이미지 전처리 전과정

pastry.jpg

0.01MB

 

위 이미지를 전처리 해보겠습니다.

전처리 전 크기 8679 바이트

전처리 전 크기 8679 바이트입니다.

 

#requirements.txt : 작업 환경
#pip freeze > requirements.txt : 자신의 환경에 있는 패키지를 모두 저장 해 둔 txt파일
pip freeze > requirements.txt

requirements.txt

0.02MB

 

pip install -r requirments.txt

환경구성은 위 requirements.txt파일을 이용하겠습니다.

 

 

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
import numpy as np
import pandas as pd
import os

#본인 dir 경로가 맞지 않다면 체크해주세요.####
#현 경로 확인
os.getcwd()
#경로 변경 코드
os.chdir('path')
#경로 존재하는지 여부 체크
os.path.exist('path')

저는 image가 로드가 안되길래 경로가 잘못되어있어서 수정해주었습니다.

 

이미지 전처리 과정은 다음과 같습니다.

1. imread() : 이미지 읽어오기
2. cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) : 그레이 스케일
3. cv2.resize(image, (64,64), interpolation = cv2.INTER_AREA) : 리사이징
4. image/255 : 정규화
5. cv2.Gaussianblur(image,(5,5),0) : 블러처리
6. 정규화
7.imwrite('저장.png',image)

 

img = cv2.imread('pastry.jpg')
#img 반응이 없음. 경로 문제 발생
img

os.getcwd()
#'C:\\Users\\PJS\\Documents\\study\\전공파일\\4학년\\데이터전처리'

os.chdir('C:/Users/PJS/Documents/study/전공파일/4학년/데이터전처리/240528')
os.getcwd()
#'C:\\Users\\PJS\\Documents\\study\\전공파일\\4학년\\데이터전처리\\240528'
img = cv2.imread('pastry.jpg')

#1. 그레이 스케일
gray_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#2. 리사이징 보간법 사용
resized_img = cv2.resize(gray_img, (128,128), interpolation = cv2.INTER_AREA)
#3. 정규화
resized_img/255
#4. 블러 처리
blur_img = cv2.GaussianBlur(resized_img, (5,5), 0)
#5. 정규화
reg_blur_img = resized_img/255
#6. 저장
cv2.imwrite('prep_pastry.png',reg_blur_img)

#시각화
plt.figure()
plt.subplot(1,4,1)
plt.imshow(img)
plt.subplot(1,4,2)
plt.imshow(gray_img,cmap='gray')
plt.subplot(1,4,3)
plt.imshow(resized_img,cmap='gray')
plt.subplot(1,4,4)
plt.imshow(reg_blur_img,cmap='gray')

전처리 후 크기 684 바이트

전처리 후 684 바이트로 전과 후에 비해 10배 이상 줄었습니다.

 

영상에서의 전처리는 아래 링크를 남겨두겠습니다.

https://pastryofjsmath.tistory.com/38

동영상 전처리