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  영상 처리와 컴퓨터 비전을 위한 오픈소스 라이브러리이고 C, C++, Python 에서 사용이 가능합니다.

  OpenCV에서 우리들이 가장 많이 하게 될 건 이미지를 처리하는 작업입니다.

# cv2.imread(file_name, flag) #flag = 이미지를 읽는 방법 설정
# imread_color: 이미지를 Color로 읽고, 투명한 부분은 무시
# imread_grayscale : 이미지를 Grayscale로 읽기
# imread_unchanged: 이미지를 Color로 읽고, 투명한 부분도 읽기(Alpha)
# 반환 값: Numpy 객체( 행 열 색상: 기본 BGR) BGR 형태로 처리됨

img_basic = cv2.imread('park1.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

# cv.imshow(title, image) 특정한 이미지 화면에 출력
# title 윈도우 창의 제목
# image: 출력할 이미지 객체
# 파일 명은 영문만 가능
cv2.imshow('Image Basic', img_basic)

#cv2.waitKey(time) 키보드 입력을 처리하는 함수

#- time: 입력대기 시간(무한 대기:0)
#반환 값: 사용자가 입력한 Ascii Conde(ESC:27)
cv2.waitKey(0)

#cv.mwrite(file_name, image) 특정한 이미지를 파일로 저장하는 함수
#-file_name: 저장할 이미지 파일 이름
#-image: 저장할 이미지 객체
cv2.imwrite('result1.png', img_basic)

cv2.destroyAllWindows() # 화면의 모든 윈도우를 닫는 함수

img_gray = cv2.cvtColor(img_basic, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#BGR 형태를 TO(2) GRAY형태로 바꾸겠다
cv2.imshow('Image Gray', img_gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite('grayResult.png', img_gray)

실행시 화면

키 입력시 cv2.destroyAllWindows() 가 실행되고

흑백화면이 출력됩니다.

-JUPYTER NOTEBOOK 화면