[3주-2일차] NFT maker APP - kmeans 코드 분석

오늘은 일단 저번꺼에 이어서 도트 그림 변환 코드를 분석해보자

 

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# coding:utf-8 import sys import cv2 from PIL import Image import numpy as np   n8 = np.array([[1, 1, 1],                [1, 1, 1],                [1, 1, 1]],               np.uint8)   n4 = np.array([[0, 1, 0],                [1, 1, 1],                [0, 1, 0]],               np.uint8)     def make_dot(src, k=3, scale=2, color=True, blur=0, erode=0, alpha=True, to_tw=True):     img_pl = Image.open(src)       if (img_pl.mode == 'RGBA' or img_pl.mode == 'P') and alpha:         if img_pl.mode != 'RGBA':             img_pl = img_pl.convert('RGBA')         alpha_mode = True     elif img_pl.mode != 'RGB' and img_pl.mode != 'L':         img_pl = img_pl.convert('RGB')         alpha_mode = False     else:         alpha_mode = False       img = np.asarray(img_pl)     if color and alpha_mode:         a = img[:, :, 3]         img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2RGB)         h, w, c = img.shape     elif color:         img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)         h, w, c = img.shape     else:         img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)         h, w = img.shape         c = 0       d_h = int(h / scale)     d_w = int(w / scale)     if erode == 1:         img = cv2.erode(img, n4, iterations=1)     elif erode == 2:         img = cv2.erode(img, n8, iterations=1)     if blur:         img = cv2.bilateralFilter(img, 15, blur, 20)       img = cv2.resize(img, (d_w, d_h), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)     if alpha_mode:         a = cv2.resize(a, (d_w, d_h), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)         a = cv2.resize(a, (d_w * scale, d_h * scale), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)         a[a != 0] = 255         if not 0 in a:             a[0, 0] = 0     if color:         img_cp = img.reshape(-1, c)     else:         img_cp = img.reshape(-1)       img_cp = img_cp.astype(np.float32)     criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)     ret, label, center = cv2.kmeans(img_cp, k, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_PP_CENTERS)     center = center.astype(np.uint8)     result = center[label.flatten()]     result = result.reshape((img.shape))     result = cv2.resize(result, (d_w * scale, d_h * scale), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)       if alpha_mode:         r, g, b = cv2.split(result)         result = cv2.merge((r, g, b, a))     elif to_tw:         r, g, b = cv2.split(result)         a = np.ones(r.shape, dtype=np.uint8) * 255         a[0, 0] = 0         result = cv2.merge((r, g, b, a))              colors = []     for res_c in center:         color_code = '#{0:02x}{1:02x}{2:02x}'.format(res_c[2], res_c[1], res_c[0])         colors.append(color_code)     return result, colors   Colored by Color Scripter

cs

 

img_pl.mode == 'RGBA' or img_pl.mode == 'P'

일단 여기서 .mode 가 뭔지 몰라서 찾아봤다.

https://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=heennavi1004&logNo=222061487980&from=search&redirect=Log&widgetTypeCall=true&directAccess=false 

python 에서 이미지 처리: Pillow - Image 모듈

대충 잦아보니까 pil image mode 에는 rgba, rgb, P, L 이런 모드들이 있는거같은데

이걸 RGBA 나 RGB 로 컨버트 해주는 부분인것 같다.

 

 

cv2.cvtColor 부분은 컬러 변환 함수로 OpenCV 라이브러리에 들어있는 함수라고 한다.

https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=alsrb968&logNo=220909428222 

OpenCV : 컬러 변환 cvtColor 함수

여러 옵션들이 있는것 같은데

h, w, c = img.shape

에서 c가 뭔지 몰라서 찾아보니

https://ssaemo.tistory.com/103

[python] skimage ndarray shape (HWC, CHW)

채널이라고 한다

 

if alpha_mode:

코드를 보다보면 alpha_mode 일때 동작하는게 많이 다른데

일단 alpha mode가 뭘 뜻하는지 정확히 모르겠다.

 

일단 박자

 

img = cv2.resize(img, (d_w, d_h), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)

일단 resize 는 말그대로 resize 인데

https://deep-learning-study.tistory.com/185

[파이썬 OpenCV] 영상의 확대와 축소(크기 변환) - cv2.resize 함수 설명, interpolation 인자

여기서 나온걸 보면 저 구문의  interpolation=cv2.INTER_NEAREST 부분은 최근방 이웃 보간법 이라고 한다

 

그게 뭔진 모르겠다

 

if color:

        img_cp = img.reshape(-1, c)

    else:

        img_cp = img.reshape(-1)

https://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=nabilera1&logNo=221990020415 

파이썬 넘파이 reshape(-1)의 의미는?

그렇다고 하는데뭔소린지 역시 모르겠다

 

criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)

criteria 값을 통해서

 

ret, label, center = cv2.kmeans(img_cp, k, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_PP_CENTERS)

cv2.kmeans 알고리즘을 사용하는데군집화 샘플링 알고리즘인것 같다.

 

https://www.youtube.com/watch?v=9jfGHa1500c

 

나중에 보면서 알고리즘을 한번 정리해봐야 할 것 같고

 

criteria 변수는 어떤식으로 만들어지는지도 알아봐야할 것 같다.

 

 

오늘은 여기까지