2021-1-capstone-design2 / 2016104095

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강세희
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[UPDATE] 이미지 크롭 구현

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......@@ -76,14 +76,19 @@ if __name__ == '__main__':
# 객체 정보 및 계산 값 저장
detectionInfo.append([i, name, size, coordinatevalue, top, left, right, bottom])
# 검출 리스트 txt파일로 내보내기
f = open("detectionInfo.txt", 'w')
for i in range(len(detectionInfo)):
data = str(detectionInfo[i][0]) +", " + detectionInfo[i][1] + ", " + str(detectionInfo[i][2]) + ", " + str(detectionInfo[i][3]) + ", " + str(detectionInfo[i][4]) + ", " + str(detectionInfo[i][5]) + ", " + str(detectionInfo[i][6]) + ", " + str(detectionInfo[i][7]) + "\n"
f.write(data)
f.close()
# 크롭할 이미지의 이름을 저장하는 딕셔너리
cropDict = {}
# 검출된 물체 리스트(중복 없이)
namelist = {}
for i in range(len(detectionInfo)):
if not detectionInfo[i][1] in namelist:
namelist[detectionInfo[i][1]] = []
......@@ -98,11 +103,14 @@ if __name__ == '__main__':
maxvalue = detectionInfo[j][2]
maxindex = detectionInfo[j][0]
namelist[objectName].append(maxindex)
cropDict[1] = []
for objectname, framelist in namelist.items():
image = cv2.imread("mid/frame%d.png" % framelist[0])
output1 = cv2.GaussianBlur(image, (5,5), 0)
cv2.imwrite("output1/%s.png"% (objectname), output1)
cv2.imwrite("output1/%s.png"% (objectname), output1)
cropDict[1].append((objectname, detectionInfo[framelist[0]][4],detectionInfo[framelist[0]][5],
detectionInfo[framelist[0]][6], detectionInfo[framelist[0]][7]))
# 가운데 위치
for objectName in namelist.keys():
......@@ -117,12 +125,14 @@ if __name__ == '__main__':
minvalue = detectionInfo[j][3]
minindex = detectionInfo[j][0]
namelist[objectName].append(minindex)
cropDict[2] = []
for objectname, framelist in namelist.items():
image = cv2.imread("mid/frame%d.png" % framelist[0])
output2 = cv2.GaussianBlur(image, (5,5), 0)
cv2.imwrite("output2/%s.png"% (objectname), output2)
cropDict[2].append((objectname, detectionInfo[framelist[0]][4], detectionInfo[framelist[0]][5],
detectionInfo[framelist[0]][6], detectionInfo[framelist[0]][7]))
# 계획2 : 프레임별로 나온 객체 겹치는 부분 제외하고 넓이 구해 큰거 Indexlist에 넣기
# 모든 프레임에 적용하지 않고 여러 객체가 나온 프레임 선정, 프레임 인덱스 저장하는 best 딕셔너리
......@@ -131,7 +141,7 @@ if __name__ == '__main__':
for i in range(len(detectionInfo)):
if best.count(detectionInfo[i][0]) == 2:
if detectionInfo[i][0] in bestList:
bestList[detectionInfo[i][0]].append(detectionInfo[i][1:])
bestList[detectionInfo[i][0]].append(detectionInfo[i][1:]) # 이름, 사이즈, 중심과의 거리, x, y, w, h 저장
else:
bestList[detectionInfo[i][0]] = [detectionInfo[i][1:]]
elif best.count(best[i]) > 2:
......@@ -140,6 +150,7 @@ if __name__ == '__main__':
else:
bestList[best[i]] = [[i, detectionInfo[i][3]]]
# 프레임에 등장하는 객체가 2개 이상인 경우, 가장 적합한 객체 두 개 선정
for key, value in bestList.items():
if len(value[0]) == 2:
tmpValue = deepcopy(value)
......@@ -153,13 +164,15 @@ if __name__ == '__main__':
second = indexList[minCordi]
bestList[key] = [detectionInfo[first][1:], detectionInfo[second][1:]]
# beOverlap 에서 선정된 두 객체의 top, left, right, bottom 값 비교하여 두 객체의 합산 size 계산, 이를 overlapped에 저장
# 이 때, value는 항상 두 가지 값만을 가짐
# beOverlap 에 선정된 두 객체의 top, left, right, bottom 값 비교하여 두 객체의 합산 size 계산, 이를 overlapped에 저장
# 이 후로, value는 항상 두 가지 값만을 가짐
deleteList = []
for key, value in bestList.items():
a_top, a_left, a_right, a_bottom = value[0][3:]
b_top, b_left, b_right, b_bottom = value[1][3:]
o_top, o_left, o_right, o_bottom = 0, 0, 0, 0
# 두 객체가 겹쳤는지 좌표 비교를 통해 확인, 겹쳤다면 겹친 부분의 좌표 값 o_xxx 에 저장
isOverlapped = False
if a_top < b_top < a_bottom or b_top < a_top < b_bottom or a_left < b_left < a_right or b_left < a_left < b_right:
isOverlapped = True
......@@ -168,7 +181,9 @@ if __name__ == '__main__':
o_left = max(a_left, b_left)
o_right = min(a_right, b_right)
# 겹친 부분의 넓이 구하기
o_size = (o_bottom-o_top)*(o_right-o_left)
# 겹친 객체를 하나로 보고, 두 객체의 중심점을 찾아 프레임의 중앙과의 거리 구하기
if isOverlapped == True:
a_object = Point2D(width= (a_top + a_bottom)//2, height=(a_left + a_right)//2)
b_object = Point2D(width= (b_top + b_bottom)//2, height=(b_left + b_right)//2)
......@@ -176,10 +191,11 @@ if __name__ == '__main__':
toTheOrigin_w = image.shape[1] / 2 - o_object.width
toTheOrigin_h = image.shape[0] / 2 - o_object.height
coordiValue_object = int(math.sqrt((toTheOrigin_w ** 2) + (toTheOrigin_h ** 2)))
bestList[key] = [value[0][0] + ", "+ value[1][0], value[0][1]+value[1][1]-o_size, coordiValue_object]
bestList[key] = [value[0][0] + ", "+ value[1][0], value[0][1]+value[1][1]-o_size, coordiValue_object, min(a_top, b_top), min(a_left, b_left), max(a_right, b_right), max(a_bottom, b_bottom)]
else:
# 겹치지 않았다면 목록에서 삭제
deleteList.append(key)
for i in range(len(deleteList)):
for i in range(len(deleteList)-1, -1, -1):
del bestList[deleteList[i]]
namelist.clear()
......@@ -194,25 +210,61 @@ if __name__ == '__main__':
else:
namelist[value[0]] = [key] + value[1:]
# output3에 출력
cropDict[3] = []
for objectname, framelist in namelist.items():
image = cv2.imread("mid/frame%d.png" % framelist[0])
output3 = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
cv2.imwrite("output3/%s.png" % (objectname), output3)
cropDict[3].append((objectname, detectionInfo[framelist[0]][4],detectionInfo[framelist[0]][5],
detectionInfo[framelist[0]][6], detectionInfo[framelist[0]][7]))
# 계획3 : 객체가 특정 위치에 있는 프레임 뽑기
# output1~3의 결과들을 가지고 특정 위치에 있게 이미지 크롭, 결과를 output1_1, output2_1, output3_1 에 저장
#kernel_sharpen_1 = np.array([[-1,-1,-1],[-1,9,-1],[-1,-1,-1]])
#output2 = cv2.filter2D(output1,-1,kernel_sharpen_1)
for outputNum, frameList in cropDict.items():
for i in range(len(frameList)):
image = cv2.imread("output%d/%s.png" % (outputNum, frameList[i][0]))
crop_top = 0
crop_bottom = image.shape[0]
crop_left = 0
crop_right = image.shape[1]
output = image[crop_top:crop_bottom, crop_left:crop_right].copy()
# 읽어온 이미지의 비가 거의 16:9이면, 입력받은 이미지 그대로 추천
if image.shape[0]//9 * 15 < image.shape[1] <= image.shape[0]//9 * 16:
cropDict[outputNum][i] = (frameList[i][0], 0, image.shape[0], 0, image.shape[1])
else:
# 읽어온 이미지의 비가 16:9가 아니라면, 검출 객체의 높이를 가져와서 이에 맞는 16비의 너비 구함
# frameList = (프레임이름, top, left, right, bottom)
crop_top = int(frameList[i][1] + (frameList[i][4] - frameList[i][1]) * 0.15)
crop_bottom = frameList[i][4]
height = crop_bottom - crop_top
width = height // 9 * 16
crop_left = frameList[i][2]
crop_right = frameList[i][3]
# 원하는 가로길이가 원본프레임의 가로길이보다 큰 경우
if width > image.shape[1]:
padNum = width - image.shape[1]
output = image[crop_top:crop_bottom, 0:image.shape[1]].copy()
ratio = int((image.shape[1]+padNum)/image.shape[1])
output = cv2.resize(output, dsize=(width, height), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
# 물체가 프레임의 중앙에 있을 경우
elif image.shape[1]//2 - image.shape[1]//20 < (crop_left + crop_right)// 2 <= image.shape[1]//2 + image.shape[1]//20:
crop_left = (crop_left + crop_right)//2 - width//2
crop_right = (crop_left + crop_right)//2 + width//2
output = image[crop_top:crop_bottom, crop_left:crop_right].copy()
# 물체가 프레임의 왼쪽에 있을 경우
elif (crop_left + crop_right)//2 < image.shape[1]//2:
crop_left = 0
crop_right = width
output = image[crop_top:crop_bottom, crop_left:crop_right].copy()
elif (crop_left + crop_right)//2 > image.shape[1]//2:
crop_left = image.shape[1]-width
crop_right = image.shape[1]
output = image[crop_top:crop_bottom, crop_left:crop_right].copy()
output = cv2.GaussianBlur(output, (7, 7), 0)
kernel_sharpen = np.array([[-1,-1,-1],[-1,9,-1],[-1,-1,-1]])
output = cv2.filter2D(output,-1, kernel_sharpen)
cv2.imwrite("output%d_crop/%s.png" % (outputNum, frameList[i][0]), output)
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......