프로젝트 1 — 도로 그림에서 차선과 정지선 찾기

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

# 요구사항 1: 컬러로 읽고, 흑백으로 바꾸고, 블러를 건다
img = cv2.imread("ch10_road.png")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
print("모양:", img.shape)
print("밝기: 아스팔트", int(gray[120, 60]), "/ 흰 선", int(gray[120, 30]), "/ 노란 선", int(gray[120, 154]))

# 요구사항 2: 가로·세로 기울기와 크기
gx = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
gy = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
mag = cv2.magnitude(gx, gy)
print("크기의 가장 큰 값:", round(float(mag.max()), 1))

# 요구사항 3: 크기가 기준을 넘는 칸이 경계
T = 200
edge = mag > T
# |gx| 가 크면 가로로 가로지를 때 밝기가 바뀐다 → 세로로 선 선
vertical = edge & (np.abs(gx) > np.abs(gy))
horizontal = edge & ~(np.abs(gx) > np.abs(gy))   # ~ 는 True/False 를 뒤집는다
print("경계 칸:", int(edge.sum()), "/ 세로 선:", int(vertical.sum()), "/ 가로 선:", int(horizontal.sum()))

# 요구사항 4: 원본 위에 세로 선은 빨강, 가로 선은 파랑(BGR 순서)
out = img.copy()
out[vertical] = (0, 0, 255)
out[horizontal] = (255, 0, 0)
print("저장:", cv2.imwrite("out_ch10_lanes.png", out))

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 3.8))
axes[0].imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
axes[0].set_title("도로 그림 (가상)")
axes[1].imshow(cv2.cvtColor(out, cv2.COLOR_BGR2RGB))
axes[1].set_title("세로 선 빨강, 가로 선 파랑")
for ax in axes:
    ax.axis("off")
plt.tight_layout()
plt.show()

# 요구사항 5: 방향별 칸 수와 비율
total = img.shape[0] * img.shape[1]
rows = []
for name, m in [("세로 선", vertical), ("가로 선", horizontal), ("합계", edge)]:
    n = int(m.sum())
    rows.append({"방향": name, "칸 수": n,
                 "경계 가운데 비율": round(n / int(edge.sum()), 3),
                 "전체 가운데 비율": round(n / total, 3)})
print(pd.DataFrame(rows).to_string(index=False))

# 요구사항 6: 가로 선 칸이 가장 많은 가로줄 다섯 개
per_row = horizontal.sum(axis=1)
top5 = np.argsort(per_row)[::-1][:5]
print("가로 선이 많은 가로줄:", [(int(y), int(per_row[y])) for y in top5])