실습 4 — Bilateral 인자 바꿔 보기

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

img = cv2.imread("ch07_sign.png")          # 이번에는 컬러로 읽는다

def add_gaussian(src, std, seed):
    """평균 0, 표준편차 std 의 가우시안 노이즈를 칸마다 더하고 0~255 로 자른다."""
    rng = np.random.default_rng(seed)
    # normal(평균, 표준편차, 모양): 종 모양으로 퍼진 난수
    noise = rng.normal(0, std, src.shape)
    # 6차시와 같은 꼴: 소수로 바꿔 더하고, clip 으로 0~255 에 잘라 넣은 뒤 uint8 로 바꾼다
    return np.clip(src.astype(np.float64) + noise, 0, 255).astype(np.uint8)

noisy = add_gaussian(img, 20, 712)
gauss = cv2.GaussianBlur(noisy, (5, 5), 0)          # 6차시의 Gaussian 필터
bilat = cv2.bilateralFilter(noisy,                   # src: 컬러 그림
                            9,                       # d: 지름 9칸
                            75,                      # sigmaColor
                            75)                      # sigmaSpace
for name, out in [("노이즈 그대로", noisy), ("Gaussian 5×5", gauss), ("Bilateral 9·75·75", bilat)]:
    print(f"{name:18} PSNR {cv2.PSNR(img, out):.2f}")

crop = (slice(50, 112), slice(44, 160))     # 글자 "GAT" 둘레
fig, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(12, 2.4))
for ax, (title, im) in zip(axes, [("원본", img), ("노이즈", noisy), ("Gaussian", gauss), ("Bilateral", bilat)]):
    ax.imshow(cv2.cvtColor(im[crop], cv2.COLOR_BGR2RGB))   # 컬러는 RGB 로 바꿔 띄운다
    ax.set_title(title)
    ax.axis("off")
plt.tight_layout()
plt.show()

# 흑백으로 바꿔 세로 80 줄(글자 G·A·T 를 가로지르는 줄)의 밝기를 꺼낸다
def row_of(im):
    return cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)[80, 40:170]

x = np.arange(40, 170)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 3.6))
ax.plot(x, row_of(img), label="원본", linewidth=2)
ax.plot(x, row_of(gauss), label="Gaussian 5×5")
ax.plot(x, row_of(bilat), label="Bilateral 9·75·75")
ax.set_ylim(0, 320)                       # 위쪽에 범례 자리를 둔다
ax.set_xlabel("가로 칸 번호 (세로 80 줄)")
ax.set_ylabel("밝기")
ax.legend(loc="upper center", ncol=3)
plt.tight_layout()
plt.show()

# 글자 G 의 왼쪽 테두리 둘레(가로 54~66) 값을 두 칸 걸러 찍는다
for name, im in [("원본", img), ("Gaussian", gauss), ("Bilateral", bilat)]:
    print(f"{name:9}", [int(v) for v in cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)[80, 54:67:2]])

import pandas as pd

def mid_ratio(im):
    """표지판 안쪽에서 초록(90 안팎)도 흰 글자(250 안팎)도 아닌 중간 밝기(121~219) 칸의 비율.
    경계가 번질수록 중간 밝기 칸이 늘어난다."""
    g = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)[45:158, 45:230]
    return round(float(((g > 120) & (g < 220)).mean()), 3)

rows = [{"설정": "원본", "PSNR": "-", "중간 밝기 비율": mid_ratio(img)},
        {"설정": "Gaussian 5×5", "PSNR": round(cv2.PSNR(img, gauss), 2), "중간 밝기 비율": mid_ratio(gauss)}]
for sc in [10, 40, 75, 150]:
    out = cv2.bilateralFilter(noisy, 9, sc, 75)      # sigmaColor 만 바꾼다
    rows.append({"설정": f"Bilateral sigmaColor {sc}",
                 "PSNR": round(cv2.PSNR(img, out), 2),
                 "중간 밝기 비율": mid_ratio(out)})
print(pd.DataFrame(rows).to_string(index=False))

fig, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(12, 2.4))
for ax, sc in zip(axes, [10, 40, 75, 150]):
    out = cv2.bilateralFilter(noisy, 9, sc, 75)
    ax.imshow(cv2.cvtColor(out[crop], cv2.COLOR_BGR2RGB))
    ax.set_title(f"sigmaColor {sc}")
    ax.axis("off")
plt.tight_layout()
plt.show()