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-자가진단 서비스와 tensorflow를 활용한 퍼스널 컬러 찾아주는 React 기반의 웹
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+자가진단 서비스와 tensorflow를 활용한 퍼스널 컬러 찾아주는 React 기반의 웹
+# Find your Personal Color
+OpenCV를 활용한 퍼스널 컬러 찾아주는 서비스
+
+# 빌드 방법
+
+
+# 사용 방법
+
+
+# LICENSE

+ Subproject commit e82bd946e561105ad4bf501e01f9f913731ed77e

+import cv2 as cv
+import numpy as np
+
+
+hsv = 0
+lower_blue1 = 0
+upper_blue1 = 0
+lower_blue2 = 0
+upper_blue2 = 0
+lower_blue3 = 0
+upper_blue3 = 0
+
+
+def mouse_callback(event, x, y, flags, param):
+    global hsv, lower_blue1, upper_blue1, lower_blue2, upper_blue2, lower_blue3, upper_blue3
+
+    # 마우스 왼쪽 버튼 누를시 위치에 있는 픽셀값을 읽어와서 HSV로 변환합니다.
+    if event == cv.EVENT_LBUTTONDOWN:
+        print(img_color[y, x])
+        color = img_color[y, x]
+        
+
+        one_pixel = np.uint8([[color]])
+        hsv = cv.cvtColor(one_pixel, cv.COLOR_BGR2HSV)
+        hsv = hsv[0][0]
+
+        # HSV 색공간에서 마우스 클릭으로 얻은 픽셀값과 유사한 필셀값의 범위를 정합니다.
+        if hsv[0] < 10:
+            print("case1")
+            lower_blue1 = np.array([hsv[0]-10+180, 30, 30])
+            upper_blue1 = np.array([180, 255, 255])
+            lower_blue2 = np.array([0, 30, 30])
+            upper_blue2 = np.array([hsv[0], 255, 255])
+            lower_blue3 = np.array([hsv[0], 30, 30])
+            upper_blue3 = np.array([hsv[0]+10, 255, 255])
+            #     print(i-10+180, 180, 0, i)
+            #     print(i, i+10)
+
+        elif hsv[0] > 170:
+            print("case2")
+            lower_blue1 = np.array([hsv[0], 30, 30])
+            upper_blue1 = np.array([180, 255, 255])
+            lower_blue2 = np.array([0, 30, 30])
+            upper_blue2 = np.array([hsv[0]+10-180, 255, 255])
+            lower_blue3 = np.array([hsv[0]-10, 30, 30])
+            upper_blue3 = np.array([hsv[0], 255, 255])
+            #     print(i, 180, 0, i+10-180)
+            #     print(i-10, i)
+        else:
+            print("case3")
+            lower_blue1 = np.array([hsv[0], 30, 30])
+            upper_blue1 = np.array([hsv[0]+10, 255, 255])
+            lower_blue2 = np.array([hsv[0]-10, 30, 30])
+            upper_blue2 = np.array([hsv[0], 255, 255])
+            lower_blue3 = np.array([hsv[0]-10, 30, 30])
+            upper_blue3 = np.array([hsv[0], 255, 255])
+            #     print(i, i+10)
+            #     print(i-10, i)
+
+        print(hsv[0])
+        print("@1", lower_blue1, "~", upper_blue1)
+        print("@2", lower_blue2, "~", upper_blue2)
+        print("@3", lower_blue3, "~", upper_blue3)
+
+
+cv.namedWindow('img_color')
+cv.setMouseCallback('img_color', mouse_callback)
+
+
+
+while(True):
+    img_color = cv.imread('cool_summer.png')
+    height, width = img_color.shape[:2]
+    img_color = cv.resize(img_color, (width, height), interpolation=cv.INTER_AREA)
+
+    # 원본 영상을 HSV 영상으로 변환합니다.
+    img_hsv = cv.cvtColor(img_color, cv.COLOR_BGR2HSV)
+
+    # 범위 값으로 HSV 이미지에서 마스크를 생성합니다.
+    img_mask1 = cv.inRange(img_hsv, lower_blue1, upper_blue1)
+    img_mask2 = cv.inRange(img_hsv, lower_blue2, upper_blue2)
+    img_mask3 = cv.inRange(img_hsv, lower_blue3, upper_blue3)
+    img_mask = img_mask1 | img_mask2 | img_mask3
+
+
+    # 마스크 이미지로 원본 이미지에서 범위값에 해당되는 영상 부분을 획득합니다.
+    img_result = cv.bitwise_and(img_color, img_color, mask=img_mask)
+
+
+    cv.imshow('img_color', img_color)
+    cv.imshow('img_mask', img_mask)
+    cv.imshow('img_result', img_result)
+
+
+    # ESC 키누르면 종료
+    if cv.waitKey(1) & 0xFF == 27:
+        break
+
+
+cv.destroyAllWindows()

+import numpy as np 
+import cv2 as cv
+
+img_color = cv.imread('cool_summer.png') 
+print('shape: ', img_color.shape) 
+height, width = img_color.shape[:2] 
+
+img_hsv = cv.cvtColor(img_color, cv.COLOR_BGR2HSV)
+
+lower_blue = (120-10, 50, 50)
+upper_blue = (120+10, 255, 255)
+img_mask = cv.inRange(img_hsv, lower_blue, upper_blue)
+img_result = cv.bitwise_and(img_color, img_color, mask = img_mask) 
+
+cv.imshow('img_origin', img_color) 
+cv.imshow('img_mask', img_mask)
+cv.imshow('img_color', img_result)
+
+cv.waitKey(0) 
+cv.destroyAllWindows()