SimpleCV

이미지 처리 라이브러리인 SimpleCV에 대해 배운다.

설치

다음을 입력해 필요한 패키지들을 설치한다.

sudo apt-get install ipython python-opencv python-scipy python-numpy python-setuptools python-pip -y

다음을 입력해 SimpleCV를 설치한다.

mkdir ~/Code
cd ~/Code
git clone git://github.com/sightmachine/SimpleCV.git
cd SimpleCV

SimpleCV 폴더에서 의존성 있는 라이브러리 들을 설치한다. 설치시 PIL 관련 에러가 발생하는데 무시해도 된다.
```
sudo pip install -r requirements.txt
```
다음을 입력해 PIL 대응 라이브러리인 Pillow를 설치한다.
```
sudo pip install Pillow
```
다음을 입력해 svgwrite를 설치한다.
```
sudo pip install svgwrite
```
기존 IPython을 그대로 사용하는 경우 에러가 발생한다. 따라서 다음을 입력해 버젼 4로 바꿔준다.
```
pip install 'IPython==4' --force-reinstall
```
다음을 입력해 설치를 마무리한다.
```
sudo python setup.py develop
```
설치가 완료되면 다음을 입력해 SimpleCV 콘솔을 실행할 수 있다.
```
simplecv
```

GPU 메모리 설정

이미지 처리 성능 향상을 위해 라즈베리 파이의 GPU 메모리를 설정한다.

다음을 입력해 라즈베리 파이 설정을 연다.
```
sudo raspi-config
```
9 Advanced Options의 A3 Memory Split을 선택한다. 기본 값으로 128이 설정되어있다. 이 값을 256으로 설정한다.

콘솔

다음을 입력해 SimpleCV 콘솔을 실행한다.
```
simplecv
```

콘솔은 SimpleCV의 명령어를 하나씩 실행해볼 수 있으며, SimpleCV에서 제공하는 다음과 같은 기능을 사용할 수 있다.

"exit()" or press "Ctrl+ D" to exit the shell
"clear" to clear the shell screen
"tutorial" to begin the SimpleCV interactive tutorial
"example" gives a list of examples you can run
"forums" will launch a web browser for the help forums
"walkthrough" will launch a web browser with a walkthrough

명령어에 대해 궁금한 것 있다면 help 명령어를 사용한다. 다음은 SimpleCV 패키지에 대한 설명을 확인하는 것이다.
```
help(SimpleCV)
```

이미지

SimpleCV 콘솔에서 다음을 입력하면 SimpleCV 로고를 logo 변수에 불러온다.
```
img = Image("simplecv")
```
다음을 입력하면 SimpleCV 로고 화면이 나타난다.
```
img.show()
```
다음은 이미지를 저장하는 것이다.
```
img.save("my-image.png")
```
다음은 이미지의 배율을 조정하는 것이다.
```
thumbnail = img.scale(90,90)
thumbnail.show()
```
다음은 이미지에 erode 효과를 적용한 것이다.
```
eroded = img.erode()
eroded.show()
```
다음은 이미지의 특정 부분만 추출하는 것이다. 여기서는 x, y 좌표가 100, 100인 곳에서 넓이, 높이를 50, 50만큼 추출한다.
```
cropped = img.crop(100,100,50,50)
cropped.show()
```

파이 카메라 연결하기

다음을 입력해 nano 에디터를 실행한다.
```
nano simplecv.py
```

다음과 같이 입력한다.

from SimpleCV import *
from picamera import PiCamera
import time

picam = PiCamera(resolution=(320,240), framerate=32)

while True:
 picam.capture('/home/pi/cam.jpg', use_video_port=True)
 img = Image('/home/pi/cam.jpg')
 img.show()

다음을 입력해 실행하면 파이 카메라 영상을 실시간으로 볼 수 있다.
```
python simplecv.py
```

코너

앞서 작업한 simplecv.py를 다음과 같이 수정한다.

from SimpleCV import *
from picamera import PiCamera
import time

picam = PiCamera(resolution=(320,240), framerate=32)

while True:
picam.capture('/home/pi/cam.jpg', use_video_port=True)
img = Image('/home/pi/cam.jpg')
img.findCorners().show()

다음을 입력해 실행하면 이미지에서 코너를 표시하는 것을 볼 수 있다.
```
python simplecv.py
```

Blob

앞서 작업한 simplecv.py를 다음과 같이 수정하고 실행하면 이미지에서 Blob이 표시되는 것을 볼 수 있다.

from SimpleCV import *
from picamera import PiCamera
import time

picam = PiCamera(resolution=(320,240), framerate=32)

while True:
picam.capture('/home/pi/cam.jpg', use_video_port=True)
img = Image('/home/pi/cam.jpg')
img.findBlobs().show()

다시 다음과 같이 수정하고 실행하면 이미지에서 각 Blob이 서로 다른 색으로 표시되는 것을 볼 수 있다.

from SimpleCV import *
from picamera import PiCamera
import time

picam = PiCamera(resolution=(320,240), framerate=32)

while True:
picam.capture('/home/pi/cam.jpg', use_video_port=True)
img = Image('/home/pi/cam.jpg')
img.findBlobs().show(autocolor=True)

SimpleCV

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