-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 2
/
main.py
170 lines (134 loc) · 9.03 KB
/
main.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
# coding=utf-8
# Main class
#
# 2017.11.19(일)
# 연우
# 양쪽 발끝 점, 어깨 점 구하기
#
import cv2
import bodycontour as bc # 윤곽선을 구하는 기능
import bodyposition as bp # 신체의 특정점들을 가져오는 기능
import math
from PIL import Image # 이미지 모듈 라이브러리
import numpy as np
import copy
# 마우스 클릭 이벤트 처리를 위한 변수
ix, iy = -1, -1 # 마우스 좌표값 (시작점)
mode = False # 마우스 클릭 이벤트 플래그
length = 0 # 선의 길이
# 사용자로부터 입력받은 키와 픽셀/키 값을 저장할 변수
height = 0 # 사용자 키
cm_per_pixel = 0 # pixel당 cm 비율
# 사용자로부터 이미지를 받아옴
# 빠른 테스트를 위해 이미지 경로 지정
# 이미지 원본은 srcImage에 저장함
imgPath = "1_front3.png" #이미지 경로
srcImage = cv2.imread(imgPath, 1) # 원본 이미지
# 사용자로부터 받아온 이미지를 처리하여
# 윤곽선을 구해온 이미지를 저장 (윤곽선을 여기서는 RGB(0, 255, 0) 형광 초록으로 하여 눈에 잘 띄게 하겠음)
pcImage = bc.getProcessedImage(srcImage) # 윤곽선을 구한 이미지
# 거리를 구하는 공식 함수 - 시작점의 x, y값 끝점의 x, y값을 매개변수로 받음
def getDistance(start_x, start_y ,end_x, end_y):
#받은 좌표값을 이용해 거리 계산\
distance = math.sqrt((start_x-end_x)*(start_x-end_x)+(start_y-end_y)*(start_y-end_y))
return distance
# 마우스 클릭처리를 담당할 리스너 함수
def onMouse(event, x, y, flag, param):
# 전역 변수들 사용
global ix, iy, mode, srcImage, pcImage, length, height, cm_per_pixel
# 마우스 왼쪽 버튼이 눌러졌을 때
if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
mode = True # 선 그리기 시작
ix, iy = x, y # 시작점 좌표 저장
# 마우스 왼쪽 버튼이 떨어졌을 때
elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
mode = False # 선 그리기 종료
cv2.line(pcImage, (ix, iy), (x, y), (0, 0, 255), 2) # 붉은 선을 그림 (시작점 - 끝점)
cv2.imshow("ProcessedImage", pcImage) # 처리된 이미지에 표시
# 시작점 - 끝점 거리 구하기
length = getDistance(ix, iy, x, y)
print("----length(pixel)----")
print(length) # 픽셀 개수
print("----length(cm)-------")
print (length*cm_per_pixel) # cm ( 픽셀 개수 * 픽셀당 센치미터 비율)
print("---------------------")
return
# 윤곽선이 구해진 이미지를 사용해 특정점 구하기를 시작
# 손 찾아 점 찍기
hand_points = bp.getHandPoints(pcImage) # 손의 좌표를 가져옴
cv2.circle(pcImage, (hand_points.left_hand.x, hand_points.left_hand.y), 3, (0, 0, 255), -1) #왼손 찍기
cv2.circle(pcImage, (hand_points.right_hand.x, hand_points.right_hand.y), 3, (0, 0, 255), -1) #오른손 찍기
# 정면 키 찾아 점 찍기
frontheight_points = bp.getFrontHeightPoints(pcImage) # 정면 키 좌표를 가져옴
cv2.circle(pcImage, (frontheight_points.front_head.x, frontheight_points.front_head.y), 3, (0, 0, 255), -1) #머리점 찍기
cv2.circle(pcImage, (frontheight_points.front_head.x, frontheight_points.front_foot.y), 3, (0, 0, 255), -1) #발끝점 찍기 - 발끝의 x는 머리의 x로 둠
#양 발 끝 점찍기 - 머리 점을 기준으로 왼쪽 오른쪽 나누어서 탐색 시도, frontheight_points, hand_points 값을 매개변수로 넘긴다
footpoints = bp.getFootPoints(pcImage, frontheight_points, hand_points)
#cv2.circle(pcImage, (footpoints.left_feet.x, footpoints.left_feet.y), 3, (0, 0, 255), -1) #왼쪽 발끝점 찍기
#cv2.circle(pcImage, (footpoints.right_feet.x, footpoints.right_feet.y), 3, (0, 0, 255), -1) #오른쪽 발끝점 찍기
#양 어깨에 점찍기 - 양쪽 발 끝점을 기준으로 해당 좌표 y의 최상위 contour 값을 탐색
# 양 발끝의 좌표를 매개변수로 넘긴다
shoulderpoints = bp.getShoulderPoints(pcImage, footpoints)
cv2.circle(pcImage, (shoulderpoints.left_shoulder.x, shoulderpoints.left_shoulder.y), 3, (0, 0, 255), -1) #왼쪽 어깨점 찍기
cv2.circle(pcImage, (shoulderpoints.right_shoulder.x, shoulderpoints.right_shoulder.y), 3, (0, 0, 255), -1) #오른쪽 어깨점 찍기
# 양쪽 팔 길이 선
cv2.line(pcImage, (shoulderpoints.left_shoulder.x, shoulderpoints.left_shoulder.y), (hand_points.left_hand.x, hand_points.left_hand.y), (255, 0, 0), 1)
cv2.line(pcImage, (shoulderpoints.right_shoulder.x, shoulderpoints.right_shoulder.y), (hand_points.right_hand.x, hand_points.right_hand.y), (255, 0, 0), 1)
# 어깨 너비 선
cv2.line(pcImage, (shoulderpoints.left_shoulder.x, shoulderpoints.left_shoulder.y), (shoulderpoints.right_shoulder.x, shoulderpoints.right_shoulder.y), (255, 0, 0), 1)
#키
cv2.line(pcImage, (frontheight_points.front_head.x, frontheight_points.front_head.y), (frontheight_points.front_head.x, frontheight_points.front_foot.y), (255, 0, 0), 1) #키 - 발끝의 x는 머리의 x로 둠
##다리 분기점##
leg_branch=bp.getLegBranchPoint(pcImage)
##겨드랑이##
armpit=bp.getArmPoint(pcImage,hand_points,leg_branch)
cv2.circle(pcImage,(armpit.leftarmpit.x,armpit.leftarmpit.y),3,(0,0,255),-1)
# cv2.line(pcImage,(leg_branch.x,0),(leg_branch.x,10000),(255,0,0),1)
#임의 선
#cv2.line(pcImage, (hand_points.left_hand.x, hand_points.left_hand.y), (hand_points.right_hand.x, hand_points.right_hand.y), (255, 0, 0), 1) #손
#cv2.line(pcImage, (frontheight_points.front_head.x, frontheight_points.front_head.y), (frontheight_points.front_head.x, frontheight_points.front_foot.y), (255, 0, 0), 1) #키 - 발끝의 x는 머리의 x로 둠
#cv2.line(pcImage, (frontheight_points.front_head.x, frontheight_points.front_head.y), (hand_points.left_hand.x, hand_points.left_hand.y), (255, 200, 0), 1) #머리-왼손
#cv2.line(pcImage, (frontheight_points.front_head.x, frontheight_points.front_head.y), (hand_points.right_hand.x, hand_points.right_hand.y), (255, 200, 0), 1) #머리-오른손
#cv2.line(pcImage, (frontheight_points.front_head.x, frontheight_points.front_foot.y), (hand_points.left_hand.x, hand_points.left_hand.y), (255, 200, 0), 1) #왼손-발
#cv2.line(pcImage, (frontheight_points.front_head.x, frontheight_points.front_foot.y), (hand_points.right_hand.x, hand_points.right_hand.y), (255, 200, 0), 1) #오른손-발
#cv2.line(pcImage, (shoulderpoints.left_shoulder.x, shoulderpoints.left_shoulder.y), (footpoints.left_feet.x, footpoints.left_feet.y), (100, 200, 100), 1) # 왼쪽 어깨 - 왼쪽 발
# 입력받은 키 / 머리에서 발까지 길이 = cm당 픽셀 수
# 사용자에게 키 입력 받기
height = input(">> INSERT HEIGHT(cm): ")
height = float(height)
# 발-머리 픽셀 수 구하기
print("---pixel count(head~foot)---")
height_pixel = float(frontheight_points.front_foot.y - frontheight_points.front_head.y)
print(height_pixel)
print("-----cm per pixel-----")
cm_per_pixel = float(height/height_pixel)
print(cm_per_pixel)
print("------------------------")
###############################################################################
# 구해진 픽셀로 치수 구하기 #
###############################################################################
# 총장 (뒷목 중간 ~ 발끝) * 여기선 편의를 위해 어깨 위치로 뒷목 높이를 잡았으나, 카라가 있는 의상에선 오차 크게 발생할 수 있음
# 오차를 감안하고 왼쪽 어깨부터 왼쪽 발까지를 사용하였다.
total_length_pixel = getDistance(shoulderpoints.left_shoulder.x, shoulderpoints.left_shoulder.y, footpoints.left_feet.x, footpoints.left_feet.y)
total_length_cm = total_length_pixel * cm_per_pixel
print("총장: {}" .format(total_length_cm))
# 어깨너비
shoulder_width_pixel = getDistance(shoulderpoints.left_shoulder.x, shoulderpoints.left_shoulder.y, shoulderpoints.right_shoulder.x, shoulderpoints.right_shoulder.y)
shoulder_width_cm = shoulder_width_pixel * cm_per_pixel
print("어깨너비: {}" .format(shoulder_width_cm))
# 왼팔길이 * 손끝이 아니라 손목을 사용해야 할 듯, 오차 발생할 수 있음 (다른 사진에서도 오차범위가 일정하다면 계산으로 해결 가능하지 않을까요?
left_arm_length_pixel = getDistance(shoulderpoints.left_shoulder.x, shoulderpoints.left_shoulder.y, hand_points.left_hand.x, hand_points.left_hand.y)
left_arm_length_cm = left_arm_length_pixel * cm_per_pixel
print("왼팔길이: {}" .format(left_arm_length_cm))
# 오른팔길이
right_arm_length_pixel = getDistance(shoulderpoints.right_shoulder.x, shoulderpoints.right_shoulder.y, hand_points.right_hand.x, hand_points.right_hand.y)
right_arm_length_cm = right_arm_length_pixel * cm_per_pixel
print("오른팔길이: {}" .format(right_arm_length_cm))
###############################################################################
#원본 이미지 띄우기
#cv2.imshow("OriginalImage", srcImage)
# 처리된 이미지 띄우기
cv2.namedWindow("ProcessedImage") # 이미지 윈도우 이름 지정
cv2.setMouseCallback("ProcessedImage", onMouse, param=None) # 마우스 콜백함수 지정
cv2.imshow("ProcessedImage",pcImage)
cv2.waitKey(0)