사진촬영코드 + 붙인사진출력.py

##사진촬영후 촬영된 사진 이어붙이기 창에 띄우기
## 좌우반전과 사진 깔끔하게 저장하는 코드 합침

import cv2
import mediapipe as mp
import numpy as np
import time
import random
import os
# 그리기 도구 지원해주는 서브 패키지
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils

# 손 감지 모듈
mp_hands = mp.solutions.hands

# 캠 키기
cap = cv2.VideoCapture(0)

# mp_hands의 Hands 정보를 설정하고 읽어들임
with mp_hands.Hands(max_num_hands=1, min_detection_confidence=0.5,
                    min_tracking_confidence=0.5) as hands:
    # 캠이 켜져있을때
    while cap.isOpened():

        # 캠 읽기 성공여부 success와 읽은 이미지를 image에 저장
        success, image = cap.read()

        # 캠 읽기 실패시 continue
        if not success:
            continue

        # 이미지 값 좌우반전 ( 캠 켰을때 반전된 이미지 보완 )
        # 이미지 값 순서를 BGR -> RGB로 변환
        # 이미지 순서가 RGB여야 Mediapipe 사용가능
        image = cv2.cvtColor(cv2.flip(image, 1), cv2.COLOR_BGR2RGB)

        # Image에서 손을 추적하고 결과를 result에 저장
        result = hands.process(image)

        # 이미지 값 순서를 RGB에서 BGR로 다시 바꿈
        image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)

        # 캠 화면에 띄울 텍스트 정의 ( 기본 값 )
        gesture_text = 'Cant found hand'

        # 결과 result가 제대로 추적이 되었을때
        if result.multi_hand_landmarks:

            # 첫 번째로 추적된 손을 hand_landmarks에 할당
            hand_landmarks = result.multi_hand_landmarks[0]

            # 검지 ~ 소지 까지의 다 펴져있는지에 대한 bool 변수들 선언
            finger_1 = False
            finger_2 = False
            finger_3 = False
            finger_4 = False
            finger_5 = False

            # 4번 마디가 2번 마디 보다 y값이 작으면 finger_1를 참
            if (hand_landmarks.landmark[4].y < hand_landmarks.landmark[2].y):
                finger_1 = True

            # 8번 마디가 6번 마디 보다 y값이 작으면 finger_2를 참
            if (hand_landmarks.landmark[8].y < hand_landmarks.landmark[6].y):
                finger_2 = True

            # 12번 마디가 10번 마디 보다 y값이 작으면 finger_3를 참
            if (hand_landmarks.landmark[12].y < hand_landmarks.landmark[10].y):
                finger_3 = True

            # 16번 마디가 14번 마디 보다 y값이 작으면 finger_4를 참
            if (hand_landmarks.landmark[16].y < hand_landmarks.landmark[14].y):
                finger_4 = True

            # 20번 마디가 18번 마디 보다 y값이 작으면 finger_5를 참
            if (hand_landmarks.landmark[20].y < hand_landmarks.landmark[18].y):
                finger_5 = True


            # 5손가락 다 펴져있으면 " 5번째 사진 선정 "
            if (finger_1 and finger_2 and finger_3 and finger_4 and finger_5):
                gesture_text = '5th select'
            elif (finger_2 and finger_3 and finger_4 and finger_5):
                gesture_text = '4th select'
            # 2,3,4,번째 손가락 펴져있으면 "3번째 사진 선정"
            elif(finger_2 and finger_3 and finger_4):
                gesture_text = '3th select'
            elif (finger_2 and finger_3 ):
                gesture_text = '2th select'
            # " 2번이 펴지면 2번째 사진 선정"
            elif (finger_2):
                gesture_text = '1th select'

            # 모든 손가락이 안펴져있으면 " 사진 촬영 준비중 "
            elif ((not finger_2) and (not finger_3) and (not finger_4)
                  and (not finger_5)):
                gesture_text = 'Photo Ready!!'
            elif ( (finger_5)):
                gesture_text = 'Photo Shoot!!'

            # 모두 아닐시 모르겠다는 텍스트
            else:
                gesture_text = 'Mo Ru Get Saw Yo'

            # 캠 화면에 손가락을 그림
            mp_drawing.draw_landmarks(
                image, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)

        # 캠화면에 텍스트를 작성
        cv2.putText(image, text='Hand shape : {}'.format(gesture_text)
                    , org=(10, 30), fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
                    fontScale=1, color=(0, 0, 255), thickness=2)





        # 캠 화면 ( 이미지 )을 화면에 띄움
        cv2.imshow('image', image)

        if (gesture_text == 'Photo Shoot!!'):
            cv2.destroyWindow('image')

            # 저장할 경로
            output_path = r"C:\Users\200718\PycharmProjects\pythonProject6\Images"

            # 디렉토리가 없다면 생성`
            try:
                os.makedirs(output_path)
            except FileExistsError:
                pass



            current_time = time.time()
            capture_count = 0  # 총 몇 장을 찍었는지를 저장하는 변수
            rect_info = None  # 직사각형 정보를 저장하는 변수

            while capture_count < 5:
                # 프레임 읽기
                ret, frame = cap.read()

                # 프레임 읽기에 실패하면 종료
                if not ret:
                    print("프레임을 읽을 수 없습니다.")
                    break
                frame = cv2.flip(frame, 1)

                # 텍스트 추가
                gesture_text = 'Success'  # 텍스트 정의 (기본값)

                # 캠 화면에 텍스트 작성
                cv2.putText(frame, text='Take Photo!! : {}'.format(gesture_text),
                            org=(10, 30), fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
                            fontScale=1, color=(0, 0, 255), thickness=2)



                # 5초에 한 번 실행
                if time.time() - current_time > 1:
                    # 랜덤한 직사각형의 좌표 생성
                    x, y, w, h = np.random.randint(0, frame.shape[1] - 300), np.random.randint(0, frame.shape[
                        0] - 300), 300, 300

                    # 랜덤한 직사각형 그리기
                    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)



                    # 직사각형 정보 저장
                    rect_info = (x, y, w, h)

                    # 현재 시간 업데이트
                    current_time = time.time()

                    # 찍은 횟수 증가
                    capture_count += 1

                # 이전에 그려진 직사각형이 있다면 계속해서 화면에 표시
                if rect_info is not None:
                    x, y, w, h = rect_info
                    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)

                    # 랜덤 직사각형 내부 영역 캡처
                    captured_region = frame[y:y + h, x:x + w]

                    # 좌우 반전 적용
                    captured_region = cv2.flip(captured_region, 1)
                    if (capture_count == 5):
                        break;
                    image_name = f"captured_image_{capture_count}.png"
                    cv2.imwrite(os.path.join(output_path, image_name), captured_region)
                    # 이미지 파일로 저장

                    # 화면에 표시
                cv2.imshow("Random Rectangle Capture", frame)

                # 종료 키가 눌리면 종료
                if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
                    break

            # 리소스 해제
            cap.release()
            cv2.destroyAllWindows()

            # 촬영된 사진들을 모두 보여주는 코드
            # 이미지를 불러올 경로
            image_folder = r"C:\Users\200718\PycharmProjects\pythonProject6\Images"

            # 모든 사진 파일을 담을 리스트
            image_files = []
            # 이미지 경로에서 파일을 리스트에 추가
            for file in os.listdir(image_folder):
                if file.endswith(".png"):
                    image_files.append(os.path.join(image_folder, file))

            # 이미지를 행렬로 읽어옴
            images = [cv2.imread(image_path) for image_path in image_files if cv2.imread(image_path) is not None]

            # 이미지들을 모두 같은 크기로 조정
            max_height = max(image.shape[0] for image in images)
            max_width = max(image.shape[1] for image in images)
            resized_images = [cv2.resize(image, (max_width, max_height)) for image in images]

            # 이미지들을 수평으로 연결하여 하나의 이미지로 만듦
            combined_image = np.hstack(resized_images)

            # 모든 사진을 한 화면에 보여주기 위해 창 크기를 조절하여 이미지가 잘 보이도록 함
            scale_percent = 100  # 초기 스케일 비율
            while combined_image.shape[1] > 1920 or combined_image.shape[0] > 1080:  # 이미지가 화면 크기보다 크면 크기 조절
                scale_percent -= 5
                width = int(combined_image.shape[1] * scale_percent / 100)
                height = int(combined_image.shape[0] * scale_percent / 100)
                dim = (width, height)
                combined_image = cv2.resize(combined_image, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)


            # 이미지를 창에 표시
            cv2.imshow('Combined Images', combined_image)
            # 창이 열려있는 동안 기다림
            cv2.waitKey(0)
            # 창 닫기
            cv2.destroyAllWindows()



            # 모든 창 닫기
            cv2.destroyAllWindows()






        # q입력시 종료
        if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
            break

# 캠 종료
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()