[OpenCV] 이미지 RGB값 평균산출

 

 

 

 

 

 

 

OpenCV 즉, 파이썬 라이브러리들을 가지고 이미지의 RGB값을 구하고

평균값을 산출하는 공부를 진행했습니다.

환경은 VMware에 우분투를 설치하여 테스트 환경을 구성했습니다.

VMware 우분투 환경구성이 안 된 분들은 아래 게시물 참고 하셔서 환경구성하시면 됩니다.

VMware Workstation Pro 무료 다운로드 및 설치

 

 

 

 

우선 파이썬 라이브러리 설치를 위한 환경구성은

VMware에 우분투 22.04.4LTS 버전을 설치하여 환경을 구성했다.

 

 

파이썬 라이브러리 설치를 위해 우선 Python3 설치를 진행했다.

apt install python3-pip

 

 

이미지의 RGB값 평균산출을 위한 파이썬 스크립트를 실행하기 위해서는 필요한 패키지들을 설치해 주었다.

pip install numpy
pip install scikit-learn
pip install matplotlib

 

위 명령어를 사용하여 numpy, scikit-learn, matplotlib 패키지의 설치를 수행하였다.

 

 

메모장을 열어서 아래 코드를 삽입한 뒤에

"이름.py" 로 저장하면 파이썬 스크립트 파일이 생성된다.

아래 코드 중 image_path = 뒤 경로는

테스트를 진행할 이미지파일의 경로를 넣어주면 된다.

color_definitions = { 이 뒤에는 색상을 정의}, color_grades = { 이 부분에는 등급을 정의} 하여

코드를 완성하면 된다. 파일형식(.jpg, .png)도 꼭 넣어줘야 한다.

import numpy as np
import cv2
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

image_path = "/샘플 이미지 경로/이미지 이름.png"  
image = cv2.imread(image_path)

if image is None:
    print("이미지를 읽을 수 없습니다. 경로를 확인하세요.")
    exit()

print(image.shape) 

image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

mask = np.all(image != [255, 255, 255], axis=-1)
filtered_image = image[mask]

image_array = filtered_image.reshape((filtered_image.shape[0], 3))
print(image_array.shape)

k = 5 
clt = KMeans(n_clusters=k)
clt.fit(image_array)

centroids = clt.cluster_centers_
for center in centroids:
    print(center)

def centroid_histogram(clt):
    numLabels = np.arange(0, len(np.unique(clt.labels_)) + 1)
    (hist, _) = np.histogram(clt.labels_, bins=numLabels)

    hist = hist.astype("float")
    hist /= hist.sum()

    return hist

hist = centroid_histogram(clt)
print(hist) 

average_color = np.dot(hist, centroids)
print("평균 색상값:", average_color)

color_definitions = {
 
 
  " 이 부분에는 색상을 정의"
 
 
}

color_grades = {
    
   " 이 부분에는 등급을 정의"
}

def get_closest_color_grade(avg_color):
    min_distance = float('inf')
    closest_grade = 0
    closest_color_name = ""

    for color_name, color in color_definitions.items():
        distance = np.linalg.norm(avg_color - color)
        if distance < min_distance:
            min_distance = distance
            closest_grade = color_grades[color_name]
            closest_color_name = color_name

    return closest_color_name, closest_grade

closest_color_name, color_grade = get_closest_color_grade(average_color)
print(f"가장 가까운 색상: {closest_color_name}, 평균 색상의 해당 등급: {color_grade}")

def plot_colors(hist, centroids):
    bar = np.zeros((50, 300, 3), dtype="uint8")
    startX = 0

    for (percent, color) in zip(hist, centroids):
        endX = startX + (percent * 300)
        bar[:, int(startX):int(endX)] = color.astype("uint8") 
        startX = endX

    return bar

bar = plot_colors(hist, clt.cluster_centers_)

plt.figure()
plt.axis("off")
plt.imshow(bar)
plt.show()

 

 

샘플이미지는 오픈 이미지나 구글 등 저작권 문제가 없는 이미지를 사용하였다.

위 파이썬 스크립트를 우분투 터미널에서 실행해 주면 된다.

 

 

위와 같이 이미지의 포함되어 있는 색상이 바 형태로 생성되며,

코드에서 정의해 준 색상과 근사치값의 색상의 등급을 출력하게 된다.

 

 

 

이 프로젝트는 VMware를 다운로드하고 설치하여 우분투를 구축된 환경에서 파이썬 라이브러리를 사용한 이미지 RGB값 평균을 산출하는 과정을 다룹니다. 질문이나 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 댓글로 남겨주세요! 😊