Python OpenCV 강좌 : 제 22강 - 다각형 근사

Python OpenCV Approx Poly

Python OpenCV 강좌 : 제 22강 - 다각형 근사
[ Python-OpenCV ] - 윤대희

다각형 근사(Approx Poly)


1 영상이나 이미지의 윤곽점을 압축해 다각형으로 근사하기 위해 사용합니다.

영상이나 이미지에서 윤곽선근사 다각형을 검출할 수 있습니다.



Main Code


import cv2

src = cv2.imread("Image/car.png", cv2.IMREAD_COLOR)

gray = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
binary = cv2.bitwise_not(binary)

contours, hierachy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS)

for contour in contours:
    epsilon = cv2.arcLength(contour, True) * 0.02
    approx_poly = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True)

    for approx in approx_poly:
        cv2.circle(src, tuple(approx[0]), 3, (255, 0, 0), -1)

cv2.imshow("src", src)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()



Detailed Code


for contour in contours:
    epsilon = cv2.arcLength(contour, True) * 0.02

반복문을 사용하여 색인값과 하위 윤곽선 정보로 반복합니다.

근사치 정확도를 계산하기 위해 윤곽선 전체 길이의 2%로 활용합니다

윤곽선의 전체 길이를 계산하기 위해 cv2.arcLength()을 이용해 검출된 윤곽선의 전체 길이를 계산합니다.

cv2.arcLength(윤곽선, 폐곡선)을 의미합니다.

윤곽선은 검출된 윤곽선들이 저장된 Numpy 배열입니다.

폐곡선은 검출된 윤곽선이 닫혀있는지, 열려있는지 설정합니다.

  • Tip : 폐곡선을 True로 사용할 경우, 윤곽선이 닫혀 최종 길이가 더 길어집니다. (끝점 연결 여부를 의미)


approx_poly = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True)

cv2.approxPolyDP()를 활용해 윤곽선들의 윤곽점들로 근사해 근사 다각형으로 반환합니다.

cv2.approxPolyDP(윤곽선, 근사치 정확도, 폐곡선)을 의미합니다.

윤곽선은 검출된 윤곽선들이 저장된 Numpy 배열입니다.

근사치 정확도는 입력된 다각형(윤곽선)과 반환될 근사화된 다각형 사이의 최대 편차 간격을 의미합니다.

폐곡선은 검출된 윤곽선이 닫혀있는지, 열려있는지 설정합니다.

  • Tip : 근사치 정확도의 값이 낮을 수록, 근사를 더 적게해 원본 윤곽과 유사해집니다.


for approx in approx_poly:
    cv2.circle(src, tuple(approx[0]), 3, (255, 0, 0), -1)

다시 반복문을 통해 근사 다각형을 반복해 근사점을 이미지 위해 표시합니다.

근사 다각형의 정보는 윤곽선의 배열 형태와 동일합니다.



Additional Information


다각형 근사는 더글라스-패커(Douglas-Peucker) 알고리즘을 사용합니다.

반복과 끝점을 이용해 선분으로 구성된 윤곽선들을 더 적은 수의 윤곽점으로 동일하거나 비슷한 윤곽선으로 데시메이트(decimate)합니다.

더글라스-패커 알고리즘은 근사치 정확도(epsilon)의 값으로 기존의 다각형과 윤곽점이 압축된 다각형의 최대 편차를 고려해 다각형을 근사하게 됩니다.

  • Tip : 데시메이트란 일정 간격으로 샘플링된 데이터를 기존 간격보다 더 큰 샘플링 간격으로 다시 샘플링하는 것을 의미합니다.



Result


2


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