실습 5 — 노이즈 낀 그림에서 블러 먼저 하기

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("ch10_shapes.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 6차시에서 본 것과 같은 꼴의 가우시안 노이즈: 씨앗 1010, 평균 0, 표준편차 20
rng = np.random.default_rng(1010)
noisy = np.clip(img.astype(np.float64) + rng.normal(0, 20, img.shape), 0, 255).astype(np.uint8)

# 도형 사이의 고른 바탕: 세로 125~144, 가로 150~309
bg = (slice(125, 145), slice(150, 310))
print("바탕의 밝기 표준편차: 원본", round(float(img[bg].std()), 1), "/ 노이즈", round(float(noisy[bg].std()), 1))
print("바탕 다섯 칸:", [int(v) for v in noisy[130, 150:155]])

def false_ratio(src, t=100):
    """고른 바탕에서 Sobel 크기와 |Laplacian| 이 기준 t 를 넘는 칸의 비율을 돌려준다."""
    mag = cv2.magnitude(cv2.Sobel(src, cv2.CV_64F, 1, 0), cv2.Sobel(src, cv2.CV_64F, 0, 1))
    lap = np.abs(cv2.Laplacian(src, cv2.CV_64F, ksize=3))
    return round(float((mag[bg] > t).mean()), 3), round(float((lap[bg] > t).mean()), 3)

blur5 = cv2.GaussianBlur(noisy, (5, 5), 0)
for name, src in [("원본", img), ("노이즈", noisy), ("노이즈 → 블러 5", blur5)]:
    s, l = false_ratio(src)
    print(f"{name}: Sobel 잘못 찾은 비율 {s}, Laplacian 잘못 찾은 비율 {l}")

import pandas as pd

rows = []
for k in (0, 3, 5, 9):
    # k=0 은 블러 없이. GaussianBlur(그림, (k, k), 0): 시그마는 크기에 맞춰 자동
    src = noisy if k == 0 else cv2.GaussianBlur(noisy, (k, k), 0)
    s, l = false_ratio(src)
    # 진짜 경계가 얼마나 약해지나: 네모의 왼쪽 변(가로줄 80, 가로 50~70)에서 가장 큰 크기
    mag = cv2.magnitude(cv2.Sobel(src, cv2.CV_64F, 1, 0), cv2.Sobel(src, cv2.CV_64F, 0, 1))
    rows.append({"블러": "없음" if k == 0 else f"{k}×{k}", "바탕 표준편차": round(float(src[bg].std()), 1),
                 "Sobel 오검출": s, "Laplacian 오검출": l, "왼쪽 변 최대 크기": round(float(mag[80, 50:71].max()))})
table = pd.DataFrame(rows)
print(table.to_string(index=False))

import matplotlib.pyplot as plt

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

fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(12, 6))
for i, (name, src) in enumerate([("블러 없이", noisy), ("블러 5×5 뒤", blur5)]):
    mag = cv2.magnitude(cv2.Sobel(src, cv2.CV_64F, 1, 0), cv2.Sobel(src, cv2.CV_64F, 0, 1))
    lap = cv2.Laplacian(src, cv2.CV_64F, ksize=3)
    # 경계 지도는 기준 100 으로 만든다
    panels = [(f"{name}: 입력", src),
              (f"{name}: Sobel 크기 > 100", np.where(mag > 100, 255, 0).astype(np.uint8)),
              (f"{name}: |Laplacian| > 100", np.where(np.abs(lap) > 100, 255, 0).astype(np.uint8))]
    for ax, (title, arr) in zip(axes[i], panels):
        ax.imshow(arr, cmap="gray", vmin=0, vmax=255)
        ax.set_title(title)
        ax.axis("off")
plt.tight_layout()
plt.show()