opencv 영상처리 예제

이미지를 회전하려면 원본 이미지, 이미지의 회전 행렬 및 이미지의 너비와 높이를 인수로 사용하는 wrapAffine이라는 cv2 메서드가 있습니다. SIFT에서 추출한 기능은 이미지 스티치, 개체 감지 등과 같은 응용 프로그램에 사용할 수 있습니다. 아래 코드 및 출력은 SIFT를 사용하여 계산된 키포인트와 방향을 보여줍니다. 그레이스케일 이미지의 경우 픽셀 값은 해당 픽셀의 밝기를 나타내는 단일 숫자이며, 가장 일반적인 픽셀 형식은 바이트 이미지이며, 이 이미지는 0에서 255까지 가능한 값을 제공하는 8비트 정수로 저장됩니다. 규칙은 검은색으로 간주되고 255는 회색의 다른 음영을 구성하는 사이에 있는 값을 흰색으로 간주합니다. 곧 이미지의 가장자리를 임계값화하고 감지할 것입니다. 따라서 cv2.cvtColor를 호출하고 이미지와 cv2를 제공하여 19호선의 그레이스케일로 이미지를 변환합니다. COLOR_BGR2GRAY 플래그입니다. 이미지에서 원을 감지한 후 이미지 크기를 조정하려면 openCV의 크기 조정() 메서드를 사용할 수 있습니다.

크기 조정 메서드에서 x 및 y축 값 또는 이미지 크기를 알려주는 행 및 열 수를 지정할 수 있습니다. 그레이스케일 이미지를 컬러 이미지로 변환하는 데 는 어떤 수학이 있습니까? 셰이프 특성은 이미지 행렬의 높이와 너비를 반환합니다. img.shape[0:2]를 인쇄하는 경우 다음과 같은 출력이 있습니다: 위의 이미지에서 히트 또는 미스 작업을 사용하여 이진 이미지에서 패턴을 찾는 방법을 알아보고, 원본 이미지에서 추출한 키포인트(왼쪽)가 키포인트와 일치하는 것을 볼 수 있습니다. 회전 된 버전. 이는 이러한 변환에 고정되어 있는 SIFT를 사용하여 피쳐를 추출했기 때문입니다. cv2.resize 함수에 희미한 (치수)를 공급하면 이제 왜곡되지 않은 크기 조정이라는 새 이미지를 얻었습니다 (37 호). “관심 지역”(ROI)을 추출하는 것은 이미지 처리를 위한 중요한 기술입니다. 마지막으로 원본 및 결과 이미지를 표시합니다: Bitwise 작업에는 AND, OR, NOT 및 XOR이 포함됩니다.

당신은 당신의 프로그래밍 클래스에서 그들을 기억할 수 있습니다! 컴퓨터 비전에서 이러한 작업은 마스크 이미지가 있고 해당 마스크를 다른 이미지 위에 적용하여 관심 영역을 추출하려는 경우에 매우 유용합니다. 이미지에 코드를 실행할 수 없습니다. 나는 당신이 쓰는 모든 코드를 coppied하지만 이미지는 처리하기 전에 동일하게 유지됩니다. 오래된 OpenCV lib 버전 이나 다른 것과 같은 문제가 있습니까? 이미지에서 텍스트를 추출하려면 Google Tesseract-OCR을 사용할 수 있습니다. 이 링크에서 다운로드할 수 있습니다가정 우리가 이미지에 존재하는 동물을 식별하기위한 이미지 분류 모델을 구축하고 있다. 따라서 아래 표시된 두 이미지는 모두 `개`로 분류되어야 합니다: 29호선에서는 가로 세로 비율을 무시하고 이미지의 크기를 조정했습니다. 그림 4(오른쪽)는 이미지의 크기가 조정되었지만 가로 세로 비율을 고려하지 않았기 때문에 이제 왜곡된 것을 보여 주습니다. 이봐! 나는 튜토리얼 파일을 다운로드하고 코드를 실행할 때 “opencv_tutorial_01.py”, 모든 것이 잘 작동하는 것 같다, 즉 출력 된 이미지의 크기가 맞다, 선택한 특정 픽셀에 대한 픽셀 값은 블로그에 따라 바로, 그러나 : 디스플레이 창의 모든 이미지가 흰색으로 표시됩니다.

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