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Java OpenCV 라이브러리로 이미지 윤곽선(Contour) 찾는 방법 완벽 가이드

윤곽선(Contour)은 특정 형태의 경계를 따라 있는 모든 점을 연결한 선을 의미합니다. 윤곽선을 활용하면 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 객체의 형태(shape) 파악
  • 객체의 면적(area) 계산
  • 객체 탐지(detection)
  • 객체 인식(recognition)

이미지 내의 다양한 도형이나 객체의 윤곽선은 OpenCV의 findContours() 메서드를 사용하여 찾을 수 있습니다. 이 메서드는 다음과 같은 매개변수를 받습니다.

  • 이진화(binary)된 이미지 — 윤곽선 검출의 대상이 되는 흑백 이미지입니다.
  • 윤곽선 정보를 저장할 MatOfPoint 타입의 빈 리스트 객체
  • 이미지 토폴로지(위계 정보)를 저장할 빈 Mat 객체
  • 윤곽선 검출 모드(mode)방식(method)을 지정하는 두 개의 정수형 변수

예제 코드

import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfPoint;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class FindingContours {
   public static void main(String args[]) throws Exception {
      // OpenCV 핵심 네이티브 라이브러리 로드
      System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
      String file ="D:\\Images\\shapes.jpg";
      Mat src = Imgcodecs.imread(file);

      // 원본 이미지를 그레이스케일로 변환 후 이진화 처리
      Mat gray = new Mat(src.rows(), src.cols(), src.type());
      Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
      Mat binary = new Mat(src.rows(), src.cols(), src.type(), new Scalar(0));
      Imgproc.threshold(gray, binary, 100, 255, Imgproc.THRESH_BINARY_INV);

      // 윤곽선 검출
      List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
      Mat hierarchey = new Mat();
      Imgproc.findContours(binary, contours, hierarchey, Imgproc.RETR_TREE,
      Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

      Iterator<MatOfPoint> it = contours.iterator();
      while(it.hasNext()) {
         System.out.println(it.next());
      }
      /*
      Mat draw = Mat.zeros(binary.size(), CvType.CV_8UC3);
      for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
         System.out.println(contours);
         Scalar color = new Scalar(0, 0, 255);
         // 윤곽선 그리기
         Imgproc.drawContours(draw, contours, i, color, 2, Imgproc.LINE_8, hierarchey, 2, new Point() ) ;
      }
      HighGui.imshow("Contours operation", draw);
      HighGui.waitKey();
      */
   }
}

코드 설명

위 예제는 다음 순서로 동작합니다.

  1. System.loadLibrary()를 호출하여 OpenCV 네이티브 라이브러리를 로드합니다.
  2. Imgcodecs.imread()로 이미지 파일을 읽어옵니다.
  3. cvtColor() 메서드로 컬러 이미지를 그레이스케일로 변환합니다.
  4. threshold() 메서드에 THRESH_BINARY_INV 옵션을 지정해 이미지를 이진화합니다.
  5. findContours() 메서드에 RETR_TREE(모든 윤곽선의 전체 위계 구조 검색)와 CHAIN_APPROX_SIMPLE(수평·수직·대각선 세그먼트의 끝점만 저장하여 메모리 절약) 옵션을 적용해 윤곽선을 추출합니다.
  6. 검출된 각 윤곽선을 반복자(iterator)로 순회하며 출력합니다.

실행 결과

Mat [ 29*1*CV_32SC2, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x19829510,
dataAddr=0x19826dc0 ]
Mat [ 58*1*CV_32SC2, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x19829580,
dataAddr=0x19826f00 ]
Mat [ 35*1*CV_32SC2, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x19828be0,
dataAddr=0x19827100 ]
Mat [ 117*1*CV_32SC2, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x19829190,
dataAddr=0x19827280 ]
Mat [ 1*1*CV_32SC2, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x198292e0,
dataAddr=0xba8280 ]
Mat [ 78*1*CV_32SC2, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x19829350,
dataAddr=0x19827680 ]
Mat [ 63*1*CV_32SC2, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x198289b0,
dataAddr=0x19827940 ]
Mat [ 120*1*CV_32SC2, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x19828e80,
dataAddr=0x19827b80 ]
Mat [ 4*1*CV_32SC2, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x19829430,
dataAddr=0xb84580 ]
Mat [ 4*1*CV_32SC2, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x19829120,
dataAddr=0xb84440 ]
Mat [ 136*1*CV_32SC2, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x19828ef0,
dataAddr=0x19827f80 ]
Mat [ 120*1*CV_32SC2, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x19828b00,
dataAddr=0x19828440 ]

출력 결과에서 각 Mat 객체는 하나의 윤곽선을 나타내며, 행 크기(예: 29, 58, 117 등)는 해당 윤곽선을 구성하는 좌표점의 개수를 의미합니다. 주석 처리된 코드 부분의 주석을 해제하면 drawContours()HighGui를 활용해 검출된 윤곽선을 빨간색 선으로 화면에 직접 시각화할 수도 있습니다.