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{
"cells": [],
"metadata": {},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 4
}
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View file @ 7efe4098
%% Cell type:code id:solved-logan tags:
``` python
# 가장 큰 영역을 갖는 컨투어를 찾는다.
# param : contours - 컨투어들의 리스트이다.
# return : max_index - contours에서 가장 큰 영역을 갖는 컨투어의 인덱스이다.
def findMaxArea(contours):
max_area = -1
max_index = -1
# 가장 큰 영역을 갖는 컨투어를 찾는다.
for i,contour in enumerate(contours):
# cv2.contourArea : 컨투어의 넓이를 얻는다.
area = cv2.contourArea(contour)
# cv.boundingRect : 컨투어 라인을 둘러싸는 사각형을 그린다.
x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour)
if (w*h)*0.4 > area:
continue
if w > h:
continue
if area > max_area:
max_area = area
max_index = i
if max_area < 10000:
max_index = -1
return max_index
```
%% Cell type:code id:parental-police tags:
``` python
# 이미지(문서 영역)를 정면 방향으로 변환한다.
# param : img_input - 정면 방향으로 변환할 이미지이다, points - img_input의 꼭짓점이다.
# return : img_warped - 정면 방향으로 변환된 이미지이다.
def transform(img_input, points):
# sort_points(): 다음 순서를 갖도록 꼭지점을 정렬한다.
# top left, top right, bottom right, bottom left
points = sort_points(points)
topLeft, topRight, bottomRight, bottomLeft = points
print(topLeft, topRight, bottomRight, bottomLeft)
print(topLeft[0] + topLeft[1], topRight[0]+topRight[1],
bottomRight[0]+bottomRight[1], bottomLeft[0]+bottomLeft[1])
# 변환 후, 이미지(문서 영역)의 너비와 높이를 결정한다.
topWidth = distance(bottomLeft, bottomRight)
bottomWidth = distance(topLeft, topRight)
maxWidth = max(int(topWidth), int(bottomWidth))
leftHeight = distance(topLeft, bottomLeft)
rightHeight = distance(topRight, bottomRight)
maxHeight = max(int(leftHeight), int(rightHeight))
# 정면 방향의 이미지(문서 영역)의 좌표를 결정한다.
dst = np.array([[0, 0],[maxWidth - 1, 0],
[maxWidth - 1, maxHeight - 1],[0, maxHeight - 1]],
dtype = "float32")
# 정면 방향의 이미지(문서 영역)로 변환한다.
H = cv2.getPerspectiveTransform(points, dst)
img_warped = cv2.warpPerspective(img_input, H, (maxWidth, maxHeight))
return img_warped
```
%% Cell type:code id:stupid-playback tags:
``` python
# 다음 순서를 갖도록 꼭짓점을 정렬한다.
# top left, top right, bottom right, bottom left
# param : points - 정렬되기 전의 꼭짓점의 ndarray이다.
# return : new_points - 정렬된 후의 꼭짓점의 ndarray이다.
def sort_points(points):
points = points.astype(np.float32)
new_points = np.zeros((4, 2), dtype = "float32")
# top left를 구한다.
s = points.sum(axis = 1)
min_index = np.argmin(s)
new_points[0] = points[min_index]
points = np.delete(points, min_index, axis = 0)
# bottom right를 구한다.
s = points.sum(axis = 1)
max_index = np.argmax(s)
new_points[2] = points[max_index]
points = np.delete(points, max_index, axis = 0)
# top right, bottom left를 구한다.
v0 = points[0] - new_points[0]
v1 = points[1] - new_points[0]
# angle_between() : 벡터 사이의 각도를 구한다.
angle = angle_between(v0, v1)
if angle < 0:
new_points[1] = points[1]
new_points[3] = points[0]
else:
new_points[1] = points[0]
new_points[3] = points[1]
return new_points
```
%% Cell type:code id:antique-acrobat tags:
``` python
# 두 벡터 사이의 각도를 구한다.
# param : A, B - 벡터를 표현한 ndarray이다.
# return : angle - 벡터 A와 B 사이의 각도이다.
def angle_between(A, B):
x1 = A[0]
y1 = A[1]
x2 = B[0]
y2 = B[1]
dot = x1*x2 + y1*y2
det = x1*y2 - y1*x2
angle = np.arctan2(det, dot) * 180/np.pi
return angle
```
%% Cell type:code id:ambient-canberra tags:
``` python
# 사용자의 마우스 입력을 통하여 이미지(문서 영역)의 꼭지점을 조정하는 마우스 콜백 함수이다.
# param : event - 마우스 이벤트이다, (x, y) - 윈도우 창을 기준으로 좌측 상단점 좌표이다,
# flags - 마우스 이벤트가 발생할 때 키보드 또는 마우스 상태이다,
# param - 전달하고 싶은 데이터로 사용하지 않아도 매개변수로 받아야 한다.
# return : none
def mouse_callback(event, x ,y, flags, param):
global mouse_is_pressing, points
# step == 1 이면,마우스 콜백 함수가 등록된 것이다.
# step != 1 이면, cv2.setMouseCallback()을 통해 마우스 콜백 함수가 등록되지 않은 것이다.
if step != 1:
return
# CASE 1 - 마우스가 움직이고
if event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:
# 눌린 상태일 때,
if mouse_is_pressing == True:
# 마우스의 좌표와, 포인트(꼭짓점)의 거리가 가깝다면, 꼭지점을 이동한다.
for i,point in enumerate(points):
if distance((x,y), point) < 15:
points[i][0] = x
points[i][1] = y
break
# CASE 2 - 마우스 왼쪽 버튼이 눌린 상태일 때, `
elif event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
# 꼭짓점과의 거리가 가깝다면 mouse_is_pressing을 True로 바꾼다.
for point in points:
if distance((x,y), point) < 10:
mouse_is_pressing = True
break
# CASE3 - 마우스 왼쪽 버튼이 눌려있지 않으면, mouse_is_pressing을 False로 바꿈
elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
mouse_is_pressing = False
```
%% Cell type:code id:circular-clear tags:
``` python
# 두 점 사이의 거리를 구한다.
# param : point1, point2 - 거리를 구할 두 점이다.
# return : point1, point2 사이의 거리이다.
def distance(point1, point2):
x1, y1 = point1
x2, y2 = point2
return int(np.sqrt(pow(x1 - x2, 2) + pow(y1 - y2, 2)))
```
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