magicwand - GitLite

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magicwand

(★ 100)

A Python+OpenCV implementation similar to Adobe Photoshop's magic wand selection tool.

파일 탐색기

최종 버전 다운로드 (.zip)

- __init__.py
- __main__.py
.gitignore
LICENSE.txt
readme-example.png
README.md
setup.py

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기

git clone https://github.com/alkasm/magicwand

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd magicwand

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. Python

쉬움 추천

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).

$ python3 -m venv venv

파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.

(venv) $ pip install git+https://github.com/alkasm/magicwand

requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.

(venv) $ python3 -m magicwand path/to/image.png

파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.

(venv) $ python3 -m magicwand --help

파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

// repository documentation

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## magicwand

Flood filling masking tool.

Displays an image with a tolerance trackbar. A user can click anywhere on the image to seed a selection, where the range of allowable deviation from a color is given by the trackbar value. The mean and standard deviation of the selected region is displayed in the window's status bar.

![Example Image](https://raw.githubusercontent.com/alkasm/magicwand/master/readme-example.png)

## Getting Started

Install into a Python virtual environment, as you would any other Python project.

```sh
$ python3 -m venv venv
$ source venv/bin/activate
(venv) $ pip install git+https://github.com/alkasm/magicwand
```

Run the module as a script on any image you want:

```sh
(venv) $ python3 -m magicwand path/to/image.png
```

## Usage

As a script, just run the module directly as above. You can always check the `--help` flag when running the module as a script for more info:

```sh
(venv) $ python3 -m magicwand --help
usage: magic wand selector [-h] image

positional arguments:
  image       path to image

optional arguments:
  -h, --help  show this help message and exit
```

Use inside your own Python projects:

```python
>>> from magicwand import SelectionWindow
>>> import cv2 as cv
>>> 
>>> img = cv.imread("lane.jpg")
>>> window = SelectionWindow(img)
>>> window.show()
>>> 
>>> print(f"Selection mean: {window.mean[:, 0]}.")
Selection mean: [106.76420172  93.78792503  89.71121334].
```

The window object has a few properties you might be interested in after successfully filtering your image:

```python
>>> window.mean     # average value for each channel - from cv.meanStdDev(img, mask)
>>> window.stddev   # standard deviation for each channel - from cv.meanStdDev(img, mask)
>>> window.mask     # mask from cv.floodFill()
>>> window.img      # image input into the window
>>> window.seed     # most recent seed point for cv.floodFill()
```