OpenCV 여러장의 이미지를 한장으로 출력하는 방법

OpenCV에서 여러 장의 이미지 한 윈도우로 출력하기

  • 기본적으로 np.hstack, np,vstack 을 이용해 이미지를 복붙하는 원리입니다.
  • 예시 코드를 보겠습니다.
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import cv2
import numpy as np

imglena = cv2.imread('Resources/lena.png')
print(imglena.shape)
# (512, 512, 3)

imgHor = np.hstack((imglena,imglena))
print(imgHor.shape)
# (512, 1024, 3) 이미지 numpy를 더 붙인 형태입니다.

cv2.imshow('hori', imgHor)
cv2.waitKey(0)
가로로 사진 확장해서 붙이기
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import cv2
import numpy as np

def stackImages(scale,imgArray):
rows = len(imgArray)
cols = len(imgArray[0])
rowsAvailable = isinstance(imgArray[0], list)
width = imgArray[0][0].shape[1]
height = imgArray[0][0].shape[0]
if rowsAvailable:
for x in range ( 0, rows):
for y in range(0, cols):
if imgArray[x][y].shape[:2] == imgArray[0][0].shape [:2]:
imgArray[x][y] = cv2.resize(imgArray[x][y], (0, 0), None, scale, scale)
else:
imgArray[x][y] = cv2.resize(imgArray[x][y], (imgArray[0][0].shape[1], imgArray[0][0].shape[0]), None, scale, scale)
if len(imgArray[x][y].shape) == 2: imgArray[x][y]= cv2.cvtColor( imgArray[x][y], cv2.COLOR_GRAY2BGR)
imageBlank = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)
hor = [imageBlank]*rows
hor_con = [imageBlank]*rows
for x in range(0, rows):
hor[x] = np.hstack(imgArray[x])
ver = np.vstack(hor)
else:
for x in range(0, rows):
if imgArray[x].shape[:2] == imgArray[0].shape[:2]:
imgArray[x] = cv2.resize(imgArray[x], (0, 0), None, scale, scale)
else:
imgArray[x] = cv2.resize(imgArray[x], (imgArray[0].shape[1], imgArray[0].shape[0]), None,scale, scale)
if len(imgArray[x].shape) == 2: imgArray[x] = cv2.cvtColor(imgArray[x], cv2.COLOR_GRAY2BGR)
hor= np.hstack(imgArray)
ver = hor
return ver

img = cv2.imread(Resources/shapes.png)
imgGray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
imglena = cv2.imread('Resources/lena.png')

stackimg = stackImages(0.5,[[img,imgGray],
[imglena,imglena]])


cv2.imshow('img', stackimg)

cv2.waitKey(0)
  • 결과
여러 이미지 한번에 같이 출력

OpenCV 여러장의 이미지를 한장으로 출력하는 방법

http://inhwancho.github.io/2023/01/17/Study_folder/OpneCV/2023-01-18-opencv/

Author

InhwanCho

Posted on

2023-01-17

Updated on

2023-01-26

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