![\"Open](\"https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg\"){kind=icon}
"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {
+ "id": "VosePHJEVnGb"
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "import os, cv2\n",
+ "import numpy as np\n",
+ "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+ "\n",
+ "from google.colab.patches import cv2_imshow\n",
+ "from google.colab import files\n",
+ "\n",
+ "def get_image():\n",
+ " upload = files.upload()\n",
+ " filename = list(upload.keys())[0]\n",
+ " return filename"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "source": [
+ "#진열대 사진\n",
+ "background_path = get_image()\n",
+ "background = cv2.imread(background_path)\n",
+ "cv2_imshow(background)"
+ ],
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/",
+ "height": 848
+ },
+ "collapsed": true,
+ "id": "-2LyEKkDWdHM",
+ "outputId": "6a8fb5a0-0a47-4645-d2ec-df331fb87e07"
+ },
+ "execution_count": null,
+ "outputs": [
+ {
+ "output_type": "display_data",
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "# 복습문제 1\n",
+ "\n",
+ ""
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "Tp0mUBDh_g8M"
+ }
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "3T에서 희미하게 보이는 회색 혈관들을\n",
+ "11, 7T에서 보이는 것처럼 선명하게 만들어보세요."
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "OpJUC-05_pw8"
+ }
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {
+ "id": "LDzCNMTf4hEq",
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/",
+ "height": 293
+ },
+ "outputId": "c5800908-5616-4944-9eac-465b5bc18401"
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "output_type": "stream",
+ "name": "stdout",
+ "text": [
+ "--- 문제 1: 혈관 선명화 결과 (원본 vs 결과) ---\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "output_type": "display_data",
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "| \n", + " | Left | \n", + "Top | \n", + "Width | \n", + "Height | \n", + "Area | \n", + "
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | \n", + "0 | \n", + "0 | \n", + "224 | \n", + "224 | \n", + "32712 | \n", + "
| 1 | \n", + "24 | \n", + "156 | \n", + "15 | \n", + "23 | \n", + "135 | \n", + "
| 2 | \n", + "101 | \n", + "84 | \n", + "30 | \n", + "8 | \n", + "132 | \n", + "
| 3 | \n", + "25 | \n", + "127 | \n", + "6 | \n", + "15 | \n", + "37 | \n", + "
| 4 | \n", + "79 | \n", + "158 | \n", + "9 | \n", + "9 | \n", + "35 | \n", + "
| 5 | \n", + "203 | \n", + "162 | \n", + "8 | \n", + "15 | \n", + "31 | \n", + "
| 6 | \n", + "75 | \n", + "124 | \n", + "10 | \n", + "5 | \n", + "29 | \n", + "
| 7 | \n", + "91 | \n", + "82 | \n", + "7 | \n", + "6 | \n", + "20 | \n", + "
| 8 | \n", + "62 | \n", + "114 | \n", + "6 | \n", + "7 | \n", + "20 | \n", + "
| 9 | \n", + "168 | \n", + "194 | \n", + "10 | \n", + "4 | \n", + "17 | \n", + "
| \n", + " | Area | \n", + "
|---|---|
| count | \n", + "96.000000 | \n", + "
| mean | \n", + "349.572917 | \n", + "
| std | \n", + "3337.801879 | \n", + "
| min | \n", + "1.000000 | \n", + "
| 25% | \n", + "1.750000 | \n", + "
| 50% | \n", + "5.000000 | \n", + "
| 75% | \n", + "8.000000 | \n", + "
| max | \n", + "32712.000000 | \n", + "
"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "#1. 도형의 윤곽선을 검출해보세요.\n",
+ ""
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "q_cpnIH6Xt66"
+ }
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "- 윤곽선을 검출한 후, 각각의 도형 이름이 표시되도록 만들어보세요.\n",
+ "\n",
+ ""
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "DK8Ln2_qYCD5"
+ }
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "source": [
+ "## 2. 윤곽선을 찾은 도형의 '넓이'를 계산해보세요."
+ ],
+ "metadata": {
+ "id": "MFpSNHjuYWvp"
+ }
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "metadata": {
+ "colab": {
+ "base_uri": "https://localhost:8080/",
+ "height": 483
+ },
+ "id": "3b4883cb",
+ "outputId": "2808a32c-abc0-46f8-9a3e-51d34d672245"
+ },
+ "source": [
+ "import cv2\n",
+ "import numpy as np\n",
+ "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+ "\n",
+ "# 1. 예시 이미지 생성 (실제 이미지가 있다면 cv2.imread('patterns.jpg')를 사용하세요)\n",
+ "img = np.zeros((500, 500, 3), dtype=\"uint8\") + 255\n",
+ "cv2.rectangle(img, (50, 50), (150, 150), (0, 0, 0), -1) # 사각형\n",
+ "cv2.circle(img, (300, 100), 50, (0, 0, 0), -1) # 원\n",
+ "pts = np.array([[100, 400], [200, 300], [300, 400]], np.int32)\n",
+ "cv2.fillPoly(img, [pts], (0, 0, 0)) # 삼각형\n",
+ "\n",
+ "# 그레이스케일 변환 및 이진화\n",
+ "gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)\n",
+ "ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)\n",
+ "\n",
+ "# 윤곽선 검출\n",
+ "contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)\n",
+ "\n",
+ "for cnt in contours:\n",
+ " # 2. 넓이 계산\n",
+ " area = cv2.contourArea(cnt)\n",
+ "\n",
+ " # 3. 무게중심 계산 (Moments 사용)\n",
+ " M = cv2.moments(cnt)\n",
+ " if M['m00'] != 0:\n",
+ " cx = int(M['m10'] / M['m00'])\n",
+ " cy = int(M['m01'] / M['m00'])\n",
+ " else:\n",
+ " cx, cy = 0, 0\n",
+ "\n",
+ " # 도형 판별 (근사화 사용)\n",
+ " approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.01 * cv2.arcLength(cnt, True), True)\n",
+ " if len(approx) == 3:\n",
+ " shape_name = \"Triangle\"\n",
+ " elif len(approx) == 4:\n",
+ " shape_name = \"Rectangle\"\n",
+ " else:\n",
+ " shape_name = \"Circle\"\n",
+ "\n",
+ " # 결과 그리기\n",
+ " cv2.drawContours(img, [cnt], -1, (0, 255, 0), 2)\n",
+ " cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (255, 0, 0), -1)\n",
+ " cv2.putText(img, f\"{shape_name}\", (cx - 20, cy - 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 0), 1)\n",
+ "\n",
+ " print(f\"Shape: {shape_name}, Area: {area}, Centroid: ({cx}, {cy})\")\n",
+ "\n",
+ "plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))\n",
+ "plt.title(\"Contour Detection Result\")\n",
+ "plt.axis('off')\n",
+ "plt.show()"
+ ],
+ "execution_count": null,
+ "outputs": [
+ {
+ "output_type": "stream",
+ "name": "stdout",
+ "text": [
+ "Shape: Triangle, Area: 10000.0, Centroid: (200, 366)\n",
+ "Shape: Circle, Area: 7704.0, Centroid: (300, 100)\n",
+ "Shape: Rectangle, Area: 10000.0, Centroid: (100, 100)\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "output_type": "display_data",
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "