북스캔 파이썬 코드 퍼블릭 도메인 (1)

몬발켜 · 2024.04.30 12:37:03

<내가 chatGPT4랑 의논해서 만든 코드임... 다른 사람 코드는 전혀 들어있지 않음. 마음대로 쓰시라고 공개함.>

import cv2
import os
import numpy as np
import sys

folder_path = "C:/input"  # 작업하려는 폴더 경로
file_list = os.listdir(folder_path)

image_extensions = [".jpg", ".jpeg", ".png"] # 그림 파일만 불러온다
image_files = [file for file in file_list if any(file.lower().endswith(ext) for ext in image_extensions)]

# 각 파일을 하나씩 불러온다
for image_name in image_files:

    # 이미지 파일을 불러온다
    image = cv2.imread("C:\\input\\{}".format(image_name))

    # 그레이 스케일 및 이진화
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU )

    # 컨투어 찾기 
    contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 가장 큰 컨투어 찾기
    largest_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

    # 가장 큰 컨투어에 불필요한 점/점들이 포함된 경우가 종종 발생하기 때문에 제거할 필요가 있다
    # 새로운 이미지 생성 (검은색 배경)
    new_image = np.zeros_like(binary)

    # 가장 큰 컨투어 중에서 면적이 가장 큰 폐곡선 찾기
    largest_closed_contour = max([c for c in contours if cv2.contourArea(c) > 0], key=cv2.contourArea)

    # 면적이 가장 큰 폐곡선 안에 있는 흰색 점들만 남기고 나머지는 삭제하여 새 이미지에 저장
    cv2.drawContours(new_image, [largest_closed_contour], -1, (255), thickness=cv2.FILLED)

    # 컨투어를 둘러싼 가장 작은 사각형 찾기
    min_rect = cv2.minAreaRect(largest_closed_contour)

    # minAreaRect에서 반환한 4개 점은 실수값을 갖으므로, 사용하려면 정수로 변환한다
    box_points = cv2.boxPoints(min_rect)
    box_points = np.intp(box_points)

    # 4개 점을 좌표값에 따라서 번호를 부여한다
    # 원래의 의도는 좌상, 우상, 좌하, 우하 순서로 P1, P2, P3, P4를 부여하려고 하였다
    # 그러나 프로그래머의 일반적인 코드 규칙에 따라서 점의 번호를 부여하기로 생각을 바꿨다.
    # The order will be P1 (top-left), P2 (top-right), P3 (bottom-left), P4 (bottom-right)
    box_points = sorted(box_points, key=lambda x: (x[1], x[0]))
    if box_points[0][0] > box_points[1][0]:
        box_points[0], box_points[1] = box_points[1], box_points[0]
    if box_points[2][0] > box_points[3][0]:
        box_points[2], box_points[3] = box_points[3], box_points[2]

    # 프로그래머의 일반적인 코드 부여 방법에 따라서 점의 번호를 정했다
    P1 = box_points[0]
    P2 = box_points[1]
    P3 = box_points[2]
    P4 = box_points[3]

    if P1[0] < P2[0]: # 기울기가 양수일 때(왼쪽으로 기울었다:시계방향으로 회전해야 한다)
        x1, y1 = P1[0], P1[1]
        x2, y2 = P2[0], P2[1]

        # 기울기 slope를 계산한다. 
        delta_x = x2 - x1
        delta_y = y2 - y1
        slope = delta_y / delta_x if delta_x != 0 else None

        # 기울기에 따라서 회전할 각과 방향을 계산한다
        # Calculate the angle in radians and then convert to degrees
        # The angle must be negative for a clockwise rotation
        angle_of_rotation = -np.degrees(np.arctan(slope))

        # 시계방향으로 angle만큼 회전하고, 변수에 저장한다
        # center에 들어갈 점 P의 좌표는 데이터형을 변환해야 한다
        center = (int(P1[0]), int(P1[1])) 
        angle = -angle_of_rotation
        M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1)
        rotated_image = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

        # 회전한 이미지를 저장하지 않고 변수를 바로 사용하여 다음 단계의 작업을 진행한다 
        #그레이 스케일 및 이진화
        gray1 = cv2.cvtColor(rotated_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        _, binary1 = cv2.threshold(gray1, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU )

        
        # 회전한 이미지의 컨투어 찾기
        contours1, _ = cv2.findContours(binary1, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

        # 회전한 이미지의 가장 큰 컨투어 찾기
        largest_contour1 = max(contours1, key=cv2.contourArea)

        # 새로운 이미지 생성 (검은색 배경)
        new_image1 = np.zeros_like(binary1)

        # 가장 큰 컨투어에 불필요한 점/점들이 포함된 경우가 종종 발생하기 때문에 제거할 필요가 있다
        # 회전한 이미지의 가장 큰 컨투어 중에서 면적이 가장 큰 폐곡선 찾기
        largest_closed_contour1 = max([c for c in contours1 if cv2.contourArea(c) > 0], key=cv2.contourArea)

        # 면적이 가장 큰 폐곡선 안에 있는 흰색 점들만 남기고 나머지는 삭제하여 새 이미지에 저장
        cv2.drawContours(new_image1, [largest_closed_contour1], -1, (255), thickness=cv2.FILLED)

        # 회전한 이미지의 컨투어를 포함하는 가장 작은 사각형을 찾는다
        min_rect1 = cv2.minAreaRect(largest_closed_contour1)

        # minAreaRect에서 반환한 4개 점은 실수값을 갖으므로, 사용하려면 정수로 변환한다
        # Convert it to box points (four points)
        box_points1 = cv2.boxPoints(min_rect1)
        box_points1 = np.intp(box_points1)

        # # 4개 점을 좌표값에 따라서 번호를 부여한다
        # 원래의 의도는 좌상, 우상, 좌하, 우하 순서로 P1, P2, P3, P4를 부여하려고 하였다
        # 그러나 프로그래머의 일반적인 코드 규칙에 따라서 점의 번호를 부여하기로 생각을 바꿨다.
        # The order will be P1 (top-left), P2 (top-right), P3 (bottom-left), P4 (bottom-right)
        box_points1 = sorted(box_points1, key=lambda x: (x[1], x[0]))
        if box_points1[0][0] > box_points1[1][0]:
            box_points1[0], box_points1[1] = box_points1[1], box_points1[0]
        if box_points1[2][0] > box_points1[3][0]:
            box_points1[2], box_points1[3] = box_points1[3], box_points1[2]

        # 프로그래머의 일반적인 코드 부여 방법에 따라서 점의 번호를 정했다
        # 점의 번호를 앞의 점과 다르게 해서 혼동을 피했다    
        P11 = box_points1[0]
        P22 = box_points1[1]
        P33 = box_points1[2]
        P44 = box_points1[3]
        
        # 4개 점의 좌표를 이용하여 사각형 영역을 택하여 새 그림 파일로 저장한다
        k = rotated_image[P11[1]:P33[1], P11[0]:P22[0]]

        cv2.imwrite("C:\\output\\{}".format(image_name), k)

    else: # 기울기가 양수가 아닐 때(오른쪽으로 기울었다:반시계방향으로 회전해야 한다)

        x1, y1 = P1[0], P1[1]
        x2, y2 = P2[0], P2[1]

        # 기울기를 계산한다
        delta_x = x2 - x1
        delta_y = y2 - y1
        slope = delta_y / delta_x if delta_x != 0 else None

        # 기울기에 따라서 회전할 각과 방향을 계산한다
        # If the slope is zero (horizontal line), we do not need to rotate.
        # If the slope is negative or undefined (vertical line), we rotate counterclockwise.
        # The angle must be positive for a counterclockwise rotation
        angle_of_rotation = np.degrees(np.arctan(-slope)) if slope is not None else 90

        # 반시계방향으로 angle만큼 회전하여 변수에 저장한다
        # center에 들어갈 점 P의 좌표는 데이터형을 변환해야 한다
        center = (int(P1[0]), int(P1[1])) 
        angle = angle_of_rotation
        M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1)
        rotated_image = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

        # 회전한 이미지를 저장하지 않고 변수를 바로 사용하여 다음 단계의 작업을 진행한다  
        #그레이 스케일 및 이진화
        gray1 = cv2.cvtColor(rotated_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        _, binary1 = cv2.threshold(gray1, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU )

        # 회전한 이미지의 컨투어 찾기
        contours1, _ = cv2.findContours(binary1, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

        # 회전한 이미지의 가장 큰 컨투어 찾기
        largest_contour1 = max(contours1, key=cv2.contourArea)

        # 새로운 이미지 생성 (검은색 배경)
        new_image1 = np.zeros_like(binary1)

        # 회전한 이미지의 가장 큰 컨투어 중에서 면적이 가장 큰 폐곡선 찾기
        largest_closed_contour1 = max([c for c in contours1 if cv2.contourArea(c) > 0], key=cv2.contourArea)

        # 면적이 가장 큰 폐곡선 안에 있는 흰색 점들만 남기고 나머지는 삭제하여 새 이미지에 저장
        cv2.drawContours(new_image1, [largest_closed_contour1], -1, (255), thickness=cv2.FILLED)

        # 회전한 이미지의 컨투어를 포함하는 가장 작은 사각형을 찾는다
        min_rect1 = cv2.minAreaRect(largest_closed_contour1)

        # minAreaRect에서 반환한 4개 점은 실수값을 갖으므로, 사용하려면 정수로 변환한다
        # Convert it to box points (four points)
        box_points1 = cv2.boxPoints(min_rect1)
        box_points1 = np.intp(box_points1)

        # 4개 점을 좌표값에 따라서 번호를 부여한다
        # 원래의 의도는 좌상, 우상, 좌하, 우하 순서로 P1, P2, P3, P4를 부여하려고 하였다
        # 그러나 프로그래머의 일반적인 코드 규칙에 따라서 점의 번호를 부여하기로 생각을 바꿨다.
        # The order will be P1 (top-left), P2 (top-right), P3 (bottom-left), P4 (bottom-right)
        box_points1 = sorted(box_points1, key=lambda x: (x[1], x[0]))
        if box_points1[0][0] > box_points1[1][0]:
            box_points1[0], box_points1[1] = box_points1[1], box_points1[0]
        if box_points1[2][0] > box_points1[3][0]:
            box_points1[2], box_points1[3] = box_points1[3], box_points1[2]

        # 프로그래머의 일반적인 코드 부여 방법에 따라서 점의 번호를 정했다
        # 점의 번호를 앞의 점과 다르게 해서 혼동을 피했다   
        P11 = box_points1[0]
        P22 = box_points1[1]
        P33 = box_points1[2]
        P44 = box_points1[3]
        
        # 4개 점의 좌표를 이용하여 사각형 영역을 택하여 새 그림 파일로 저장한다
        k = rotated_image[P11[1]:P33[1], P11[0]:P22[0]]

        cv2.imwrite("C:\\output\\{}".format(image_name), k)

        

sys.exit()

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