실습 4 — 노이즈에서 블러 크기, apertureSize, L2gradient 견주기

import cv2
import numpy as np

gray = cv2.imread("ch11_set/shapes.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
answer = cv2.imread("ch11_set/shapes_edge.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 6차시와 같은 꼴의 노이즈: 씨앗 1111, 표준편차 20
rng = np.random.default_rng(1111)
noisy = np.clip(gray.astype(np.float64) + rng.normal(0, 20, gray.shape), 0, 255).astype(np.uint8)

def edge_score(edges, answer):
    """허용 거리 1칸으로 (정밀도, 재현율, F1) 을 돌려준다."""
    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
    near_answer = cv2.dilate(answer, kernel)        # 넓힌 정답: 정밀도를 낼 때 쓴다
    near_found = cv2.dilate(edges, kernel)          # 넓힌 찾은 경계: 재현율을 낼 때 쓴다
    found, real = edges > 0, answer > 0
    precision = (found & (near_answer > 0)).sum() / max(found.sum(), 1)
    recall = (real & (near_found > 0)).sum() / real.sum()
    f1 = 2 * precision * recall / (precision + recall) if precision + recall > 0 else 0.0
    return round(float(precision), 3), round(float(recall), 3), round(float(f1), 3)

print("깨끗한 그림, 블러 없이:", edge_score(cv2.Canny(gray, 50, 150), answer))
print("노이즈 낀 그림, 블러 없이:", edge_score(cv2.Canny(noisy, 50, 150), answer))

import pandas as pd

rows, blurred = [], {}
for k in [0, 3, 5, 7, 9]:
    # k = 0 은 블러 없이. 나머지는 k×k 가우시안 블러
    im = noisy if k == 0 else cv2.GaussianBlur(noisy, (k, k), 0)
    e = cv2.Canny(im, 50, 150)
    blurred[k] = e
    p, r, f = edge_score(e, answer)
    rows.append({"블러": "없음" if k == 0 else f"{k}×{k}", "경계 칸 비율": round(float((e > 0).mean()), 3),
                 "정밀도": p, "재현율": r, "F1": f})
print(pd.DataFrame(rows).to_string(index=False))

blur5 = cv2.GaussianBlur(noisy, (5, 5), 0)
rows = []
# apertureSize 마다 같은 기준값(50, 150)으로 걸어 본다
for size in [3, 5, 7]:
    e = cv2.Canny(blur5, 50, 150, apertureSize=size)
    rows.append({"설정": f"apertureSize {size}", "경계 칸 비율": round(float((e > 0).mean()), 3),
                 "F1": edge_score(e, answer)[2]})
# L2gradient: True 면 √(gx² + gy²), False(기본값)면 |gx| + |gy|
for l2 in [False, True]:
    e = cv2.Canny(blur5, 50, 150, L2gradient=l2)
    rows.append({"설정": f"L2gradient {l2}", "경계 칸 비율": round(float((e > 0).mean()), 3),
                 "F1": edge_score(e, answer)[2]})
print(pd.DataFrame(rows).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=(10, 5.6))
axes[0, 0].imshow(noisy, cmap="gray", vmin=0, vmax=255)
axes[0, 0].set_title("노이즈 낀 그림 (표준편차 20)")
for ax, k in zip([axes[0, 1], axes[0, 2], axes[1, 0], axes[1, 1], axes[1, 2]], [0, 3, 5, 7, 9]):
    ax.imshow(blurred[k], cmap="gray", vmin=0, vmax=255)
    ax.set_title("블러 없이" if k == 0 else f"블러 {k}×{k}")
for ax in axes.flat:
    ax.axis("off")
plt.tight_layout()
plt.show()