실습 1 — cv2.Canny 기본과 두 기준값 격자

import cv2
import numpy as np

# 도형 그림과 정답 경계를 흑백으로 읽는다. 연습용으로 그려 만든 가상의 그림이다
gray = cv2.imread("ch11_set/shapes.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
answer = cv2.imread("ch11_set/shapes_edge.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
print("모양:", gray.shape, "/ 자료형:", gray.dtype)

# cv2.Canny(그림, threshold1, threshold2): 작은 쪽이 low, 큰 쪽이 high
edges = cv2.Canny(gray,    # image: 8비트 흑백 그림
                  50,      # threshold1: low. 이보다 작은 칸은 버린다
                  150)     # threshold2: high. 이 이상인 칸은 강한 경계
# 결과: 0 과 255 두 값만 있는 이진 그림
print("결과에 있는 값:", [int(v) for v in np.unique(edges)])
print("Canny 경계 칸 비율:", round(float((edges > 0).mean()), 3))
print("정답 경계 칸 비율:", round(float((answer > 0).mean()), 3))

import pandas as pd

# 1차시 실습 5에서 맛보기로 Canny 를 걸었던 가상의 과일 진열대 그림
fruit = cv2.imread("fruit_stand.png")
fruit_gray = cv2.cvtColor(fruit, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

lows = [25, 50, 100]
highs = [100, 200, 400]
rows, results = [], {}
for low in lows:
    for high in highs:
        e = cv2.Canny(fruit_gray, low, high)
        results[(low, high)] = e
        rows.append({"low": low, "high": high, "경계 칸 비율": round(float((e > 0).mean()), 4)})

table = pd.DataFrame(rows)
# pivot: low 를 줄, high 를 칸으로 펼친 표로 바꾼다
print(table.pivot(index="low", columns="high", values="경계 칸 비율"))

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(3, 3, figsize=(10, 7.6))
for i, low in enumerate(lows):
    for j, high in enumerate(highs):
        axes[i, j].imshow(results[(low, high)], cmap="gray", vmin=0, vmax=255)
        axes[i, j].set_title(f"low {low}, high {high}")
        axes[i, j].axis("off")
plt.tight_layout()
plt.show()

# 1차시와 같은 기준값 50, 150 으로 다시 건다
edges = cv2.Canny(fruit_gray, 50, 150)
# 원본을 복사해 경계 칸만 빨간색(B, G, R = 0, 0, 255)으로 칠한다
overlay = fruit.copy()
overlay[edges > 0] = (0, 0, 255)
print("경계 칸 비율:", round(float((edges > 0).mean()), 3))

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 3.8))
axes[0].imshow(edges, cmap="gray", vmin=0, vmax=255)
axes[0].set_title("Canny (50, 150)")
axes[1].imshow(cv2.cvtColor(overlay, cv2.COLOR_BGR2RGB))
axes[1].set_title("원본 위에 겹친 경계")
for ax in axes:
    ax.axis("off")
plt.tight_layout()
plt.show()