Opencv в python. часть 3

Начало работы с OpenCV и его применение в C# +4

  • 19.06.15 15:48


olololosh

#260741

Хабрахабр

5051

C#, .NET, Работа с видео

Хочу немного рассказать про технологию OpenCV и её применение на языке программирования C#.
OpenCV (англ. Open Source Computer Vision Library, библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом) — библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и численных алгоритмов общего назначения с открытым кодом. Реализована на C/C++, также разрабатывается для Python, Java, Ruby, Matlab, Lua и других языков. Может свободно использоваться в академических и коммерческих целях — распространяется в условиях лицензии BSD.
На эту библиотеку я натолкнулся буквально недавно. На сайте toster.ru я задал вопрос про необычные темы для дипломных работ и в одном из ответов получил ссылки на результат работы с этой библиотекой. Вот некоторые из них:www.youtube.com/watch?v=h9kPI7_vhAUwww.youtube.com/watch?v=256bg5_vNvgwww.youtube.com/watch?v=PUhwGTSNGhI
Для начала работы надо будет скачать нужные нам файлы с сайта www.emgu.com/wiki/index.php/Main_Page.
Emgu CV является кросс-платформенным .Net дополнением для библиотеки OpenCV для обработки изображений. Разработано для работы с .NET совместимыми языками, такими как C #, VB, VC ++, IronPython и т.д., может быть использовано в Visual Studio, Xamarin, работает с Windows, Linux, Mac OS X, IOS, Android и Windows Phone.
После того, как мы скачали и установили актуальную версию, можно приступать к работе. В данном примере мы будем находить и распознавать лицо и глаза человека.
Для этого нам понадобятся уже готовые xml-файлы, в которых содержится вся необходимая нам информация. Как было сказано, OpenCV является Open Source проектом, так что при желании можно найти множество уже готовых решений.
Для работы подключим соответствующие библиотеки:

ifolder.com.ua/z3fihkcet19n.htmlwww.youtube.com/watch?v=TyEfJyJA7gQ

Ссылки

www.emgu.com/wiki/index.php/Main_Pageru.wikipedia.org/wiki/OpenCVdevnuances.com

  1. xanep

    19.06.15 07:57/#8469123
    / +1

    Что ж вы ни словом не обмолвились как генерировать эти «готовые xml-файлы, в которых содержится вся необходимая нам информация»?
    Выглядит статья примерно так: 1. Step one 2. Step two 3. ???? 4. PROFIT!!!

    olololosh

    19.06.15 09:00/#8469187

    Это же рассчитано для начинающих, каким я сам и являюсь. Для того что бы сделать xml файл, нужно сделать несколько тысяч фотографий множества лиц, или глаз под разными ракурсами, а потом все оформить а виде xml документа, грамотно оформить, залезть в класс HaarCascade, внести туда изменения, и так далее. Новичку, это сложно сделать, да и незачем, ведь библиотека open source, постоянно умные люди что то добавляют, и все это можно просто найти в интернете.

  2. dymanoid

    19.06.15 09:30/#8469231
    / +3

    Присоединяюсь к предыдущему оратору. Статья простовата для уровня Хабра. Кроме того, есть пара вещей, которые довольно спорны или не до конца раскрыты. Например, EmguCV — это вовсе не бесплатное дополнение, у этого враппера двойная лицензия (за коммерческое использование надо платить). Кроме того, не указано, что врапперов таких много (я знаю как минимум 4). Кстати, строго говоря, OpenCV + C# = P/Invoke, чего в статье тоже нет.
    Ну и не совсем ясно, что значит «начало работы». В статье нет инструкций по установке, особенностей, описания структуры и основных типов или чего-то похожего.

    olololosh

    19.06.15 09:45/#8469245

    Я рассматривал саму библиотеку, не останавливаясь на таких элементах как установка, что бы максимально упростить статью. Про платную версию, знаю, но точно так и не понял чем конкретно она отличается. Я старался показать минимально рабочею модель. Но все равно спасибо, ваша критика очень уместна, учту в следующие разы, ведь это мой первый опыт написания статей, так что судите как можно строже.

  3. ZlodeiBaal

    19.06.15 09:42/#8469241

    Вас не смутило, что мало того, что на Хабре порядка 200 статей по OpenCV, а ещё есть и блог создателей?

    olololosh

    19.06.15 09:54/#8469255
    / -2

    Да, вы совершенно правы. Ведь при поиске в гугле на русском, первые же ссылки ведут на Хабр, которые я так же основательно изучил. Но для меня, как для человека, только-только узнавшего такое название как «Open CV», было немного тяжело разобраться что к чему. А тут, как выразился один пользователь, для новичка достаточно повторить минимальное количество действий, и уже получить
    хоть что то. Лично для меня, как мне кажется, эта статья очень даже помогла бы.

Tracking vs Detection

If you have ever played with OpenCV face detection, you know that it works in real-time and you can easily detect the face in every frame. So, why do you need tracking in the first place? Let’s explore the different reasons you may want to track objects in a video and not just do repeated detections.

  1. Tracking is faster than Detection: Usually tracking algorithms are faster than detection algorithms. The reason is simple. When you are tracking an object that was detected in the previous frame, you know a lot about the appearance of the object. You also know the location in the previous frame and the direction and speed of its motion. So in the next frame, you can use all this information to predict the location of the object in the next frame and do a small search around the expected location of the object to accurately locate the object. A good tracking algorithm will use all information it has about the object up to that point while a detection algorithm always starts from scratch. Therefore, while designing an efficient system usually an object detection is run on every nth frame while the tracking algorithm is employed in the n-1 frames in between. Why don’t we simply detect the object in the first frame and track it subsequently? It is true that tracking benefits from the extra information it has, but you can also lose track of an object when they go behind an obstacle for an extended period of time or if they move so fast that the tracking algorithm cannot catch up. It is also common for tracking algorithms to accumulate errors and the bounding box tracking the object slowly drifts away from the object it is tracking. To fix these problems with tracking algorithms, a detection algorithm is run every so often. Detection algorithms are trained on a large number of examples of the object. They, therefore, have more knowledge about the general class of the object. On the other hand, tracking algorithms know more about the specific instance of the class they are tracking.
  2. Tracking can help when detection fails: If you are running a face detector on a video and the person’s face gets occluded by an object, the face detector will most likely fail. A good tracking algorithm, on the other hand, will handle some level of occlusion. In the video below, you can see Dr. Boris Babenko, the author of the MIL tracker, demonstrate how the MIL tracker works under occlusion.

  3. Tracking preserves identity: The output of object detection is an array of rectangles that contain the object. However, there is no identity attached to the object. For example, in the video below, a detector that detects red dots will output rectangles corresponding to all the dots it has detected in a frame. In the next frame, it will output another array of rectangles. In the first frame, a particular dot might be represented by the rectangle at location 10 in the array, and in the second frame, it could be at location 17. While using detection on a frame we have no idea which rectangle corresponds to which object. On the other hand, tracking provides a way to literally connect the dots!

Сглаживание изображений

Сглаживание изображений является крайне полезной операцией и очень часто используется перед тем как передать картинку для обработки в модель машинного обучения. В основном это нужно делать для фильтрации высокочастотных шумов, применяя для этого низкочастотный фильтр. Существует множество различных фильтров, например усредняющий фильтр (box filter), медианный фильтр (median filter), фильтр типов волн (модовый фильтр, mode filter), фильтр Гаусса (Gaussian filter) и многие другие. Но для понимания сглаживания изображений и его применения в библиотеке OpenCV, мы рассмотрим только первый, усредняющий фильтр (box filter).

Допустим, у вас есть изображение размером 10X10 и вы хотите его пропустить через усредняющий фильтр размером 3Х3. Как вы будете действовать?

Мы начнем с крайнего левого угла нашего изображения, поместим туда фильтр размером 3Х3 и заменим центральный элемент на среднее по всем девяти элементам (сумма элементов, попавших в фильтр, деленная на 9). Это будет только первым этапом. Далее мы сдвинем фильтр на один шаг вправо и повторим эту процедуру. Ниже этот пример наглядно проиллюстрирован.

Фильтр или маска:

Применение фильтра к изображению размером 10Х10:

Давайте теперь посмотрим, как можно организовать фильтрацию изображения при помощи библиотеки OpenCV. Пожалуйста, внимательно прочитайте все комментарии к каждой строчке данного кода.

import cv2

# Загрузка первоначального изображения
original_image = cv2.imread('my_bike.png')

# Фильтрация изображения усредняющим фильтром 3Х3
average_image = cv2.blur(original_image,(3,3))

# Применение фильтра Гаусса к первоначальному изображению
gaussian_image = cv2.GaussianBlur((original_image,(3,3),0))

# Применение медианного фильтра к первоначальному изображению
median_image = cv2.medianBlur(original_image,3)

Чтобы увидеть результат на экране, выполните следующий вспомогательный код:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(average_image)
plt.show()

Problem Statement:

You have been approached by a company that is studying human behavior. Your task is to give them a webcam, that can detect the motion or any movement in front of it. This should return a graph, this graph should contain how long the human/object was in front of the camera.

So, now that we have defined our problem statement, we need to build a solution logic to approach the problem in a structured way.

Consider the below diagram:

Initially, we save the image in a particular frame.

The next step involves converting the image to a Gaussian blur image. This is done so as to ensure we calculate a palpable difference between the blurred image and the actual image.

At this point, the image is still not an object. We define a threshold to remove blemishes such as shadows and other noises in the image.

Borders for the object are defined later and we add a rectangular box around the object as we discussed earlier on the blog.

Lastly, we calculate the time at which the object appears and exits the frame.

Pretty easy, right?

Here’s the code snippet:

The same principle follows through here as well. We first import the package and create the VideoCapture object to ensure we capture video using the webcam.

The while loop iterates through the individual frames of the video. We convert the color frame to a grey-scale image and later we convert this grey-scale image to Gaussian blur.

We need to store the first image/frame of the video, correct? We make use of the if statement for this purpose alone.

Now, let us dive into a little more code:

We make use of the absdiff function to calculate the difference between the first occurring frame and all the other frames.

The threshold function provides a threshold value, such that it will convert the difference value with less than 30 to black. If the difference is greater than 30 it will convert those pixels to white color. THRESH_BINARY is used for this purpose.

Later, we make use of the findContours function to define the contour area for our image. And we add in the borders at this stage as well.

The contourArea function, as previously explained, removes the noises and the shadows. To make it simple, it will keep only that part white, which has an area greater than 1000 pixels as we’ve defined for that.

Later, we create a rectangular box around our object in the working frame.

And followed by this is this simple code:

As discussed earlier, the frame changes every 1 millisecond and when the user enters ‘q’, the loop breaks and the window closes.

We’ve covered all of the major details on this OpenCV Python Tutorial blog. One thing that remains with our use-case is that we need to calculate the time for which the object was in front of the camera.

Capturing Video:

Check out the following image:

First, we import the OpenCV library as usual. Next, we have a method called VideoCapture which is used to create the VideoCapture object. This method is used to trigger the camera on the user’s machine. The parameter to this function denotes if the program should make use of the built-in camera or an add-on camera. ‘0’ denotes the built-in camera in this case.

And lastly, the release method is used to release the camera in a few milliseconds.

When you go ahead and type in and try to execute the above code, you will notice that the camera light switches on for a split second and turns off later. Why does this happen?

This happens because there is no time delay to keep the camera functional.

Looking at the above code, we have a new line called time.sleep(3) — This makes the script to stop for 3 seconds. Do note that the parameter passed is the time in seconds. So, when the code is executed, the webcam will be turned on for 3 seconds.

Распознаём лица

Теперь обойдёмся без собак:

Итого: обнаружено 2 лица:

import cv2
image_path = "./путь/к/фото.расширение"
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
image = cv2.imread(image_path)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(
    gray,
    scaleFactor= 1.1,
    minNeighbors= 5,
    minSize=(10, 10)
)
faces_detected = "Лиц обнаружено: " + format(len(faces))
print(faces_detected)
# Рисуем квадраты вокруг лиц
for (x, y, w, h) in faces
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 255, ), 2)
viewImage(image,faces_detected)

Тут используется общая функция распознавания лиц и объектов detectMultiScale. Чтобы она искала именно лица, передаём ей соответствующий каскад.

Функция принимает четыре параметра:
1. Обрабатываемое фото в градации серого.
2. Параметр scaleFactor. Параметр компенсирует перспективу, ведь одни лица бывают больше, т. к. находятся ближе.
3. Параметр minNeighbors, определяющий число объектов вокруг лица. Вообще, во время распознавания объектов соответствующий алгоритм использует скользящее окно. И чем больше значение вышеназванного параметра, тем больше аналогичных объектов нужно алгоритму, чтобы он определил, что текущий объект — это лицо. Если значение будет слишком маленьким, повысится число ложных срабатываний, если слишком большим, алгоритм станет более требовательным.
4. Последний параметр — minSize отвечает за размер этих областей.

Plotting the Motion Detection Graph:

The final step in our use-case to display the results. We are displaying the graph which denotes the motion on 2-axes. Consider the below code:

To begin with, we import the DataFrame from the motion_detector.py file.

The next step involves converting time to a readable string format which can be parsed.

Lastly, the DataFrame of time values is plotted on the browser using Bokeh plots.

Output:

I hope this article helps you in learning all the fundamentals needed to get started with OpenCV using Python.

This will be very handy when you are trying to develop applications that require image recognition and similar principles. Now, you should also be able to use these concepts to develop applications easily with the help of OpenCV in Python.

If you wish to check out more articles on the market’s most trending technologies like Artificial Intelligence, DevOps, Ethical Hacking, then you can refer to Edureka’s official site.

Do look out for other articles in this series which will explain the various other aspects of Python and Data Science.

Products

Model Marketplace

COMING SOONOur mission is to make AI productization fast and easy. To do that, we are building a common place for all AI models, where all the models have common APIs, are testable right in browser and benchmarked in same conditions.

OpenCV AI Kit
OAK-1 and OAK-D are tiny AI and vision powerhouses. Both models are have MIT-licensed open source software and Myriad X-based hardware, as well as 4K/30 12MP camera. OAK-D also provides spatial AI leveraging stereo depth. They are also both absurdly easy to use.

Our People Tracking and Counting solution combines a state-of-the-art quality with a startling inference speed. The model we created uses 370x less computations than the commodity detection models while having the same accuracy.
Because of this, the solution can be ran right at the edge devices, reducing the connectivity and server costs and keeping the data fully private.

People Tracking and Counting

Computing the foot traffic and getting an insight into factors that affect it — like season or time of the day.

Our technology provides smart analytics into how people move in the space. This insights can be applied in a wide range of businesses — from security to office space utilization.
For example, in retail, this technology can help optimize the product layout and thus increase the revenue by factors of magnitude.

Understanding Visitors Dynamics
Analyzing the space utilization and behavior of the visitors

Calculating the time:

We make use of DataFrame to store the time values during which object detection and movement appear in the frame.

Followed by that is VideoCapture function as explained earlier. But here, we have a flag bit we call status. We use this status at the beginning of the recording to be zero as the object is not visible initially.

We will change the status flag to 1 when the object is being detected as shown in the above figure. Pretty simple, right?

We are going to make a list of the status for every scanned frame and later record the date and time using datetime in a list if and where a change occurs.

And we store the time values in a DataFrame as shown in the above explanatory diagram. We’ll conclude by writing the DataFrame to a CSV file as shown.

Read The Image

Let’s begin by importing the required modules as shown below.

# Importing the libraries  
import cv2
import numpy as np

Download Code
To easily follow along this tutorial, please download code by clicking on the button below. It’s FREE!
Download Code

C++

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
// Namespace to nullify use of cv::function(); syntax
using namespace std;
using namespace cv;

Next, read in a test image, using the function, as discussed in previous posts. The syntax is shown below.

Input image of car we will use throughout this post.

# Reading image
image= cv2.imread('image.jpg')

C++

// Reading image
   Mat image = imread("image.jpg");

Note that in the C++ snippet, you first created a matrix for the image, then used the function to read it.

Before you start resizing the image, know its original size. To obtain the size of an image:

  • use the shape method in Python
  • rows and cols in C++ 

in Python returns three values: Height, width and number of channels.

In C++:

  • gives you the height
  • gives you the width of the image 

The above results can also be obtained, using the function. 

  • returns the width
  • returns the height

C++

// Get height and width
cout << "Original Height and Width :" << image.rows << "x" << image.cols << endl;

One important thing to note here is that OpenCV outputs the shape of an image in

width, height.

When images are read using OpenCV, they are represented as NumPy arrays. And in general, you always refer to the shape of an array, in terms of

Deploy the app to your Windows 10 IoT Core Device

  1. Click on the dropdown next to the Local Machine label and click on Remote Machine. Make sure the dropdown just to the left says your device’s architecture, either x86, x64, or ARM. The Remote Machine click should open a dialog. Enter your device’s IP address (or unique name) into the field labeled Address, then press Select.

  2. If the dialog does not appear, right click on your project and go to the Properties menu. From there, click on Debugging. Clicking on Machine Name and then Locate should provide the same dialog to enter the device’s IP address.

    Make sure the device is powered on, then click the «Run» button. The app should run on your device.

  3. Congratulations! Your app should now be working!

OpenCV on Wheels

Pre-built CPU-only OpenCV packages for Python.

Check the manual build section if you wish to compile the bindings from source to enable additional modules such as CUDA.

Installation and Usage

  1. If you have previous/other manually installed (= not installed via ) version of OpenCV installed (e.g. cv2 module in the root of Python’s site-packages), remove it before installation to avoid conflicts.

  2. Make sure that your version is up-to-date (19.3 is the minimum supported version): . Check version with . For example Linux distributions ship usually with very old versions which cause a lot of unexpected problems especially with the format.

  3. Select the correct package for your environment:

    There are four different packages (see options 1, 2, 3 and 4 below) and you should SELECT ONLY ONE OF THEM. Do not install multiple different packages in the same environment. There is no plugin architecture: all the packages use the same namespace (). If you installed multiple different packages in the same environment, uninstall them all with and reinstall only one package.

    a. Packages for standard desktop environments (Windows, macOS, almost any GNU/Linux distribution)

    • Option 1 — Main modules package:

    b. Packages for server (headless) environments (such as Docker, cloud environments etc.), no GUI library dependencies

    These packages are smaller than the two other packages above because they do not contain any GUI functionality (not compiled with Qt / other GUI components). This means that the packages avoid a heavy dependency chain to X11 libraries and you will have for example smaller Docker images as a result. You should always use these packages if you do not use et al. or you are using some other package (such as PyQt) than OpenCV to create your GUI.

    • Option 3 — Headless main modules package:
  4. Import the package:

    All packages contain Haar cascade files. can be used as a shortcut to the data folder. For example:

  5. Before opening a new issue, read the FAQ below and have a look at the other issues which are already open.

Summary

You learned to resize an image, using custom height and width. You also saw how using the scaling factor kept the aspect ratio intact, ensuring the resized image did not look distorted. We also discussed different types of interpolation methods.

You can find the Colab Notebook for this post here.

Subscribe & Download Code

If you liked this article and would like to download code (C++ and Python) and example images used in this post, please click here. Alternately, sign up to receive a free Computer Vision Resource Guide. In our newsletter, we share OpenCV tutorials and examples written in C++/Python, and Computer Vision and Machine Learning algorithms and news.

Download Example Code

параметр

Первый параметр — найти контурное изображение;

Второй параметр указывает режим извлечения схемы, существует четыре типа (в этой статье представлен новый интерфейс cv2): cv2.RETR_EXTERNAL означает, что обнаружен только внешний контур cv2.RETR_LIST обнаруженные контуры не устанавливают иерархические отношения cv2.RETR_CCOMP устанавливает два уровня контура, верхний уровень — это внешняя граница, а внутренний уровень — информация о границе внутреннего отверстия. Если во внутреннем отверстии есть связанный объект, граница этого объекта также находится на верхнем слое. cv2.RETR_TREE устанавливает схему иерархической древовидной структуры.

Третий параметр метода — приближенный метод контура ** cv2.CHAIN_APPROX_NONE хранит все точки контура, разность положения пикселей между двумя соседними точками не превышает 1 **, то есть max (abs (x1-x2), abs (y2) -Y1)) == 1 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE сжимает элементы в горизонтальном, вертикальном и диагональном направлениях и сохраняет только координаты конечной точки направления. Например, прямоугольному контуру требуется только 4 точки для сохранения информации о контуре cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1, CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS использует алгоритм приближения цепочки Те-Чинля

Преобразование изображений

Последней, но одной из самых важных тем, поднятых нами в данном обзоре библиотеки OpenCV, является преобразование изображений. Эта тема находит применение в самых разных приложениях, но отдельно следует упомянуть задачу аугментации данных для моделей машинного обучения. Речь идет о ситуациях, когда в нашем датасете для полноценного обучения недостаточно данных, и мы, дополняя и видоизменяя существующие картинки, увеличиваем первоначальный датасет до нужного размера. Это помогает нам серьезно увеличить точность работы обучаемой модели.

Список возможных преобразований весьма велик и включает в себя масштабирование, афинное преобразование изображений, вращение, транспонирование и многое другое. Мы кратко расскажем только про масштабирование и вращение, но в библиотеке OpenСV есть поддержка всех возможных преобразований. Начнем с масштабирования.

Масштабирование

Попросту говоря, масштабирование — это не что иное как изменение размеров изображения, его увеличение либо уменьшение. В библиотеке OpenCV для этого существует функция resize. У этой функции, в свою очередь, есть три метода: ,  и . Давайте на примере конкретного кода разберем, как это все работает. Пожалуйста, внимательно изучите код, комментарии к нему и описание ниже.

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

image = cv2.imread('my_bike.jpg')

# Увеличиваем масштаб/расширяем в 2 раза по ширине и высоте
result_1 = cv2.resize(image, None, fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

# Уменьшаем масштаб/сжимаем в 2 раза по ширине и высоте
result_2 = cv2.resize(image, None, fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_AREA)

# Выводим на экран получившиеся изображения
plt.imshow(result_1)
plt.imshow(result_2)
plt.show()

Здесь в функции параметр определяет масштаб изменений по ширине, — по высоте, а параметр отвечает за сам способ изменений (то есть расширение или сжатие).

Вращение

Вращение позволяет нам перемещать изображение вокруг определенной оси на заданный угол.

Перед тем как мы научимся вращать наши изображения при помощи библиотеки OpenСV, давайте вспомним, что существует линейный оператор под названием матрица поворота, который как раз и осуществляет преобразования такого рода. Мы не будем вдаваться в математические детали, так как в библиотеке OpenCV эта матрица вычисляется при помощи одного вызова функции. Вы это увидите в следующем коде:

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# Загружаем изображение велосипеда
image = cv2.imread('my_bike.jpg',0)

# ряды и колонки
r, c = image.shape

matrix = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2), 180, 1)
result = cv2.warpAffine(image,matrix,(c,r))

# Выводим на экран повернутое изображение
plt.imshow(result)
plt.show()

В функции — это угол, на который наше изображение должно быть повернуто, — это масштабный коэффициент. Данная функция возвращает матрицу поворота, которая записывается в переменную .

Далее функция , используя вычисленную на предыдущем шаге матрицу поворота, поворачивает наше изображение в соответствии с заданной спецификацией.

Create a new UWP C++ project

The sample code is available to download, but as an exercise, we will create this app from scratch.

Even if you download the sample, code, you’ll need to follow the steps in Compile the OpenCV Libraries and Add the Libraries to your Project below.

  • Make sure your device is running and set up and you have Visual Studio installed.

  • You will need your device’s IP address when connecting to it remotely.

  • Make sure you have the C++ components for Visual Studio. To check, open the Start Menu, type in Visual Studio Installer and hit enter. Once the Visual Studio Installer opens, click Modify under your installed version of Visual Studio. Check to make sure you have the below components selected. If not, select them and update your installation.

  1. Start Visual Studio 2017.

  2. Create a new project with (File | New Project…).

    In the New Project dialog, navigate to Universal as shown below (in the left pane in the dialog: Templates | Visual C++ | Windows | Universal).

  3. Select the template Blank App (Windows Universal).

    Note that we call the app OpenCVExample. You can name it something different, but you will have to adjust sample code that references OpenCVExample as well.

Note: If this is the first project you create, Visual Studio will likely prompt you to enable developer mode for Windows 10.

Разбиение и слияние каналов

Как мы знаем, RGB изображение состоит из красной, зелёной и синих компонент. И что, если мы захотим разделить изображение на соответствующие компоненты? Для этого в opencv есть специальная функция — split():

Сначала мы загружаем изображение. Для наглядности работы данной функции я взял следующее изображение:

Затем разделяем изображение на три канала и показываем каждый канал по отдельности. В результате выполнения данной функции отобразится три изображения в оттенках серого:

Как мы видим, для каждого изображения каждого канала только прямоугольник с тем же цветом отображается белым. Вот как будет выглядеть каждая компонента для девушки из предыдущих частей:

Как можно увидеть, красный канал очень светлый. Это происходит потому, что оттенки красного очень сильно представлены в нашем изображении. Синий и зелёный каналы, наоборот, очень тёмные. Это случается потому, что на данном изображении очень мало данных цветов.
Для того, чтобы объединить каналы воедино, достаточно воспользоваться функцией merge(), которая принимает значения каналов:

Таким образом, мы получаем такое же изображение как оригинальное, за исключением того, что я поменял местами синий с зелёным каналом.

Consulting services

Detection and tracking
Our algorithms can detect and track objects — right at the camera device. Our detection models are down to 600 Kb in size.

Human pose estimation
Pose detection algorithms we create are capable of human body pose analysis. They can be used in a wide range of applications: from workout analysis to AR clothes fitting.

Medical imaging
We create AI medical diagnosis systems that analyze X-Ray and 3D MRI data to find anomalies. We conduct ongoing AI medical research in partnership with clinical organizations.

Camera calibration
Our team has large expertise in custom Computer Vision algorithms — like camera calibration toolkits and low-level optimizations for CV pipelines.

Импорт и просмотр изображений

Импорт и просмотр изображений осуществляется следующим образом:

import cv2
image = cv2.imread("./путь/к/изображению.расширение")
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

Замечание 1: во время чтения способом, который представлен выше, изображение находится не в RGB, а в BGR

Поначалу это, может, и неважно, но знать стоит. Тут есть несколько путей решения вопроса:
1

Поменяйте местами первый канал (R — красный) с третьим каналом (B — синий). В результате красный цвет будет не (255,0,0), а (0,0,255).
2. Поменяйте непосредственно цветовое пространство на RGB с помощью следующего кода:

rgb_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

Замечание 2: если вы захотите закрыть окно, в котором изображение отображается, нажмите любую клавишу. Дело в том, что используя кнопку закрытия окна, можно столкнуться с подвисанием.

Идём дальше. На протяжении этой статьи мы будем применять для вывода изображений следующий код:

import cv2
def viewImage(image, name_of_window):
    cv2.namedWindow(name_of_window, cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.imshow(name_of_window, image)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()

OpenCV on Wheels

Pre-built CPU-only OpenCV packages for Python.

Check the manual build section if you wish to compile the bindings from source to enable additional modules such as CUDA.

Installation and Usage

  1. If you have previous/other manually installed (= not installed via ) version of OpenCV installed (e.g. cv2 module in the root of Python’s site-packages), remove it before installation to avoid conflicts.

  2. Make sure that your version is up-to-date (19.3 is the minimum supported version): . Check version with . For example Linux distributions ship usually with very old versions which cause a lot of unexpected problems especially with the format.

  3. Select the correct package for your environment:

    There are four different packages (see options 1, 2, 3 and 4 below) and you should SELECT ONLY ONE OF THEM. Do not install multiple different packages in the same environment. There is no plugin architecture: all the packages use the same namespace (). If you installed multiple different packages in the same environment, uninstall them all with and reinstall only one package.

    a. Packages for standard desktop environments (Windows, macOS, almost any GNU/Linux distribution)

    • Option 1 — Main modules package:

    b. Packages for server (headless) environments (such as Docker, cloud environments etc.), no GUI library dependencies

    These packages are smaller than the two other packages above because they do not contain any GUI functionality (not compiled with Qt / other GUI components). This means that the packages avoid a heavy dependency chain to X11 libraries and you will have for example smaller Docker images as a result. You should always use these packages if you do not use et al. or you are using some other package (such as PyQt) than OpenCV to create your GUI.

    • Option 3 — Headless main modules package:
  4. Import the package:

    All packages contain Haar cascade files. can be used as a shortcut to the data folder. For example:

  5. Before opening a new issue, read the FAQ below and have a look at the other issues which are already open.

API функции

Функция создания объекта SIFT API

Введение параметра

nfeaturesКоличество значений функций, зарезервированных для лучшего количества функций. Эти функции ранжируются в соответствии с их оценками (как измерение локального контраста в алгоритме SIFT)

nOctaveLayersГауссовы вычисляемые слои

contrastThresholdПорог контрастности, используемый для отфильтровывания слабых элементов в полугладких (слабоконтрастных) областях. Чем больше порог, тем меньше функций детектор производит. Значение, приведенное в документе, составляет 0,3, OpenCV по умолчанию 0,4 не сильно отличается

edgeThresholdПорог для фильтрации краевых объектов

Обратите внимание, что его значение отличается от контрастного порога, то есть, чем больше значение edgeThreshold, тем меньше объектов отфильтровывается (тем больше объектов сохраняется), общее значение по умолчанию — 10.

sigmaГауссова сигма применяется к входному изображению каждого слоя # 0. Если используемое изображение слабое, возможно, вам придется уменьшить его количество

По умолчанию 1.6

Функция извлечения ключевой точки извлечения SIFT

Введение параметра функции

  • image Изображение для обнаружения
  • keypoints Набор обнаруженных ключевых точек
  • mask Маска, указывающая, где искать ключевые точки (должна быть 8-битная целочисленная матрица с ненулевыми значениями в интересующей области)

SIFT функция рисования ключевой точки API

Введение параметра функции

  • image Нарисуй изображение
  • keypoints Ключевые точки из исходного изображения
  • outImage Выведите изображение после рисования
  • color Цвет ключевой точки Значение по умолчанию Случайное значение
  • DrawMatchesFlags Установить логотип функции рисования Круг по умолчанию
Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock
detector