딥러닝 탐구생활

지난번엔 이미지를 그냥 crop해서 특정 좌표에 그대로 덮어씌우는 합성이었는데, 오늘은 alpha값 까지 조정해서 합성하는걸 해보도록 하겠다. import cv2import numpy as np# 이미지 읽기source_image = cv2.imread('/my_dir/source_image.png')target_image = cv2.imread('/my_dir/target_image.png')# 관심 영역 좌표와 크기 정의x, y, w, h = 100, 50, 200, 150 # 원본 이미지에서 자를 영역# 원본 이미지에서 관심 영역 잘라내기roi = source_image[y:y+h, x:x+w]# 마스크 생성mask = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8)mask[:] = 2..

지난번에 crop하는 방법까지 알아보았는데, 이 crop한 이미지를 그냥 잘라서 사용할수도 있지만 이 자른 이미지를 다른 이미지에 붙여 넣을 수 도 있다.  import cv2import numpy as np# 이미지 읽기image_1 = cv2.imread('/my_dir/example_1.png')# 좌표 설정x1 = 50y1 = 50x2 = 100y2 = 100# crop하기crop_image = image_1[y1:y2, x1:x2]# 붙일 원본 이미지 읽기image_2 = cv2.imread('/my_dir/example_2.png')# 이미지의 크기h, w, _ = image_2.shape# crop 이미지를 resizeresized_crop = cv2.resize(crop_image, dsi..

opencv를 사용하면서 매번 헷갈리는게 crop이었던 것 같다. import cv2# image readimage = cv2.imread('/my_dir/test_img.png')# 내가 자르고 싶은 bbox의 좌표 x1,y1,x2,y2x1 = 50y1 = 50x2 = 100y2 = 100# crop imagecrop_image = image[y1:y2,x1:x2]# save image cv2.imwrite('/my_dir/crop_img.png',crop_image) 이미지에서 pixel좌표를 가지고 위치를 지정하는데, 왼쪽 맨 위가 (0,0)이고 맨 오른쪽은 (w,0), 맨 왼쪽아래는 (w,h), 맨 오른쪽 아래는 (0,h)이렇게 나타낸다.  여기서 w, h는 이미지의 width와 height을 나..