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# Zero-Touch 가져오기

### Zero-Touch란?

Zero-Touch 가져오기는 간단한 포인트 앤 클릭 방법으로 C# 라이브러리를 가져오는 것을 의미합니다. Dynamo에서는 *.dll* 파일의 공용 메서드를 읽고 Dynamo 노드로 변환합니다. Zero-Touch를 사용하여 자체 사용자 노드 및 패키지를 개발하고 외부 라이브러리를 Dynamo 환경으로 가져올 수 있습니다.

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> 1. .dll 파일
> 2. Dynamo 노드

Zero-Touch를 사용하면 실제로 Dynamo용으로 개발되지 않았을 수 있는 라이브러리를 가져와 새로운 노드 모음을 작성할 수 있습니다. 현재의 Zero-Touch 기능은 Dynamo Project의 교차 플랫폼 방식을 보여 줍니다.

이 섹션에서는 Zero-Touch를 사용하여 타사 라이브러리를 가져오는 방법을 설명합니다. 자체 Zero-Touch 라이브러리를 개발하는 방법에 대한 내용은 [Dynamo Wiki 페이지](https://github.com/DynamoDS/Dynamo/wiki/Zero-Touch-Plugin-Development)를 참조하십시오.

### Zero-Touch 패키지

Zero-Touch 패키지는 사용자 정의 사용자 노드를 보완하는 데 유용한 도구입니다. C# 라이브러리를 사용하는 몇 가지 패키지가 아래 테이블에 나열되어 있습니다. 패키지에 대한 자세한 내용은 부록의 [패키지 섹션](/ko/a_appendix/a-3_packages.md)을 참조하십시오.

| **로고/이미지** | **이름**                                                                      |
| ---------- | --------------------------------------------------------------------------- |
|            | [Mesh Toolkit](https://github.com/DynamoDS/Dynamo/wiki/Dynamo-Mesh-Toolkit) |
|            | [Dynamo Unfold](http://dynamobim.com/dynamounfold/)                         |
|            | [Rhynamo](http://www.case-inc.com/blog/what-is-rhynamo)                     |
|            | [Optimo](https://github.com/BPOpt/Optimo)                                   |

## 성공 사례 - AForge 가져오기

이 성공 사례에서는 [AForge](http://www.aforgenet.com) 외부 *.dll* 라이브러리를 가져오는 방법을 보여 드리겠습니다. AForge는 이미지 처리에서 인공 지능에 이르는 다양한 기능을 제공하는 강력한 라이브러리입니다. AForge의 이미징 클래스를 참조하여 아래의 이미지 처리 연습 몇 가지를 수행해 보겠습니다.

먼저 AForge를 다운로드합니다. [AForge 다운로드 페이지](http://www.aforgenet.com/framework/downloads.html)에서 *\[설치 프로그램 다운로드]* 를 선택하고 다운로드가 완료되면 설치합니다.

Dynamo에서 새 파일을 작성하고 *파일 > 라이브러리 가져오기...* 를 선택합니다.

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다음으로, dll 파일을 찾습니다.

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> 1. 팝업 창에서 AForge 설치의 릴리즈 폴더로 이동합니다. 이는 *C:\Program Files (x86)\AForge.NET\Framework\Release* 와 유사한 폴더에 있을 수 있습니다.
> 2. **AForge.Imaging.dll:** 이 성공 사례에서는 AForge 라이브러리의 이 파일 하나만 사용하겠습니다. 이 *.dll* 을 선택하고 *"열기"* 를 누릅니다.

Dynamo로 돌아가면 라이브러리에 **AForge** 노드 그룹이 추가된 것을 볼 수 있습니다. 이제 비주얼 프로그램에서 AForge 이미징 라이브러리에 액세스할 수 있습니다.

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### 연습 1 - 모서리 탐지

> 아래 링크를 클릭하여 예제 파일을 다운로드하십시오.
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> 전체 예시 파일 리스트는 부록에서 확인할 수 있습니다.

이제 라이브러리를 가져왔으므로 이 첫 번째 연습을 간단히 시작해보겠습니다(*01-EdgeDetection.dyn*). 샘플 이미지에서 몇 가지 기본 이미지 처리를 수행하여 AForge 이미지가 필터링되는 방법을 살펴봅니다. *"Watch Image"* 노드를 사용하여 결과를 표시하고 Photoshop의 필터와 유사한 필터를 Dynamo에서 적용합니다.

캔버스에 **File Path** 노드를 추가하고 다운로드한 연습 폴더(사진 출처: [flickr](https://www.flickr.com/photos/wwworks/667298782))에서 "soapbutions.jpg"를 선택합니다.

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File Path 노드에서는 선택한 이미지에 대한 경로 문자열을 간단히 제공합니다. 다음으로, Dynamo에서 이를 사용 가능한 이미지 파일로 변환해야 합니다.

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> 1. **File From Path**를 사용하여 파일 경로 항목을 Dynamo 환경의 이미지로 변환합니다.
> 2. **File Path** 노드를 **File.FromPath** 노드에 연결합니다.
> 3. 이 파일을 이미지로 변환하기 위해 **Image.ReadFromFile** 노드를 사용하겠습니다.
> 4. 마지막으로, 결과를 살펴보겠습니다. **Watch Image** 노드를 캔버스에 놓고 **Image.ReadFromFile**에 연결합니다. 아직 AForge를 사용하지 않았지만 이미지를 Dynamo로 가져왔습니다.

탐색 메뉴의 AForge.Imaging.AForge.Imaging.Filters에서 사용 가능한 다양한 필터를 볼 수 있습니다. 이제 이러한 필터 중 하나를 사용하여 임계값에 따라 이미지의 채도를 낮춰 보겠습니다.

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> 1. 3개의 슬라이더를 캔버스에 놓은 다음, 해당 범위를 0에서 1로 변경하고 단계 값을 0.01로 변경합니다.
> 2. 캔버스에 **Grayscale.Grayscale** 노드를 추가합니다. 이는 그레이스케일 필터를 이미지에 적용하는 AForge 필터입니다. 1단계의 세 슬라이더를 cr, cg 및 cb에 연결합니다. 맨 위 및 맨 아래 슬라이더를 값 1로, 중간 슬라이더를 값 0으로 변경합니다.
> 3. 그레이스케일 필터를 적용하려면 이미지에 대해 수행할 작업이 필요합니다. 이를 위해 **BaseFilter.Apply**를 사용합니다. 이미지를 image 입력에 연결하고 **Grayscale.Grayscale**을 baseFilter 입력에 연결합니다.
> 4. **Watch Image** 노드에 연결하여 이미지 채도를 낮춥니다.

빨간색, 초록색 및 파란색의 임계값을 기준으로 이 이미지의 채도를 낮추는 방법을 조정할 수 있습니다. 이러한 임계값은 **Grayscale.Grayscale** 노드에 대한 입력 내용에 의해 정의됩니다. 이미지가 꽤 어둡게 보입니다. 초록색 값이 슬라이더에서 0으로 설정되어 있기 때문입니다.

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> 1. 맨 위 및 맨 아래 슬라이더를 값 0으로, 중간 슬라이더를 값 1로 변경합니다. 이렇게 하면 좀 더 명확하게 채도가 낮아진 이미지를 얻을 수 있습니다.

채도가 낮아진 이미지를 사용하고 그 위에 다른 필터를 적용해 보겠습니다. 채도가 낮아진 이미지에는 약간의 대비가 있으므로 일부 모서리 탐지를 테스트하고자 합니다.

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> 1. **SobelEdgeDetector.SobelEdgeDetector** 노드를 캔버스에 추가합니다.
> 2. 이 노드를 **BaseUsingCopyPartialFilter.Apply**에 연결하고 채도가 낮아진 이미지를 이 노드의 image 입력에 연결합니다.
> 3. Sobel 모서리 탐지기에서 새 이미지의 모서리가 강조 표시되었습니다.

확대하면 모서리 탐지기에서 픽셀로 표시된 버블의 윤곽이 표시됩니다. AForge 라이브러리에는 이와 같은 결과를 가져와 Dynamo 형상을 작성하는 도구가 있습니다. 다음 연습에서 이러한 내용을 살펴보겠습니다.

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### 연습 2 - 직사각형 작성

이제 몇 가지 기본적인 이미지 처리를 소개했으므로 이미지를 사용하여 Dynamo 형상을 구동해 보겠습니다. 기초 레벨에서는 이 연습을 통해 AForge 및 Dynamo를 사용하여 이미지의 *"라이브 추적"* 을 수행하는 것이 목표입니다. 여기서는 작업을 간단하게 유지하면서 참조 이미지에서 직사각형을 추출할 예정이지만, AForge에서는 좀 더 복잡한 작업에 필요한 도구도 제공됩니다. 다운로드한 연습 파일에서 *02-RectangleCreation.dyn* 을 사용해 보겠습니다.

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> 1. File Path 노드를 사용하여 연습 폴더의 grid.jpg로 이동합니다.
> 2. 위의 나머지 노드 시리즈를 연결하여 과정 파라메트릭 그리드를 표시합니다.

다음 단계에서는 이미지의 흰색 사각형을 참조하고 이를 실제 Dynamo 형상으로 변환하려고 합니다. AForge에는 강력한 Computer Vision 도구가 많이 있는데 여기서는 [BlobCounter](http://www.aforgenet.com/framework/docs/html/d7d5c028-7a23-e27d-ffd0-5df57cbd31a6.htm)라는 라이브러리에 특히 중요한 도구를 사용하겠습니다.

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> 1. 캔버스에 BlobCounter를 추가한 후에는 이미지를 처리할 방법이 필요합니다(이전 연습의 **BaseFilter.Apply** 도구와 유사).

안타깝게도 "Process Image" 노드는 Dynamo 라이브러리에 즉시 표시되지 않습니다. 이는 이 함수가 AForge 소스 코드에 표시되지 않기 때문입니다. 이 문제를 해결하기 위해 해결 방법을 찾아야 합니다.

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> 1. 캔버스에 Python 노드를 추가하고 다음 코드를 Python 노드에 추가합니다. 이 코드에서는 AForge 라이브러리를 가져온 다음, 가져온 이미지를 처리합니다.

```
import sys
import clr
clr.AddReference('AForge.Imaging')
from AForge.Imaging import *

bc= BlobCounter()
bc.ProcessImage(IN[0])
OUT=bc
```

이미지 출력을 Python 노드 입력에 연결하면 Python 노드에서 AForge.Imaging.BlobCounter 결과를 얻게 됩니다.

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다음 단계에서는 [AForge Imaging API](http://www.aforgenet.com/framework/docs/html/d087503e-77da-dc47-0e33-788275035a90.htm)에 친숙해지기 위한 몇 가지 작업을 진행합니다. Dynamo 작업을 위해 이 모든 기능을 배울 필요는 없습니다. 여기서는 Dynamo 환경의 유연성을 활용하면서 외부 라이브러리로 작업하는 경우를 더 많이 다룹니다.

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> 1. Python 스크립트의 출력을 BlobCounterBase.GetObjectRectangles에 연결합니다. 그러면 임계값을 기준으로 이미지의 객체가 읽히고 픽셀 공간에서 정량화된 직사각형이 추출됩니다.

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> 1. 캔버스에 다른 Python 노드를 추가하고 GetObjectRectangles에 연결한 다음, 아래 코드를 입력합니다. 그러면 구성된 Dynamo 객체 리스트가 작성됩니다.

```
OUT = []
for rec in IN[0]:
	subOUT=[]
	subOUT.append(rec.X)
	subOUT.append(rec.Y)
	subOUT.append(rec.Width)
	subOUT.append(rec.Height)
	OUT.append(subOUT)
```

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> 1. 이전 단계의 Python 노드 출력을 바꿉니다. 그러면 각 직사각형의 X, Y, 폭 및 높이를 나타내는 4개의 리스트가 작성됩니다.
> 2. Code Block을 사용하여 Rectangle.ByCornerPoints 노드(아래 코드)를 수용하는 구조로 데이터를 구성합니다.

```
recData;
x0=List.GetItemAtIndex(recData,0);
y0=List.GetItemAtIndex(recData,1);
width=List.GetItemAtIndex(recData,2);
height=List.GetItemAtIndex(recData,3);
x1=x0+width;y1=y0+height;
p0=Autodesk.Point.ByCoordinates(x0,y0);
p1=Autodesk.Point.ByCoordinates(x0,y1);
p2=Autodesk.Point.ByCoordinates(x1,y1);
p3=Autodesk.Point.ByCoordinates(x1,y0);
```

이미지에서 흰색 사각형을 나타내는 직사각형 배열이 표시됩니다. 프로그래밍을 통해 Illustrator의 라이브 추적과 거의 유사한 작업을 수행했습니다.

그러나 아직 정리를 좀 더 해야 합니다. 확대하면 불필요한 작은 직사각형이 많이 있는 것을 볼 수 있습니다.

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다음으로, 원치 않는 직사각형을 제거하기 위한 코드를 작성합니다.

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> 1. GetObjectRectangles 노드와 다른 Python 노드 사이에 Python 노드를 삽입합니다. 이 노드의 코드는 아래에 나와 있으며, 지정된 크기보다 작은 모든 직사각형을 제거합니다.

```
rectangles=IN[0]
OUT=[]
for rec in rectangles:
 if rec.Width>8 and rec.Height>8:
  OUT.append(rec)
```

불필요한 직사각형이 사라지면 재미 삼아 이러한 사각형에서 표면을 작성하고 해당 면적을 기준으로 일정 거리만큼 돌출시켜 보겠습니다.

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마지막으로 both\_sides 입력을 false로 변경하고 한 방향으로 돌출시킵니다. 이를 수지에 담그면 재미있는 테이블을 얻게 됩니다.

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이러한 예는 기본적인 예이지만 여기에 설명된 개념은 흥미로운 실제 응용 사례에 적용할 수 있습니다. Computer Vision은 수많은 프로세스에 사용할 수 있습니다. 예를 들면 바코드 판독기, 투시 일치, [투영 매핑](https://www.youtube.com/watch?v=XSR0Xady02o) 및 [증강 현실](http://aforgenet.com/aforge/articles/gratf_ar/)이 있습니다. 이 연습과 관련된 AForge의 고급 항목에 대한 자세한 내용은 [이 문서](http://aforgenet.com/articles/shape_checker/)에서 확인할 수 있습니다.