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Python
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import cv2
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import numpy as np
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from typing import List, Dict, Any
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from shapely.geometry import Polygon
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import logging
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class MaskModule:
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def __init__(self, logger, base_dir):
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self.logger = logger
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self.base_dir = base_dir
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self.logger.log("마스크 모듈 초기화 완료", level=logging.INFO)
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def create_masks(self, image_path: str, ocr_results: List[Dict], expansion_size: int = 6, blur_size: int = 7, mask_option: str = "basic") -> np.ndarray:
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image = cv2.imread(image_path)
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if image is None:
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self.logger.log(f"이미지를 읽을 수 없습니다: {image_path}", level=logging.ERROR)
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return None
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height, width = image.shape[:2]
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mask = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)
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for i, result in enumerate(ocr_results, 1):
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polygon = result['polygon']
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try:
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# 좌표가 float일 수 있으므로 안전 캐스팅 + 범위 클램프
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poly_np = np.array(polygon, dtype=np.float32)
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# 이미지 경계 밖 좌표를 안전하게 클램프
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poly_np[:, 0] = np.clip(poly_np[:, 0], 0, width - 1)
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poly_np[:, 1] = np.clip(poly_np[:, 1], 0, height - 1)
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# 확장
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expanded_poly = self.expand_polygon(poly_np.tolist(), offset=5)
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expanded_poly = expanded_poly.astype(np.int32)
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cv2.fillPoly(mask, [expanded_poly], 255)
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except Exception as e:
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self.logger.log(f"마스크 폴리곤 처리 오류({i}): {e}", level=logging.WARNING)
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continue
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processed_mask = self.process_mask(mask, expansion_size, blur_size)
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# # 디버깅용 마스크 저장 (항상 0과 255만 가지는 표준 흑백 마스크로 저장)
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# try:
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# import os
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# base_dir = os.path.dirname(image_path)
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# base_name = os.path.splitext(os.path.basename(image_path))[0]
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# debug_mask_path = os.path.join(base_dir, f"debug_mask_{base_name}.png")
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# # 마스크가 0~255 사이의 값이 섞여 있을 수 있으니, 128 기준으로 이진화
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# mask_to_save = ((processed_mask > 128) * 255).astype('uint8')
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# cv2.imwrite(debug_mask_path, mask_to_save)
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# self.logger.log(f"디버깅용 마스크 저장: {debug_mask_path}", level=20)
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# except Exception as e:
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# self.logger.log(f"디버깅용 마스크 저장 실패: {e}", level=40)
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# return processed_mask
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return processed_mask
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def expand_polygon(self, polygon, offset=15):
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poly = Polygon(polygon)
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expanded = poly.buffer(offset)
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if expanded.is_empty:
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return np.array(polygon, dtype=np.int32)
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return np.array(expanded.exterior.coords, dtype=np.int32)
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def process_mask(self, mask: np.ndarray, expansion_size: int = 5, blur_size: int = 3) -> np.ndarray:
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processed_mask = mask.copy()
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if expansion_size > 0:
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kernel = np.ones((expansion_size, expansion_size), np.uint8)
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processed_mask = cv2.dilate(processed_mask, kernel, iterations=1)
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if blur_size > 0:
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blur_size = blur_size if blur_size % 2 == 1 else blur_size + 1
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processed_mask = cv2.GaussianBlur(processed_mask, (blur_size, blur_size), 0)
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return processed_mask
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