프로젝트 1 — 교통 표지판 모양 분류기

import math
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

img = cv2.imread("ch13_signs.png")
answer = pd.read_csv("ch13_signs_answer.csv")
print("정답 표:", len(answer), "줄 /", answer["shape"].value_counts().to_dict())

# 요구사항 1: 채도(S)가 높은 곳만 흰색. 하늘·보도·기둥은 회색이라 채도가 낮다
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
_, mask = cv2.threshold(hsv[:, :, 1], 80, 255, cv2.THRESH_BINARY)
found, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 넓이 200 이하의 작은 덩어리는 버리고, 위 줄 → 아래 줄, 왼쪽 → 오른쪽으로 늘어놓는다
signs = [c for c in found if cv2.contourArea(c) > 200]
signs = sorted(signs, key=lambda c: (cv2.boundingRect(c)[1] // 120, cv2.boundingRect(c)[0]))
print("찾은 덩어리:", len(found), "/ 표지판으로 남긴 것:", len(signs))

def measure(c, ratio):
    """요구사항 2: 윤곽선 하나의 특징."""
    area = cv2.contourArea(c)
    peri = cv2.arcLength(c, True)
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
    return {"꼭짓점": len(cv2.approxPolyDP(c, ratio * peri, True)),
            "원형도": round(4 * math.pi * area / peri ** 2, 3),
            "볼록비율": round(area / cv2.contourArea(cv2.convexHull(c)), 3),
            "box": (x, y, w, h)}

def classify(v):
    """요구사항 3: 꼭짓점 수로 모양 이름을 붙인다."""
    if v == 3:
        return "triangle"
    if v == 4:
        return "square"
    if v == 8:
        return "octagon"
    if v > 8:
        return "circle"
    return "unknown"

rows = []
for c in signs:
    f = measure(c, 0.01)
    rows.append({**f, "규칙의 답": classify(f["꼭짓점"])})
table = pd.DataFrame(rows)
print(table.to_string(index=False))

def match(c):
    """요구사항 4: 윤곽선 가운데와 가장 가까운 정답 표의 줄."""
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
    cx, cy = x + w / 2, y + h / 2
    d2 = (answer["cx"] - cx) ** 2 + (answer["cy"] - cy) ** 2   # 거리의 제곱
    return answer.loc[d2.idxmin()]

check = []
for c, guess in zip(signs, table["규칙의 답"]):
    row = match(c)
    f2 = measure(c, 0.02)                               # 비율 0.02 로 다시 잰다
    check.append({"번호": int(row["sign_id"]), "정답": row["shape"],
                  "비율 0.01": guess, "비율 0.02": classify(f2["꼭짓점"])})
check = pd.DataFrame(check).sort_values("번호")
print(check.to_string(index=False))

summary = pd.DataFrame({
    "epsilon 비율": ["0.01", "0.02"],
    "맞힌 개수": [int((check["정답"] == check["비율 0.01"]).sum()),
                 int((check["정답"] == check["비율 0.02"]).sum())],
})
summary["전체"] = len(check)
print(summary.to_string(index=False))

def safe_crop(image, box, margin):
    """실습 4와 같다: 여백을 붙여 자르되 그림 밖으로 나가지 않게 묶는다."""
    H, W = image.shape[:2]
    x, y, w, h = box
    x0, x1 = int(np.clip(x - margin, 0, W)), int(np.clip(x + w + margin, 0, W))
    y0, y1 = int(np.clip(y - margin, 0, H)), int(np.clip(y + h + margin, 0, H))
    return image[y0:y1, x0:x1].copy()

tiles = []
for box, guess in zip(table["box"], table["규칙의 답"]):
    # 요구사항 5: 여백 6칸, 64×64 로 맞춘다
    piece = cv2.resize(safe_crop(img, box, 6), (64, 64), interpolation=cv2.INTER_AREA)
    # copyMakeBorder(그림, 위, 아래, 왼쪽, 오른쪽, 방식, value=색): 아래에 흰 글자 칸 18줄을 붙인다
    tile = cv2.copyMakeBorder(piece, 0, 18, 1, 1, cv2.BORDER_CONSTANT, value=(255, 255, 255))
    cv2.putText(tile, guess, (2, 78), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.32, (0, 0, 0), 1, cv2.LINE_AA)
    tiles.append(tile)
# hconcat(horizontal concatenate): 같은 높이의 그림들을 가로로 잇는다
strip = cv2.hconcat(tiles)
print("미리보기 크기:", strip.shape)
print("저장:", cv2.imwrite("out_ch13_signs.png", strip))

plt.figure(figsize=(11, 2.4))
plt.imshow(cv2.cvtColor(strip, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title("표지판 ROI 미리보기와 규칙의 답 (비율 0.01)")
plt.axis("off")
plt.show()