Python / OpenCV를 이용해 virtual billboard 예제 풀이

먼저 필요한 라이브러리를 import 해줍니다.

import cv2
import numpy as np
from numpy.matrixlib import matrix

#점을 찍으면 좌표를 찾아주는 함수입니다.
from utils import get_four_points

위의 좌표찍어주는 함수입니다.

utils.py를 새로만들어 주세요

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#

import cv2
import numpy as np

def mouse_handler(event, x, y, flags, data) :
    
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN :
        cv2.circle(data['im'], (x,y),3, (0,0,255), 5, 16);
        cv2.imshow("Image", data['im']);
        if len(data['points']) < 4 :
            data['points'].append([x,y])

def get_four_points(im):
    
    # Set up data to send to mouse handler
    data = {}
    data['im'] = im.copy()
    data['points'] = []
    
    #Set the callback function for any mouse event
    cv2.imshow("Image",im)
    cv2.setMouseCallback("Image", mouse_handler, data)
    cv2.waitKey(0)
    
    # Convert array to np.array
    points = np.vstack(data['points']).astype(float)
    
    return points

4점을 찍는데 시계방향으로 찍어야합니다.

 

image = cv2.imread('data/images/first-image.jpg')

#cv2.imshow('original',image) #여자사진 원본

# 1. 이 이미지를 변환하기 위한 점 4개 구하기
print(image.shape)

point_src = np.array([0,0, 
                    image.shape[1],0, 
                    image.shape[1],image.shape[0], 
                    0,image.shape[0]])

point_src = point_src.reshape(4,2)


image_dst = cv2.imread('data/images/times-square.jpg')

#cv2.imshow('dst',image_dst)#타임스퀘어 원본 불러오기

# 2. 타임스퀘어의 이미지에 매칭할 점의 좌표를 구합니다.
point_dst = get_four_points(image_dst)

# 3. 위의 두개 이미지간의 매칭할 두 점들을 모두 찾았으니 변환 행렬을 얻어옵니다.
matrix,status = cv2.findHomography(point_src,point_dst)

# 4. image를 변환시킵니다.
image_temp = cv2.warpPerspective(image,matrix,(image_dst.shape[1],image_dst.shape[0]))

# 5. 변환된 이미지를 불러옵니다.
cv2.imshow('temp',image_temp) #여자사진 꾸긴 이미지 불러오기

# 6. 타임스퀘어 이미지에 변환된 이미지 합성

# 6-1. 타임스퀘어 이미지의 바꿀부분을, 0으로 세팅한다.
#      바꿀 영역은 이미 마우스로 클릭해서 point_dst에 들어있다
cv2.fillConvexPoly(image_dst,point_dst.astype(int),0)

#cv2.imshow('Image to 0',image_dst) #타임스퀘어 구멍낸거 출력

# 6-2. 2개의 이미지를 더하면 합성이 된다.
result = image_temp + image_dst
cv2.imshow('result',result)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()