05일차. 그레이 포토샵 Ver 0.05
from tkinter import *
from tkinter.filedialog import *
from tkinter.simpledialog import *
import math
## 함수 선언부
def malloc(h, w, value=0) :
retMemory = [ [ value for _ in range(w)] for _ in range(h) ]
return retMemory
def openFile() :
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
## 파일 선택하기
filename = askopenfilename(parent=window,
filetypes=(('RAW 파일', '*.raw'), ('All File', '*.*')))
## (중요!) 입력이미지의 높이와 폭 알아내기
fsize = os.path.getsize(filename)
inH = inW = int(math.sqrt(fsize))
## 입력이미지용 메모리 할당
inImage = malloc(inH, inW)
## 파일 --> 메모리 로딩
with open(filename, 'rb') as fp:
for i in range(inH):
for k in range(inW):
inImage[i][k] = int(ord(fp.read(1)))
equalImage()
import struct
def saveFile() :
global window, canvas, paper, inImage, outImage ,inH, inW, outH, outW ,filename
if filename == '' or filename == None :
return
saveFp = asksaveasfile(parent=window, mode='wb', defaultextension='*.raw',
filetypes=(('RAW 파일', '*.raw'), ('All File', '*.*')))
for i in range(outH) :
for k in range(outW) :
saveFp.write(struct.pack('B', outImage[i][k]))
saveFp.close()
status.configure(text='저장 파일 :' + saveFp.name)
def displayImage() :
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
window.geometry(str(outH)+'x'+str(outW))
if canvas != None :
canvas.destroy()
canvas = Canvas(window, height=outH, width=outW)
paper = PhotoImage(height=outH, width=outW)
canvas.create_image((outH / 2, outW / 2), image=paper, state='normal')
# 볼펜으로 콕콕콕 찍기 --> 열라 느림
# for i in range(outH) :
# for k in range(outW) :
# r = g = b = outImage[i][k]
# paper.put("#%02x%02x%02x" % (r, g, b), (k, i))
# 메모리에서 처리한 후, 한방에 화면에 보이기 --> 완전 빠름
rgbString =""
for i in range(outH) :
tmpString = "" # 각 줄
for k in range(outW) :
r = g = b = outImage[i][k]
tmpString += "#%02x%02x%02x " % (r, g, b)
rgbString += '{' + tmpString + '} '
paper.put(rgbString)
canvas.pack()
status.configure(text='이미지정보:' + str(outH) + 'x' + str(outW)+' '+filename)
########## 영상 처리 함수 ##########
def point2Image() : #범위 강조 변환
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH; outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
p1 = askinteger("","값:")
p2 = askinteger("", "값:")
if p1 > p2 :
p1, p2 = p2, p1
# tmp = p1
# p1 = p2
# p2 = tmp
for i in range(inH):
for k in range(inW):
#if p1 < inImage[i][k] and inImage[i][k] < p2 :
if p1 < inImage[i][k] < p2 :
outImage[i][k] = 255
else :
outImage[i][k] = inImage[i][k]
########################
displayImage()
def bwImage() :
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH;
outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
for i in range(inH):
for k in range(inW):
if inImage[i][k] < 127 :
outImage[i][k] = 0
else :
outImage[i][k] = 255
########################
displayImage()
def bw2Image() :
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH;
outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
hap = 0
for i in range(inH):
for k in range(inW):
hap += inImage[i][k]
avg = hap / (inH * inW)
for i in range(inH):
for k in range(inW):
if inImage[i][k] < avg:
outImage[i][k] = 0
else:
outImage[i][k] = 255
########################
displayImage()
def bw3Image() :
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH;
outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
mid = 0
tmpAry = []
for i in range(inH):
for k in range(inW):
tmpAry.append(inImage[i][k])
tmpAry.sort()
mid = tmpAry[int((inH*inW)/2)]
for i in range(inH):
for k in range(inW):
if inImage[i][k] < mid:
outImage[i][k] = 0
else:
outImage[i][k] = 255
########################
displayImage()
def paraCapImage() : # 파라볼라 캡 알고리즘
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH; outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
# Out = 255.0 * ( (In / 128.0 - 1.0) ** 2 )
for i in range(inH):
for k in range(inW):
v = 255 - 255.0 * ( (inImage[i][k] /128.0 - 1.0) ** 2)
if v > 255 :
outImage[i][k] = 255
elif v < 0 :
outImage[i][k] = 0
else :
outImage[i][k] = int(v)
########################
displayImage()
def paraCupImage() : # 파라볼라 캡 알고리즘
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH; outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
# Out = 255.0 * ( (In / 128.0 - 1.0) ** 2 )
for i in range(inH):
for k in range(inW):
v = 255.0 * ( (inImage[i][k] /128.0 - 1.0) ** 2)
if v > 255 :
outImage[i][k] = 255
elif v < 0 :
outImage[i][k] = 0
else :
outImage[i][k] = int(v)
########################
displayImage()
def equalImage() :
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH; outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
for i in range(inH):
for k in range(inW):
outImage[i][k] = inImage[i][k] # O = I
########################
displayImage()
def addImage() : # 밝게하기 알고리즘
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None :
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH; outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage=malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
value = askinteger("밝게할 값", "값-->", minvalue=1, maxvalue=255)
for i in range(inH) :
for k in range(inW) :
if inImage[i][k] + value > 255 :
outImage[i][k] = 255
else :
outImage[i][k] = inImage[i][k] + value
########################
displayImage()
def gammaImage() : # 감마연산 알고리즘
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None :
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH; outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage=malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
## Out = I ** (1/r)
r = askfloat("감마연산", "값-->")
for i in range(inH) :
for k in range(inW) :
v = inImage[i][k] ** ( 1/ r)
if v > 255 :
outImage[i][k] = 255
elif v < 0 :
outImage[i][k] = 0
else :
outImage[i][k] = int(v)
########################
displayImage()
## 전역 변수부
window, canvas, paper = None, None, None
inImage, outImage = [], []; inH, inW, outH, outW = [0] * 4
filename = ''
## 메인 코드부
if __name__ == '__main__' :
window = Tk()
window.title('그레이 영상처리 Ver 0.2')
window.geometry('512x512')
window.resizable(height=False, width=False)
status = Label(window, text='이미지정보:', bd=1, relief=SUNKEN, anchor=W)
status.pack(side=BOTTOM, fill=X)
### 메뉴 만들기 ###
mainMenu = Menu(window)
window.configure(menu=mainMenu)
fileMenu = Menu(mainMenu)
mainMenu.add_cascade(label="파일", menu=fileMenu)
fileMenu.add_command(label="열기(Open)", command=openFile)
fileMenu.add_command(label="저장(Save)", command=saveFile)
fileMenu.add_separator()
fileMenu.add_command(label="닫기(Close)")
pixelMenu = Menu(mainMenu)
mainMenu.add_cascade(label="화소점 처리", menu=pixelMenu)
pixelMenu.add_command(label="동일영상", command=equalImage)
pixelMenu.add_command(label="밝게하기", command=addImage)
pixelMenu.add_command(label="감마연산", command=gammaImage)
pixelMenu.add_command(label="파라볼라(Cup)", command=paraCupImage)
pixelMenu.add_command(label="파라볼라(Cap)", command=paraCapImage)
pixelMenu.add_command(label="이진화", command=bwImage)
pixelMenu.add_command(label="이진화(평균값)", command=bw2Image)
pixelMenu.add_command(label="이진화(중위수)", command=bw3Image)
pixelMenu.add_command(label="범위강조 변환", command=point2Image)
######################
window.mainloop()
05일차. 그레이 포토샵 Ver 0.07 - 기하학 처리 추가
from tkinter import *
from tkinter.filedialog import *
from tkinter.simpledialog import *
import math
## 함수 선언부
def malloc(h, w, value=0) :
retMemory = [ [ value for _ in range(w)] for _ in range(h) ]
return retMemory
def openFile() :
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
## 파일 선택하기
filename = askopenfilename(parent=window,
filetypes=(('RAW 파일', '*.raw'), ('All File', '*.*')))
## (중요!) 입력이미지의 높이와 폭 알아내기
fsize = os.path.getsize(filename)
inH = inW = int(math.sqrt(fsize))
## 입력이미지용 메모리 할당
inImage = malloc(inH, inW)
## 파일 --> 메모리 로딩
with open(filename, 'rb') as fp:
for i in range(inH):
for k in range(inW):
inImage[i][k] = int(ord(fp.read(1)))
equalImage()
import struct
def saveFile() :
global window, canvas, paper, inImage, outImage ,inH, inW, outH, outW ,filename
if filename == '' or filename == None :
return
saveFp = asksaveasfile(parent=window, mode='wb', defaultextension='*.raw',
filetypes=(('RAW 파일', '*.raw'), ('All File', '*.*')))
for i in range(outH) :
for k in range(outW) :
saveFp.write(struct.pack('B', outImage[i][k]))
saveFp.close()
status.configure(text='저장 파일 :' + saveFp.name)
def displayImage() :
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
window.geometry(str(outH)+'x'+str(outW))
if canvas != None :
canvas.destroy()
canvas = Canvas(window, height=outH, width=outW)
paper = PhotoImage(height=outH, width=outW)
canvas.create_image((outH / 2, outW / 2), image=paper, state='normal')
# 볼펜으로 콕콕콕 찍기 --> 열라 느림
# for i in range(outH) :
# for k in range(outW) :
# r = g = b = outImage[i][k]
# paper.put("#%02x%02x%02x" % (r, g, b), (k, i))
# 메모리에서 처리한 후, 한방에 화면에 보이기 --> 완전 빠름
rgbString =""
for i in range(outH) :
tmpString = "" # 각 줄
for k in range(outW) :
r = g = b = outImage[i][k]
tmpString += "#%02x%02x%02x " % (r, g, b)
rgbString += '{' + tmpString + '} '
paper.put(rgbString)
canvas.pack()
status.configure(text='이미지정보:' + str(outH) + 'x' + str(outW)+' '+filename)
########## 영상 처리 함수 ##########
def zoomIn2Image() : # 영상 확대
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
scale = askinteger("확대", "배율") # 짝수
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH*scale; outW = inW*scale
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
for i in range(outH):
for k in range(outW):
outImage[i][k] = inImage[int(i/scale)][int(k/scale)] # O = I
########################
displayImage()
def zoomInImage() : # 영상 확대
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
scale = askinteger("확대", "배율") # 짝수
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH*scale; outW = inW*scale
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
for i in range(inH):
for k in range(inW):
outImage[i*scale][k*scale] = inImage[i][k] # O = I
########################
displayImage()
def zoomOutImage() : # 영상 축소 알고리즘
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
scale = askinteger("축소", "배율") # 짝수
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = int(inH/scale); outW = int(inW/scale)
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
for i in range(inH):
for k in range(inW):
outImage[int(i/scale)][int(k/scale)] = inImage[i][k]
########################
displayImage()
def moveImage() : #영상 이동
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH; outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
dy = askinteger("","x변위:")
dx = askinteger("", "y변위:")
for i in range(inH):
for k in range(inW):
if 0<= i+dx < outH and 0<= k+dy < outW :
outImage[i+dx][k+dy] = inImage[i][k]
########################
displayImage()
def point2Image() : #범위 강조 변환
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH; outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
p1 = askinteger("","값:")
p2 = askinteger("", "값:")
if p1 > p2 :
p1, p2 = p2, p1
# tmp = p1
# p1 = p2
# p2 = tmp
for i in range(inH):
for k in range(inW):
#if p1 < inImage[i][k] and inImage[i][k] < p2 :
if p1 < inImage[i][k] < p2 :
outImage[i][k] = 255
else :
outImage[i][k] = inImage[i][k]
########################
displayImage()
def bwImage() :
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH;
outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
for i in range(inH):
for k in range(inW):
if inImage[i][k] < 127 :
outImage[i][k] = 0
else :
outImage[i][k] = 255
########################
displayImage()
def bw2Image() :
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH;
outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
hap = 0
for i in range(inH):
for k in range(inW):
hap += inImage[i][k]
avg = hap / (inH * inW)
for i in range(inH):
for k in range(inW):
if inImage[i][k] < avg:
outImage[i][k] = 0
else:
outImage[i][k] = 255
########################
displayImage()
def bw3Image() :
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH;
outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
mid = 0
tmpAry = []
for i in range(inH):
for k in range(inW):
tmpAry.append(inImage[i][k])
tmpAry.sort()
mid = tmpAry[int((inH*inW)/2)]
for i in range(inH):
for k in range(inW):
if inImage[i][k] < mid:
outImage[i][k] = 0
else:
outImage[i][k] = 255
########################
displayImage()
def paraCapImage() : # 파라볼라 캡 알고리즘
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH; outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
# Out = 255.0 * ( (In / 128.0 - 1.0) ** 2 )
for i in range(inH):
for k in range(inW):
v = 255 - 255.0 * ( (inImage[i][k] /128.0 - 1.0) ** 2)
if v > 255 :
outImage[i][k] = 255
elif v < 0 :
outImage[i][k] = 0
else :
outImage[i][k] = int(v)
########################
displayImage()
def paraCupImage() : # 파라볼라 캡 알고리즘
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH; outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
# Out = 255.0 * ( (In / 128.0 - 1.0) ** 2 )
for i in range(inH):
for k in range(inW):
v = 255.0 * ( (inImage[i][k] /128.0 - 1.0) ** 2)
if v > 255 :
outImage[i][k] = 255
elif v < 0 :
outImage[i][k] = 0
else :
outImage[i][k] = int(v)
########################
displayImage()
def equalImage() :
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH; outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
for i in range(inH):
for k in range(inW):
outImage[i][k] = inImage[i][k] # O = I
########################
displayImage()
def addImage() : # 밝게하기 알고리즘
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None :
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH; outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage=malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
value = askinteger("밝게할 값", "값-->", minvalue=1, maxvalue=255)
for i in range(inH) :
for k in range(inW) :
if inImage[i][k] + value > 255 :
outImage[i][k] = 255
else :
outImage[i][k] = inImage[i][k] + value
########################
displayImage()
def gammaImage() : # 감마연산 알고리즘
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None :
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH; outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage=malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
## Out = I ** (1/r)
r = askfloat("감마연산", "값-->")
for i in range(inH) :
for k in range(inW) :
v = inImage[i][k] ** ( 1/ r)
if v > 255 :
outImage[i][k] = 255
elif v < 0 :
outImage[i][k] = 0
else :
outImage[i][k] = int(v)
########################
displayImage()
## 전역 변수부
window, canvas, paper = None, None, None
inImage, outImage = [], []; inH, inW, outH, outW = [0] * 4
filename = ''
## 메인 코드부
if __name__ == '__main__' :
window = Tk()
window.title('그레이 영상처리 Ver 0.2')
window.geometry('512x512')
window.resizable(height=False, width=False)
status = Label(window, text='이미지정보:', bd=1, relief=SUNKEN, anchor=W)
status.pack(side=BOTTOM, fill=X)
### 메뉴 만들기 ###
mainMenu = Menu(window)
window.configure(menu=mainMenu)
fileMenu = Menu(mainMenu)
mainMenu.add_cascade(label="파일", menu=fileMenu)
fileMenu.add_command(label="열기(Open)", command=openFile)
fileMenu.add_command(label="저장(Save)", command=saveFile)
fileMenu.add_separator()
fileMenu.add_command(label="닫기(Close)")
pixelMenu = Menu(mainMenu)
mainMenu.add_cascade(label="화소점 처리", menu=pixelMenu)
pixelMenu.add_command(label="동일영상", command=equalImage)
pixelMenu.add_command(label="밝게하기", command=addImage)
pixelMenu.add_command(label="감마연산", command=gammaImage)
pixelMenu.add_command(label="파라볼라(Cup)", command=paraCupImage)
pixelMenu.add_command(label="파라볼라(Cap)", command=paraCapImage)
pixelMenu.add_command(label="이진화", command=bwImage)
pixelMenu.add_command(label="이진화(평균값)", command=bw2Image)
pixelMenu.add_command(label="이진화(중위수)", command=bw3Image)
pixelMenu.add_command(label="범위강조 변환", command=point2Image)
geometryMenu = Menu(mainMenu)
mainMenu.add_cascade(label="기하학 처리", menu=geometryMenu)
geometryMenu.add_command(label="영상 이동", command=moveImage)
geometryMenu.add_command(label="영상 축소", command=zoomOutImage)
geometryMenu.add_command(label="영상 확대", command=zoomInImage)
geometryMenu.add_command(label="영상 확대(백워딩)", command=zoomIn2Image)
######################
window.mainloop()
05일차. 그레이 포토샵 Ver 0.09 - 화소영역 추가
from tkinter import *
from tkinter.filedialog import *
from tkinter.simpledialog import *
import math
## 함수 선언부
def malloc(h, w, value=0) :
retMemory = [ [ value for _ in range(w)] for _ in range(h) ]
return retMemory
def openFile() :
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
## 파일 선택하기
filename = askopenfilename(parent=window,
filetypes=(('RAW 파일', '*.raw'), ('All File', '*.*')))
## (중요!) 입력이미지의 높이와 폭 알아내기
fsize = os.path.getsize(filename)
inH = inW = int(math.sqrt(fsize))
## 입력이미지용 메모리 할당
inImage = malloc(inH, inW)
## 파일 --> 메모리 로딩
with open(filename, 'rb') as fp:
for i in range(inH):
for k in range(inW):
inImage[i][k] = int(ord(fp.read(1)))
equalImage()
import struct
def saveFile() :
global window, canvas, paper, inImage, outImage ,inH, inW, outH, outW ,filename
if filename == '' or filename == None :
return
saveFp = asksaveasfile(parent=window, mode='wb', defaultextension='*.raw',
filetypes=(('RAW 파일', '*.raw'), ('All File', '*.*')))
for i in range(outH) :
for k in range(outW) :
saveFp.write(struct.pack('B', outImage[i][k]))
saveFp.close()
status.configure(text='저장 파일 :' + saveFp.name)
def displayImage() :
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
window.geometry(str(outH)+'x'+str(outW))
if canvas != None :
canvas.destroy()
canvas = Canvas(window, height=outH, width=outW)
paper = PhotoImage(height=outH, width=outW)
canvas.create_image((outH / 2, outW / 2), image=paper, state='normal')
# 볼펜으로 콕콕콕 찍기 --> 열라 느림
# for i in range(outH) :
# for k in range(outW) :
# r = g = b = outImage[i][k]
# paper.put("#%02x%02x%02x" % (r, g, b), (k, i))
# 메모리에서 처리한 후, 한방에 화면에 보이기 --> 완전 빠름
rgbString =""
for i in range(outH) :
tmpString = "" # 각 줄
for k in range(outW) :
r = g = b = outImage[i][k]
tmpString += "#%02x%02x%02x " % (r, g, b)
rgbString += '{' + tmpString + '} '
paper.put(rgbString)
canvas.pack()
status.configure(text='이미지정보:' + str(outH) + 'x' + str(outW)+' '+filename)
########## 영상 처리 함수 ##########
def embossImage() : # 엠보싱 효과
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH; outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
# (중요!) 마스크
mSize = 3
mask = [ [-1, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 1] ]
tmpInImage = malloc(inH+2, inW+2, 127)
tmpOutImage = malloc(outH, outW)
# inImage --> 임시input
for i in range(inH) :
for k in range(inW) :
tmpInImage[i+1][k+1] = float(inImage[i][k])
# 회선 연산 : 마스크로 긁어가면서 처리하기
for i in range(1, inH+1) :
for k in range(1, inW+1) :
# 각 점을 처리
S = 0.0
for m in range(mSize) :
for n in range(mSize) :
S += mask[m][n] * tmpInImage[m+i-1][n+k-1]
tmpOutImage[i-1][k-1] = S
## 마무리.. 마스크에 따라서 127 더할지 결정
for i in range(outH) :
for k in range(outW) :
tmpOutImage[i][k] += 127.0
## 임시Output --> outImage .... 오버플로 체크
for i in range(outH):
for k in range(outW):
if tmpOutImage[i][k] > 255 :
outImage[i][k] = 255
elif tmpOutImage[i][k] < 0:
outImage[i][k] = 0
else :
outImage[i][k] = int(tmpOutImage[i][k])
########################
displayImage()
def blurrImage() : # 블러링 효과
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH; outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
# (중요!) 마스크
mSize = 3
mask = [ [ 1/9.0, 1/9.0, 1/9.0],
[ 1/9.0, 1/9.0, 1/9.0],
[ 1/9.0, 1/9.0, 1/9.0] ]
tmpInImage = malloc(inH+2, inW+2, 127)
tmpOutImage = malloc(outH, outW)
# inImage --> 임시input
for i in range(inH) :
for k in range(inW) :
tmpInImage[i+1][k+1] = float(inImage[i][k])
# 회선 연산 : 마스크로 긁어가면서 처리하기
for i in range(1, inH+1) :
for k in range(1, inW+1) :
# 각 점을 처리
S = 0.0
for m in range(mSize) :
for n in range(mSize) :
S += mask[m][n] * tmpInImage[m+i-1][n+k-1]
tmpOutImage[i-1][k-1] = S
## 마무리.. 마스크에 따라서 127 더할지 결정
# for i in range(outH) :
# for k in range(outW) :
# tmpOutImage[i][k] += 127.0
## 임시Output --> outImage .... 오버플로 체크
for i in range(outH):
for k in range(outW):
if tmpOutImage[i][k] > 255 :
outImage[i][k] = 255
elif tmpOutImage[i][k] < 0:
outImage[i][k] = 0
else :
outImage[i][k] = int(tmpOutImage[i][k])
########################
displayImage()
def zoomIn2Image() : # 영상 확대
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
scale = askinteger("확대", "배율") # 짝수
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH*scale; outW = inW*scale
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
for i in range(outH):
for k in range(outW):
outImage[i][k] = inImage[int(i/scale)][int(k/scale)] # O = I
########################
displayImage()
def zoomInImage() : # 영상 확대
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
scale = askinteger("확대", "배율") # 짝수
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH*scale; outW = inW*scale
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
for i in range(inH):
for k in range(inW):
outImage[i*scale][k*scale] = inImage[i][k] # O = I
########################
displayImage()
def zoomOutImage() : # 영상 축소 알고리즘
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
scale = askinteger("축소", "배율") # 짝수
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = int(inH/scale); outW = int(inW/scale)
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
for i in range(inH):
for k in range(inW):
outImage[int(i/scale)][int(k/scale)] = inImage[i][k]
########################
displayImage()
def moveImage() : #영상 이동
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH; outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
dy = askinteger("","x변위:")
dx = askinteger("", "y변위:")
for i in range(inH):
for k in range(inW):
if 0<= i+dx < outH and 0<= k+dy < outW :
outImage[i+dx][k+dy] = inImage[i][k]
########################
displayImage()
def point2Image() : #범위 강조 변환
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH; outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
p1 = askinteger("","값:")
p2 = askinteger("", "값:")
if p1 > p2 :
p1, p2 = p2, p1
# tmp = p1
# p1 = p2
# p2 = tmp
for i in range(inH):
for k in range(inW):
#if p1 < inImage[i][k] and inImage[i][k] < p2 :
if p1 < inImage[i][k] < p2 :
outImage[i][k] = 255
else :
outImage[i][k] = inImage[i][k]
########################
displayImage()
def bwImage() :
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH;
outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
for i in range(inH):
for k in range(inW):
if inImage[i][k] < 127 :
outImage[i][k] = 0
else :
outImage[i][k] = 255
########################
displayImage()
def bw2Image() :
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH;
outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
hap = 0
for i in range(inH):
for k in range(inW):
hap += inImage[i][k]
avg = hap / (inH * inW)
for i in range(inH):
for k in range(inW):
if inImage[i][k] < avg:
outImage[i][k] = 0
else:
outImage[i][k] = 255
########################
displayImage()
def bw3Image() :
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH;
outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
mid = 0
tmpAry = []
for i in range(inH):
for k in range(inW):
tmpAry.append(inImage[i][k])
tmpAry.sort()
mid = tmpAry[int((inH*inW)/2)]
for i in range(inH):
for k in range(inW):
if inImage[i][k] < mid:
outImage[i][k] = 0
else:
outImage[i][k] = 255
########################
displayImage()
def paraCapImage() : # 파라볼라 캡 알고리즘
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH; outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
# Out = 255.0 * ( (In / 128.0 - 1.0) ** 2 )
for i in range(inH):
for k in range(inW):
v = 255 - 255.0 * ( (inImage[i][k] /128.0 - 1.0) ** 2)
if v > 255 :
outImage[i][k] = 255
elif v < 0 :
outImage[i][k] = 0
else :
outImage[i][k] = int(v)
########################
displayImage()
def paraCupImage() : # 파라볼라 캡 알고리즘
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH; outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
# Out = 255.0 * ( (In / 128.0 - 1.0) ** 2 )
for i in range(inH):
for k in range(inW):
v = 255.0 * ( (inImage[i][k] /128.0 - 1.0) ** 2)
if v > 255 :
outImage[i][k] = 255
elif v < 0 :
outImage[i][k] = 0
else :
outImage[i][k] = int(v)
########################
displayImage()
def equalImage() :
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None:
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH; outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage = malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
for i in range(inH):
for k in range(inW):
outImage[i][k] = inImage[i][k] # O = I
########################
displayImage()
def addImage() : # 밝게하기 알고리즘
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None :
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH; outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage=malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
value = askinteger("밝게할 값", "값-->", minvalue=1, maxvalue=255)
for i in range(inH) :
for k in range(inW) :
if inImage[i][k] + value > 255 :
outImage[i][k] = 255
else :
outImage[i][k] = inImage[i][k] + value
########################
displayImage()
def gammaImage() : # 감마연산 알고리즘
global window, canvas, paper, inImage, outImage, inH, inW, outH, outW, filename
if filename == '' or filename == None :
return
## (중요!) 출력이미지의 높이, 폭을 결정 ---> 알고리즘에 의존
outH = inH; outW = inW
## 출력이미지 메모리 할당
outImage=malloc(outH, outW)
### 진짜 영상처리 알고리즘 ###
## Out = I ** (1/r)
r = askfloat("감마연산", "값-->")
for i in range(inH) :
for k in range(inW) :
v = inImage[i][k] ** ( 1/ r)
if v > 255 :
outImage[i][k] = 255
elif v < 0 :
outImage[i][k] = 0
else :
outImage[i][k] = int(v)
########################
displayImage()
## 전역 변수부
window, canvas, paper = None, None, None
inImage, outImage = [], []; inH, inW, outH, outW = [0] * 4
filename = ''
## 메인 코드부
if __name__ == '__main__' :
window = Tk()
window.title('그레이 영상처리 Ver 0.2')
window.geometry('512x512')
window.resizable(height=False, width=False)
status = Label(window, text='이미지정보:', bd=1, relief=SUNKEN, anchor=W)
status.pack(side=BOTTOM, fill=X)
### 메뉴 만들기 ###
mainMenu = Menu(window)
window.configure(menu=mainMenu)
fileMenu = Menu(mainMenu)
mainMenu.add_cascade(label="파일", menu=fileMenu)
fileMenu.add_command(label="열기(Open)", command=openFile)
fileMenu.add_command(label="저장(Save)", command=saveFile)
fileMenu.add_separator()
fileMenu.add_command(label="닫기(Close)")
pixelMenu = Menu(mainMenu)
mainMenu.add_cascade(label="화소점 처리", menu=pixelMenu)
pixelMenu.add_command(label="동일영상", command=equalImage)
pixelMenu.add_command(label="밝게하기", command=addImage)
pixelMenu.add_command(label="감마연산", command=gammaImage)
pixelMenu.add_command(label="파라볼라(Cup)", command=paraCupImage)
pixelMenu.add_command(label="파라볼라(Cap)", command=paraCapImage)
pixelMenu.add_command(label="이진화", command=bwImage)
pixelMenu.add_command(label="이진화(평균값)", command=bw2Image)
pixelMenu.add_command(label="이진화(중위수)", command=bw3Image)
pixelMenu.add_command(label="범위강조 변환", command=point2Image)
geometryMenu = Menu(mainMenu)
mainMenu.add_cascade(label="기하학 처리", menu=geometryMenu)
geometryMenu.add_command(label="영상 이동", command=moveImage)
geometryMenu.add_command(label="영상 축소", command=zoomOutImage)
geometryMenu.add_command(label="영상 확대", command=zoomInImage)
geometryMenu.add_command(label="영상 확대(백워딩)", command=zoomIn2Image)
areaMenu = Menu(mainMenu)
mainMenu.add_cascade(label="화소영역 처리", menu=areaMenu)
areaMenu.add_command(label="엠보싱", command=embossImage)
areaMenu.add_command(label="블러링", command=blurrImage)
######################
window.mainloop()
** 5일차 (빅데이터 저장 시스템 개발) **
Out = 255.0 * ( (In / 128.0 - 1.0) ** 2 ) Out = 255- 255.0 * ( (In / 128.0 - 1.0) ** 2 )
-
퀴즈1. 자신의 사진 또는 자신 만의 사진을 10개 RAW로 만들기….
512x512 5개, 256x256 5개 - 퀴즈2. 축소(백워딩) 추가….
- 퀴즈3(심화). 확대(양선형) 추가….
미션 5일차 (화소 영역 처리 완성)##
-
미션 1. 화소 영역 처리 3x3 마스크 사용하는 알고리즘 가능한 많이 완성
–> PDF(6,7장) 및 인터넷 검색해서 알고리즘(마스크) 알아내기
- 미션 2<심화>. 유사 연산자, 차연산자 구현(7장)
- 미션 3<심화>. LoG, DoG 알고리즘 구현 (7장)
-
미션 4<심화>. 3, 5, 7, 9.... 등을 입력하면 블러링 효과를 강하게 처리하기.
*참고로 PDF의 이미지는 모두 Etc_Raw(squre)/512 폴더에 있으니, 잘 코딩되었는지 확인하려면 PDF와 동일한 이미지로 테스트해 보기
