visualize.py

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt

img = cv2.imread('/media/quiil/data1/data/sesame/powdery_mildew/img/IMG_0182.jpg',
                 cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 이미지를 그레이 스케일로 읽기

img_origin = cv2.imread('/media/quiil/data1/data/sesame/powdery_mildew/img/IMG_0182.jpg',
                        cv2.IMREAD_COLOR)  # 이미지를 그레이 스케일로 읽기
# --- ① NumPy API로 바이너리 이미지 만들기
threshold = 195
thresh_np = np.zeros_like(img)  # 원본과 동일한 크기의 0으로 채워진 이미지
thresh_np[img > threshold] = 255  # 127 보다 큰 값만 255로 변경

# ---② OpenCV API로 바이너리 이미지 만들기
ret, thresh_cv = cv2.threshold(img, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)
print(ret)  # 127.0, 바이너리 이미지에 사용된 문턱 값 반환

# ---③ 원본과 결과물을 matplotlib으로 출력
imgs = {'Original': img_origin, 'NumPy API': thresh_np, 'cv2.threshold': thresh_cv}
for i, (key, value) in enumerate(imgs.items()):
    plt.subplot(1, 3, i + 1)
    plt.imshow(value, cmap='gray')
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])

plt.show()