[DIP] alpha 채널과 검은색 글씨 처리 with convertScaleAbs

OpenCV의 imshow는 기본적으로 투명 배경 을 검은 색으로 보여주기 때문에,
png 파일의 검은색 글자는 안보임.

 

이를 위해서는 배경과 전경을 구분하는 mask를 만들고, 배경을 흰색과 같이 원하는 색으로 처리해줘야 함.

Code

다음 코드를 참고.

import cv2
import numpy as np
url = 'https://raw.githubusercontent.com/dsaint31x/OpenCV_Python_Tutorial/master/images/opencv_logo.png'

import requests

t0 = requests.get(url)# requests.models.Response 
t1 = t0.content       # bytes (immutable) 
t2 = bytearray(t1)    # bytearray (mutable)
t3 = np.asarray(t2, dtype=np.uint8) #ndarray
img = cv2.imdecode(t3, cv2.IMREAD_UNCHANGED)

cv2.imwrite('opencv_logo.png', img)

print(f'{img.shape=}')
# cv2에서는 투명 배경을 검은색으로 표시하는데, 이 경우 검정색 글자가 안보임.
# 때문에 alpha 채널을 읽어서 투명 배경을 흰색으로 변환.
if len(img) > 3 and img.shape[2] == 4:
    bgr = img[:,:,:3]
    alpha = img[:,:,3]

    w_bg = np.ones_like(bgr, dtype=np.uint8) * 255
    mask = alpha[:,:,np.newaxis] / 255.
    img0 = bgr*mask + w_bg*(1.-mask)
    img1 = cv2.convertScaleAbs(bgr*mask + w_bg*(1-mask))
else:
    img1 = img

cv2.imshow('test1', img1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

 

cv2.convertScaleAbs()

위에서 사용된 cv2.convertScaleAbs()는

$$\text{dst}(i,j) = \text{saturate}(| \alpha \text{src}(i,j) + \beta|)$$

• cv2에서 위의 이미지 연산 후 결과값을
  uint8 형식으로 변환.
  
  • 절대값 처리
  • 밝기($\beta$)와 대비($\alpha$ 조정을 하는데 사용됨.
• saturate는 [0,255]의 범위로 값을 제한한다.

주로 연산으로 처리후 보여주기 직전에 호출되는 함수임 (자동 조정은 아님).

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같이보면 좋은 자료들

2024.09.23 - [Programming/DIP] - [DIP] cv2.convertSacleAbs(): contrast, brightness 수동조정

[DIP] cv2.convertSacleAbs(): contrast, brightness 수동조정

 

2022.09.21 - [Programming/DIP] - [DIP] opencv에서 URL로 이미지 로딩

[DIP] opencv에서 URL로 이미지 로딩

 

2022.09.21 - [Programming/DIP] - [DIP] Color Space or Color Model

[DIP] Color Space or Color Model

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