프로젝트 1 — 영수증 글자 살리기

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

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

names = ["receipt_1", "receipt_2", "receipt_3"]
images, masks = {}, {}
for name in names:
    # 요구사항 1: 영수증과 정답 마스크를 짝지어 흑백으로 읽는다
    images[name] = cv2.imread(f"ch08_receipts/{name}.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    masks[name] = cv2.imread(f"ch08_receipts/{name}_mask.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    text_ratio = round(float((masks[name] == 255).mean()), 3)
    print(f"{name}: 모양 {images[name].shape}, 글자 칸 비율 {text_ratio}")

# 요구사항 2: 글자(어두운 칸)가 흰색이 되도록 세 방법 모두 _INV 를 쓴다
def global127(gray):
    return cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]

def otsu(gray):
    return cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]

def adaptive(gray):
    return cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
                                 cv2.THRESH_BINARY_INV, 15, 10)

methods = {"전역 127": global127, "Otsu": otsu, "Adaptive": adaptive}

# Otsu 가 영수증마다 고른 값도 찍어 둔다
for name in names:
    ret, _ = cv2.threshold(images[name], 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
    print(f"{name}: Otsu 가 고른 값 {int(ret)}")

rows, outputs = [], {}
for name in names:
    mask = masks[name]
    for method, func in methods.items():
        out = func(images[name])
        outputs[(name, method)] = out
        # 요구사항 3: 정확도와 글자 찾은 비율
        accuracy = (out == mask).mean()
        found = ((out == 255) & (mask == 255)).sum() / (mask == 255).sum()
        rows.append({"영수증": name, "방법": method,
                     "정확도": round(float(accuracy), 3),
                     "글자 찾은 비율": round(float(found), 3)})

report = pd.DataFrame(rows)
print(report.to_string(index=False))

# 요구사항 4: 방법마다 세 장의 평균 정확도
mean_acc = report.groupby("방법")["정확도"].mean().round(3)
print()
print("[방법마다의 평균 정확도]")
for method in methods:
    print(f"  {method}: {float(mean_acc[method])}")
print("가장 좋은 방법:", mean_acc.idxmax())

fig, axes = plt.subplots(len(names), 5, figsize=(11, 8.4))
for i, name in enumerate(names):
    panels = [("원본", images[name]), ("정답", masks[name])]
    panels += [(method, outputs[(name, method)]) for method in methods]
    for j, (title, im) in enumerate(panels):
        axes[i, j].imshow(im, cmap="gray", vmin=0, vmax=255)
        # 맨 위 줄에만 칸 제목을, 맨 왼쪽 칸에는 영수증 이름을 적는다
        if i == 0:
            axes[i, j].set_title(title)
        axes[i, j].set_xticks([])
        axes[i, j].set_yticks([])
    axes[i, 0].set_ylabel(name)
plt.tight_layout()
# 요구사항 5: 저장을 먼저 하고 띄운다
plt.savefig("out_ch08_receipts.png", dpi=100)
print("저장: out_ch08_receipts.png")
plt.show()