실습 5 — 확대 보기와 savefig 로 남기기

import cv2

src = cv2.imread("ch02_product.png")
# 가격표: x 172~231, y 20~57. 배열은 [y 시작:y 끝, x 시작:x 끝]
x1, y1, x2, y2 = 172, 20, 232, 58
tag = src[y1:y2, x1:x2]
print("잘라 낸 가격표:", tag.shape)

# 원본 위에 다홍빛 상자를 그려 어디를 키웠는지 보인다. 원본을 지키려고 copy() 에 그린다
marked = src.copy()
# cv2.rectangle(그림, 왼쪽 위 (x, y), 오른쪽 아래 (x, y), 색 BGR, 두께): 그림 함수는 (x, y) 순서
cv2.rectangle(marked, (x1, y1), (x2 - 1, y2 - 1), (38, 93, 254), 2)
print("상자를 그린 뒤에도 원본은 그대로인가:", bool((src == cv2.imread("ch02_product.png")).all()))

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["font.family"] = "Malgun Gothic"
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(9, 3), layout="constrained")
axes[0].imshow(cv2.cvtColor(marked, cv2.COLOR_BGR2RGB))
axes[0].set_title("원본 (상자 부분을 키운다)")
# 같은 조각을 두 가지 보간으로 키운다
axes[1].imshow(cv2.cvtColor(tag, cv2.COLOR_BGR2RGB), interpolation="bilinear")
axes[1].set_title("bilinear: 섞어서 키움")
axes[2].imshow(cv2.cvtColor(tag, cv2.COLOR_BGR2RGB), interpolation="nearest")
axes[2].set_title("nearest: 네모 그대로")
for ax in axes:
    ax.axis("off")
fig.suptitle("상품 가격표 확대 비교")
# 화면에 띄우기 전에 저장한다. dpi=120, 둘레 여백은 잘라 낸다
fig.savefig("out_ch02_zoom.png", dpi=120, bbox_inches="tight")
print("저장: out_ch02_zoom.png")
plt.show()

import os

# 같은 가격표 조각을 imwrite 로도 저장해 본다
cv2.imwrite("out_ch02_tag.png", tag)
for name in ("out_ch02_tag.png", "out_ch02_zoom.png"):
    saved = cv2.imread(name)
    print(f"{name:18} 모양 {str(saved.shape):15} 파일 {os.path.getsize(name):,}바이트")
# 9인치 × 120dpi = 1,080 이 가로의 대략값이다(tight 로 여백을 잘라 조금 달라진다)
print("figsize 가로 × dpi =", 9 * 120)

gray = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
dark = gray // 4                     # 모든 칸을 4로 나눠 일부러 어둡게 만든다
print("어두운 그림의 범위:", int(dark.min()), "~", int(dark.max()))

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 3), layout="constrained")
# vmin, vmax 를 주지 않으면 가장 작은 값~가장 큰 값을 검정~흰색으로 늘려 보여 준다
axes[0].imshow(dark, cmap="gray")
axes[0].set_title("vmin, vmax 없음")
# 0 은 검정, 255 는 흰색으로 못 박으면 실제로 어두운 그림이 어둡게 보인다
axes[1].imshow(dark, cmap="gray", vmin=0, vmax=255)
axes[1].set_title("vmin=0, vmax=255")
for ax in axes:
    ax.axis("off")
plt.show()