, value 값을 너무 작게 주면 변화가 거의 없고

value 값을 너무 크게 주면 형태가 너무 깨지게 됩니다.

 

이미지 혹은 상황에 맞게 적절한 값을 넣어주면 될 것 같습니다.

경험상 10~20 사이 값이면 적당한 것으로 보여집니다.

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비슷한 색 병합 결과

주변 비슷한 색 병합

 

이제 어느 정도 그림처럼 보여지네요.

라인도 조금 더 뚜렿해진 것으로 보입니다.

 

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다른 예시 추가

확대해서 보시면 됩니다...^^

원본 이미지, 블러 이미지, 주변 색 병합 이미지

 

21.05.16 업데이트 !!!

이후 cv2.kmeans() 를 활용하여 성능을 높였습니다.

해당 포스팅에서 적용한 알고리즘보다 시간도 덜 걸리고, 효율도 좋으니

다음 포스팅을 참고하시기 바랍니다..

https://tech-diary.tistory.com/25

[Python opencv] K-means 활용, 이미지 색상 개수 줄이기