Mémo du didacticiel Python OpenCV

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

OpenCV - Premiers pas avec Python

Ce n'était qu'une installation, alors je l'ai omise

Fonction GUI OpenCV

Gérer les images

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

Juste une brève explication. Autres, vidéo, dessin, peinture à la souris, palette de couleurs omise

Traitement de base

Traitement de base sur l'image

Cela semble important ici

Le processus spécifié dans cette section est plus lié à Numpym qu'à openCV. L'écriture de code OpenCV optimisé nécessite une connaissance de Numpy.

Comment accéder et modifier les valeurs de pixel

Lisez une image couleur avec imread (). Vous pouvez accéder à la valeur du pixel en spécifiant les coordonnées de ligne et de colonne d'un pixel. Les valeurs de pixel d'image BGR sont un tableau de valeurs de composante de couleur La valeur de pixel d'une image en échelle de gris renvoie la valeur de luminosité.

>>> px = img[100,100]
>>> print px
[157 166 200] #Coordonner:x:100, y:100[B, G , R]La valeur du

#Si vous ne voulez que le nombre de bleu
>>> blue = img[100,100, 0] # B:0, G:1, R:1
157

Acquisition des informations d'attribut d'image

>>>img.shape()
(342, 548, 3) #Nombre de lignes, nombre de colonnes, nombre de canaux(3 BGR..?)

>>>img.size()　#Nombre de pixels

>>> img.dtype #Type de données

Zone d'intérêt (ROI) dans l'image

Vous devrez peut-être faire quelque chose sur une zone particulière de l'image. Lors de la détection des yeux à partir de l'image, le visage est d'abord détecté pour l'image entière, puis les yeux sont détectés à l'intérieur du visage détecté. Cette méthode rend non seulement l'usine précise, mais améliore également les performances (car la détection oculaire ne doit être bénéfique que pour boire certaines zones de l'image). 」

ball = img[100:150, 200:250] # top:bottom, left:Découpez à droite

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

Fractionnement et intégration des composants couleur des images

Les composants bleu, vert et rouge de l'image peuvent être divisés en composants de couleur indépendants si vous le souhaitez. Il est également possible de combiner des composants de couleur indépendants pour recréer une image BGR.

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

Seul un composant de couleur spécifique peut être extrait. b = img [:,:, 0] #x plage d'axe (tout) plage d'axe y (tout) 0 = B Vous pouvez maintenant obtenir les nombres B de toutes les coordonnées d'un tableau.

Peut également être défini [:,:, 0] = 0