실습 1 — 전역 임계값으로 부품 이진화하기

import cv2
import numpy as np

# 부품 그림을 흑백으로 읽는다. 연습용으로 도형을 그려 만든 가상의 그림이다
gray = cv2.imread("ch08_parts.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
print("모양:", gray.shape, "/ 자료형:", gray.dtype)
print("가장 어두운 값:", int(gray.min()), "/ 가장 밝은 값:", int(gray.max()))

# 동전 한가운데(세로 60, 가로 60)와 작업대(세로 120, 가로 200)의 밝기를 견준다
print("동전 한가운데:", int(gray[60, 60]), "/ 작업대:", int(gray[120, 200]))

# cv2.threshold: 돌려주는 값은 (쓴 임계값, 결과 그림) 두 개
ret, binary = cv2.threshold(gray,                # src: 흑백 그림
                            127,                 # thresh: 임계값
                            255,                 # maxval: 127 보다 큰 칸에 넣을 값
                            cv2.THRESH_BINARY)   # type: 크면 255, 아니면 0
print("쓴 임계값:", ret)

# np.unique: 겹치지 않는 값만 모은다. 이진 그림이면 0 과 255 두 개뿐이다
print("결과에 있는 값:", [int(v) for v in np.unique(binary)])
# 흰 칸(작업대)과 검은 칸(부품)의 비율
print("흰 칸 비율:", round(float((binary == 255).mean()), 3))
print("검은 칸 비율:", round(float((binary == 0).mean()), 3))

thresholds = [50, 100, 150, 200]
results = {}
for t in thresholds:
    _, out = cv2.threshold(gray, t, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    results[t] = out
    # 검은 칸 = 임계값을 넘지 못해 부품으로 본 칸
    print(f"임계값 {t:3}: 검은 칸 비율 {round(float((out == 0).mean()), 3)}")

import matplotlib.pyplot as plt

# 그래프의 한글이 깨지지 않게 맑은 고딕을 쓰고, 빼기 기호가 네모로 나오지 않게 한다
plt.rcParams["font.family"] = "Malgun Gothic"
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(10, 5.6))
axes[0, 0].imshow(gray, cmap="gray", vmin=0, vmax=255)
axes[0, 0].set_title("원본")
# 다섯째 칸에는 히스토그램과 임계값 네 개를 세로선으로 그린다
hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [32], [0, 256]).ravel()
axes[1, 2].bar(np.arange(32) * 8, hist, width=8, align="edge")
for t in thresholds:
    # axvline: 가로 위치 t 에 세로선(vertical line)을 긋는다
    axes[1, 2].axvline(t, color="black", linestyle="--")
axes[1, 2].set_title("히스토그램과 임계값")
# 나머지 네 칸에 임계값별 결과를 놓는다
for ax, t in zip([axes[0, 1], axes[0, 2], axes[1, 0], axes[1, 1]], thresholds):
    ax.imshow(results[t], cmap="gray", vmin=0, vmax=255)
    ax.set_title(f"임계값 {t}")
for ax in [axes[0, 0], axes[0, 1], axes[0, 2], axes[1, 0], axes[1, 1]]:
    ax.axis("off")
plt.tight_layout()
plt.show()