Python OpenCV Tutorial Memo

http://labs.eecs.tottori-u.ac.jp/sd/Member/oyamada/OpenCV/html/py_tutorials/py_tutorials.html

OpenCV-Erste Schritte mit Python

Dies war nur eine Installation, also habe ich sie weggelassen

OpenCV-GUI-Funktion

Behandeln Sie Bilder

cv2.imread() cv2.imshow() cv2.imwrite()

Nur eine kurze Erklärung zu. Andere, Video, Zeichnen, Malen mit der Maus, Farbpalette weggelassen

Grundlegende Verarbeitung

Grundlegende Verarbeitung des Bildes

Es scheint hier wichtig zu sein

Die in diesem Abschnitt angegebene Verarbeitung bezieht sich eher auf Numpym als auf openCV. Das Schreiben von optimiertem OpenCV-Code erfordert Kenntnisse in Numpy.

Zugriff auf und Änderung von Pixelwerten

Lesen Sie ein Farbbild mit imread (). Sie können auf den Pixelwert zugreifen, indem Sie die Zeilen- und Spaltenkoordinaten eines Pixels angeben. BGR-Bildpixelwerte sind ein Array von Farbkomponentenwerten Der Pixelwert eines Graustufenbildes gibt den Helligkeitswert zurück.

>>> px = img[100,100]
>>> print px
[157 166 200] #Koordinate:x:100, y:100[B, G , R]Der Wert des

#Wenn Sie nur die Anzahl der blauen wollen
>>> blue = img[100,100, 0] # B:0, G:1, R:1
157

Erfassung von Bildattributinformationen

>>>img.shape()
(342, 548, 3) #Anzahl der Zeilen, Anzahl der Spalten, Anzahl der Kanäle(3 BGR..?)

>>>img.size()　#Anzahl der Pixel

>>> img.dtype #Datentyp

Interessenbereich (ROI) im Bild

Möglicherweise müssen Sie etwas für einen bestimmten Bereich des Bildes tun. Beim Erkennen von Augen aus dem Bild wird zuerst das Gesicht für das gesamte Bild erkannt, und dann werden die Augen innerhalb des erkannten Gesichts erkannt. Diese Methode macht nicht nur die Fabrik genau, sondern verbessert auch die Leistung (da die Augenerkennung nur zum Trinken einiger Bereiche im Bild von Vorteil sein muss). 」

ball = img[100:150, 200:250] # top:bottom, left:Mit rechts ausschneiden

img[200:250, 200:250] = ball #Kopieren

Aufteilen und Integrieren von Farbkomponenten von Bildern

Die blauen, grünen und roten Komponenten des Bildes können bei Bedarf in unabhängige Farbkomponenten aufgeteilt werden. Es ist auch möglich, unabhängige Farbkomponenten zu kombinieren, um ein BGR-Bild neu zu erstellen.

b, g, r = cv2.split(img)
img = cv2.merge((b,g,r))

Es kann nur eine bestimmte Farbkomponente extrahiert werden. b = img [:,:, 0] #x Achsenbereich (alle) y Achsenbereich (alle) 0 = B Jetzt können Sie die B-Nummern aller Koordinaten in einem Array abrufen.

Kann auch auf "[:,:, 0] = 0" gesetzt werden