윤곽선 추출

import cv2 as cv
import numpy as np
from PIL import Image

# 파일 열기
image_path = 'shapes.webp'
image = cv.imread(image_path)
# 흑백 이미지로 변환
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 7x7 커널로 가우시안 블러링
blurred = cv.GaussianBlur(gray, (7, 7), 0)
# 이진화
_, binary = cv.threshold(blurred, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)
# 보기
Image.fromarray(binary)

contours, hierarchy = cv.findContours(
    binary.copy(),  # 이미지, non-zero 픽셀을 객체로 간주
    cv.RETR_EXTERNAL,  # 윤곽선 검출 모드
    cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE  # 윤곽선 근사화 방법
)

contoured_image = image.copy()  # 이미지 복사
i = 2  # 2번 도형
color = (0, 255, 0)  # green
thickness = 3  # 두께
show(cv.drawContours(contoured_image, contours, i, color, thickness))

M = cv.moments(contours[i])  # 모멘트 계산
cX = int(M["m10"] / M["m00"])  # x좌표의 무게 중심
cY = int(M["m01"] / M["m00"])  # y좌표의 무게 중심

dst = image.copy()
center_color = (0, 255, 0)  # green
no_stroke = -1  # 테두리 없음
radius = 7  # 반지름
show(cv.circle(dst, (cX, cY), radius, center_color, no_stroke))

c = contours[i]  # 곡선
peri = cv.arcLength(c, True)  # 둘레 길이(폐곡선 여부)
approx = cv.approxPolyDP(
    c,  # 곡선
    0.02 * peri,  # 허용 오차
    True)  # 폐곡선 여부
n = len(approx)  # n각형
n

src = cv.imread("convex.webp")  # 예제 데이터
dst = src.copy()
gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)
_, binary = cv.threshold(gray, 150, 255, cv.THRESH_BINARY_INV)  # 이진화
contours, hierarchy = cv.findContours(  # 윤곽선
    binary, cv.RETR_CCOMP, cv.CHAIN_APPROX_NONE)
for i in contours:
    hull = cv.convexHull(i, clockwise=True)  # 볼록 껍질 찾기(True: 시계 방향)
    cv.drawContours(dst, [hull], 0, (0, 0, 255), 2)

src = cv.imread('nut.png')
bg_color = src[0, 0].astype(np.int16)  # 왼쪽 상단 픽셀 색상 (배경색으로 가정)
error = 10
low = np.clip(bg_color - error, 0, 255).astype(np.uint8)
high = np.clip(bg_color + error, 0, 255).astype(np.uint8)
mask = cv.inRange(src, low, high)  # 배경색과 유사한 색상 검출
mask_inv = cv.bitwise_not(mask)  # 배경색이 아닌 부분 검출
coords = cv.findNonZero(mask_inv)  # 실제 그림이 있는 좌표 추출
x, y, w, h = cv.boundingRect(coords)  # 사각형으로 경계 추출
trimmed = src[y:y + h, x:x + w]  # 실제 그림 부분만 자름