[PYTHON] Détection des bords en temps réel avec OpenCV

1. Installez opencv

Raspberry Pi

Voir construction de l'environnement de développement python

Windows

Présentation de tensorflow et opencv avec anaconda

mac

Lors de l'entrée dans le système(opencv2)


$ brew install gcc
$ brew install cmake
$ brew install tesseract
$ brew tap homebrew/science
$ brew install opencv
$ ln -s /usr/local/Cellar/opencv/2.4.13.2/lib/python2.7/site-packages/cv2.so /Users/riki/.pyenv/versions/ML-2.7.13/lib/python2.7/site-packages/

Lors de l'utilisation d'anaconda(opencv3)


$ pyenv install anaconda3-4.1.1
$ cd <workspace with opencv3>
$ pyenv local anaconda3-4.1.1
$ conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv3
$ conda update hdf5

2. Création d'un script

Utilisez la [détection de bord astucieuse] d'opencv (http://labs.eecs.tottori-u.ac.jp/sd/Member/oyamada/OpenCV/html/py_tutorials/py_imgproc/py_canny/py_canny.html).

edge-detection.py


import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    ret, frame = cap.read()
    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    frame =  cv2.Canny(frame, threshold1 = 100, threshold2=300)
    cv2.imshow('frame',frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
スクリーンショット 2017-08-15 16.58.07.png

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