꼰대코더

일과 관련해서 이미지 중의 Barcode를 자동으로 찾아내서 디코딩하는 라이브러리를 조사해 보았다. *Windows VC++환경(어디까지나 가지고 있는 특정 이미지를 사용)라이브러리결과참고OpenCV (cv::barcode::BarcodeDetector)위치 특정 불가VER 4.80 이상 필요zbar 같은 바코드영역들을  하나로 묶어서 결과 출력 x64 버젼이 필요ZXing같은 바코드영역들이 수평으로 존재하지 않는 한 각각 다른 결과로 출력다운로드  결국 ZXing 을 선택하게 되었다. #include #include "opencv2/opencv.hpp"#include "ReadBarcode.h"#include "BarcodeFormat.h"int main(int argc, char** argv){  ..

과제findContours 에 RETR_EXTERNAL 옵션을 주면 가장 외곽의 연결된 선의 좌표들을 추출하는데, 만약 그 외곽선의 일부가 약한 픽셀로 되어 있다면 결과는 봉쇄되지 않은 contour로 인해 안쪽의 contour 좌표들도 결과로 추출되게 된다.결과적으로 가장 외곽의 contour만 추출하고자 한다.  아이디어모든 contour의 포인터들을 하나의 벡터에 집어넣고 그 벡터를 convexHull 로 처리하면 외곽에 완만한 곡선의 결과 포인트들만 얻을 수 있다.처리속도를 고려한다면 모든 포인트들을 전부 벡터에 넣을 필요는 없고 간격을 두고 처리하는 것도 좋은 아이디어이다.※ convexHull 과 approxPolyDP 의 차이점은 approxPolyDP 가 모든 contour 포인트들 대상으..

과제아래와 같이 영수증을 모아 스캔한 이미지가 있고 영수증 영역을 각각 분리하고자 한다. 아이디어1. 위에 4장은 세로로 길고 아래 한장은 옆으로 눕혀있다.2. 위의 4장은 세로이므로 흑백 이미지로 변환한 후 세로로 길게 (3 x 40) 모펄러지 필터를 적용하자3. 2의 필터로 문자들간에 거리가 40픽셀 이하는 하나로 묶여지게 되었고 큰 덩어리로 서로 분리 되었다.    큰 틀안에 독립된 덩어리들도 존재하지만 5번에서 처리.4. findContours 실시하여 먼저 덩어리의 면적 순으로 내림정렬를 시킨다. 5. 작은 덩어리들은 큰 덩어리 내 혹은 겹치지 않는지 조사하여 합체 시키고, 외에 존재하는 덩어리들은 한 묶음으로 하기 위해 시작점과 끝점을 벡터에 등록한다.6. 큰 덩어리는 빨간색으로 작은 덩어리들..

아이디어1. 흑백으로 변환하여 contour 를 실시2. approxPolyDP로 contour 결과로 부터 꼭지점이 4개(4개의 코너)인 것 중 가장 면적이 넓은 contour를 기억approxPolyDP 알고리즘은 정확한 형태를 추출하는게 아니라 contours를 간단화 하는 것이다.contour의 형태에 적게 공헌하는 포인트들은 제거되고 형태에 공헌을 많이 하는 코너들은 남게 되는 것이다.옵션의 epsilon 은 작을수록 제거되는 포인트들은 줄게되고 큰값 일수록 많은 포인트들이 제거되어 간단화가 크게 이루워 진다.3. boundingRect 로 사각형의 좌표와 사이즈를 추출 주의) 노이즈가 심한 경우 contour결과에 영향을 줄 수 있으니 필터링에 신경을 더 써야 할 경우가 있다.번호판 보다 더 ..

칼라 이미지를 그레이스케일로 변환시에 OpenCV는 아래 함수를 사용한다.cv::cvtColor(color, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY); 위의 함수는 표준 변환 비율( 0.299 ∙ Red + 0.587 ∙ Green + 0.114 ∙ Blue) 을 사용한다. 이는 인간의 눈에는 Green이 민감하게 반응하기 때문에 제일 반영 비율이 높다. 하지만 필요에 따라서는 똑같은 비율을 사용하고자 할 때가 있을 것이며 아래의 함수를 사용하면 간단히 적용 가능하다.단, 위의 함수에 비해 속도는 상당히 느려진다.cv::transform(color, gray, cv::Matx13f(0.333, 0.333, 0.333));처리 시간 테스트사용 이미지: 17500 x 12812  Pixels (224...

Windows 에서 GUI 개발은 MFC 보다 UI도 풍부하고 다루기 쉬운 C# 으로 개발하는게 편리하다.이러한 .NET 환경에서 OpenCV(C++) 을 사용하기 위해서는 Wrapper 인 OpenCVSharp 을 이용하는 방법도 있으나 interface를 새로 알아야 한다는 단점이 있다. 하지만 직접 OpenCV를 C++ 그대로 사용하고자 할때는 C++/CLI(Managed Code와 Native C++ 혼용) 환경을 이용하자.프로젝트 생성 방법 GUI(C#) 에서 읽어들인 BMP 메모리를 C++/CLI 에 전달하여 OpenCV로 처리한 후 결과 이미지를 다시 GUI에 전달하는 방법은 아래와 같이 .NET Managed memory 와 Native Heap memory에의 변환 처리가 필요하다. 1...

아래 이미지의 빨간 라인의 픽셀의 값들을 알아 보고자 하자. 출발 포인트를 (200, 100), 도착 포인트를 (250, 180) 이라 할 때 방법 1) 마스크 이미지를 이용cv::Mat image = cv::imread("image");cv::Point A(200,100); cv::Point B(250,180); // 바탕이 검정이 마스크 이미지를 생성// 또는  cv::Mat mask(image.size(), uchar(0), CV_8UC1); cv::Mat1b mask(image.size(), uchar(0));// 출발점과 끝점을 잇는 하얀선을 그림cv::line(mask, A, B, cv::Scalar(255)); std::vector points1; cv::findNonZero(mask, po..

샘플 Mat : 5000 x 3000 BGR Color All Blackcv::Mat image = cv::Mat::zeros(cv::Size(5000, 3000),CV_8UC3); RGB 의 합을 계산 방법 1) at(y좌표, x좌표)int sum = 0; for (int i = 0; i    for (int j = 0; j          // gray 이미지의 경우          // uchar pixel = image.at(i, j);          cv::Vec3b pixel = image.at(i, j);          sum += pixel[2] + pixel[1] + pixel[0];    } } 방법 2) 선두 메모리 포인터 사용int sum = 0; for (int i = 0; i..

contour  는 모양의 외곽에 위치한 포인트들을 연결하는 커브를 의미한다. OpenCV 에서의 contour 는 크게 두가지 함수가 있다.findContours()    : 외곽선상의 포인트 좌표 수집drawContours()  :  수집된 좌표를 연결한 선긋기수집된 포인트 좌표로 구할 수 있는 것:무게중심moments()외곽선 안쪽의 면적contourArea()외곽선의 길이arcLength()간략한 외곽선approxPolyDP()울퉁불퉁 정도convexHull()울퉁불퉁 여부isContourConvex()외곽선을 내부에 포함한 사각형boundingRect()회전을 고려한 외곽선을 내부에 포함한 사각형사각형의 4코너 포인트minAreaRect()boxPoints()외곽선을 내부에 포함한 원minEnc..

왼쪽과 같은 b/w 이미지를 오른쪽과 같이 공백을 메우는 방법을 OpenCV로 알아보자.아울러 아래의 기법도 확실히 알아두기로 하자.findNonZero 함수를 이용한 흰픽셀의 좌표얻기convexHull 함수를 이용한 어바우트한 윤곽 포인트 획득 이미지를 그레이스케일 변환하여 읽어 들이고 10 을 기준으로 b/w 변환한다. cv::Mat inputImage = cv::imread("input.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); cv::threshold(inputImage, inputImage, 10, 255, 0); b/w 이미지내에서 흰색픽셀의 좌표를 찾아내서 Mat 안에 보관cv::Mat nonZeroCoordinates; cv::findNonZero(inputImage, non..