OPENCV В PYTHON ЧАСТЬ 2

OpenCV - это библиотека для компьютерного зрения и обработки изображений. В Python она может быть использована как для анализа изображений в реальном времени с веб-камеры, так и для обработки файлов изображений. Для установки библиотеки необходимо ввести команду:

pip install opencv-python

Одним из примеров использования OpenCV в Python может быть нахождение квадратов в изображении. Рассмотрим простой пример нахождения квадратов в реальном времени с веб-камеры:

import cv2import numpy as npcap = cv2.VideoCapture(0)while(True):    ret, frame = cap.read()        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)        edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)        lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)        if lines is not None:        for line in lines:            rho, theta = line[0]            a = np.cos(theta)            b = np.sin(theta)            x0 = a*rho            y0 = b*rho            x1 = int(x0 + 1000*(-b))            y1 = int(y0 + 1000*(a))            x2 = int(x0 - 1000*(-b))            y2 = int(y0 - 1000*(a))                        cv2.line(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)        cv2.imshow('frame', frame)    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):        breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()

В описанном примере мы использовали метод Хафа для поиска линий на изображении. Также мы использовали функцию canny для детектирования границ на изображении.

OpenCV также может использоваться для распознавания лиц. При помощи глубокого обучения (например, при использовании библиотеки Keras) мы можем обучить модель для распознавания лиц. Например:

import cv2face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')cap = cv2.VideoCapture(0)while True:    ret, img = cap.read()        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))        for (x, y, w, h) in faces:        cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)            cv2.imshow('img', img)        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):        breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()

В данном примере мы использовали Haar-каскады для обнаружения лиц на изображении. Затем мы обвели найденные лица прямоугольником.

OpenCV Python Tutorial For Beginners 32 - Road Lane Line Detection with OpenCV (Part 2)

Object Detection 101 Course - Including 4xProjects - Computer Vision

OpenCV Tutorial Part - 2 - OpenCV Face Recognition Python Tutorial - OpenCV Project - Simplilearn

OpenCV Python Tutorial #2 - Image Fundamentals and Manipulation

OpenCV Python Tutorial For Beginners 2 - How to Install OpenCV for Python on Windows 10

LEARN OPENCV in 3 HOURS with Python - Including 3xProjects - Computer Vision

OpenCV Course - Full Tutorial with Python

68- OpenCV with Python Crash Course - Computer Vision -(Part-2)

BLGPG-D11E8A45932D-24-09-19-20

Новые материалы: