imutils python что это

Русские Блоги

Введение в imutils пакета Python

установка:

Примечание: установка этого пакета зависит от NumPy, Opencv и matplotlib.

Введение функции:

В этом пакете в основном 5 функций, которые более удобны для пользователей, чем использование библиотеки Opencv напрямую.

Translation

# translate the image x=25 pixels to the right and y = 75 pixels up

Rotation

Функция: может повернуть изображение на определенный угол

#loop over the angles to rotate the image

for angle in xrange(0,360,90):

#rotate the image and display it

Resizing

Функция: Функция изменения размера может масштабировать изображение при условии обеспечения соотношения сторон исходного изображения. В то же время эта функция также предоставляет параметры ширины и высоты, которые могут преобразовать изображение в изображение с любым соотношением сторон.

# loop over varying widths to resize the image to

for width in (400,300,200,100):

# resize the image and display it

Skeletonization

Displaying with Matplotlib

Функция: преобразование изображения из представления Opencv в форму, которая может отображаться модулем matplotlib.

Примечание: Opencv по умолчанию открывает изображения в формате BGR, motplotib открывает изображения в формате RGB.

# INCORRECT:show the image without converting color spaces

Источник

Imutils python что это

A series of convenience functions to make basic image processing functions such as translation, rotation, resizing, skeletonization, and displaying Matplotlib images easier with OpenCV and both Python 2.7 and Python 3.

For more information, along with a detailed code review check out the following posts on the PyImageSearch.com blog:

Finding function OpenCV functions by name

OpenCV can be a big, hard to navigate library, especially if you are just getting started learning computer vision and image processing. The find_function method allows you to quickly search function names across modules (and optionally sub-modules) to find the function you are looking for.

Let’s find all function names that contain the text contour :

The contourArea function could therefore be accessed via: cv2.contourArea

Translation is the shifting of an image in either the x or y direction. To translate an image in OpenCV you would need to supply the (x, y)-shift, denoted as (t_x, t_y) to construct the translation matrix M:

And from there, you would need to apply the cv2.warpAffine function.

Resizing an image in OpenCV is accomplished by calling the cv2.resize function. However, special care needs to be taken to ensure that the aspect ratio is maintained. This resize function of imutils maintains the aspect ratio and provides the keyword arguments width and height so the image can be resized to the intended width/height while (1) maintaining aspect ratio and (2) ensuring the dimensions of the image do not have to be explicitly computed by the developer.

Skeletonization is the process of constructing the «topological skeleton» of an object in an image, where the object is presumed to be white on a black background. OpenCV does not provide a function to explicitly construct the skeleton, but does provide the morphological and binary functions to do so.

For convenience, the skeletonize function of imutils can be used to construct the topological skeleton of the image.

Displaying with Matplotlib

In the Python bindings of OpenCV, images are represented as NumPy arrays in BGR order. This works fine when using the cv2.imshow function. However, if you intend on using Matplotlib, the plt.imshow function assumes the image is in RGB order. A simple call to cv2.cvtColor will resolve this problem, or you can use the opencv2matplotlib convenience function.

This the url_to_image function accepts a single parameter: the url of the image we want to download and convert to a NumPy array in OpenCV format. This function performs the download in-memory. The url_to_image function has been detailed here on the PyImageSearch blog.

Checking OpenCV Versions

OpenCV 3 has finally been released! But with the major release becomes backward compatibility issues (such as with the cv2.findContours and cv2.normalize functions). If you want your OpenCV 3 code to be backwards compatible with OpenCV 2.4.X, you’ll need to take special care to check which version of OpenCV is currently being used and then take appropriate action. The is_cv2() and is_cv3() are simple functions that can be used to automatically determine the OpenCV version of the current environment.

Automatic Canny Edge Detection

The Canny edge detector requires two parameters when performing hysteresis. However, tuning these two parameters to obtain an optimal edge map is non-trivial, especially when working with a dataset of images. Instead, we can use the auto_canny function which uses the median of the grayscale pixel intensities to derive the upper and lower thresholds. You can read more about the auto_canny function here.

4-point Perspective Transform

A common task in computer vision and image processing is to perform a 4-point perspective transform of a ROI in an image and obtain a top-down, «birds eye view» of the ROI. The perspective module takes care of this for you. A real-world example of applying a 4-point perspective transform can be bound in this blog on on building a kick-ass mobile document scanner.

See the contents of demos/perspective_transform.py

The contours returned from cv2.findContours are unsorted. By using the contours module the the sort_contours function we can sort a list of contours from left-to-right, right-to-left, top-to-bottom, and bottom-to-top, respectively.

See the contents of demos/sorting_contours.py

(Recursively) Listing Paths to Images

The paths sub-module of imutils includes a function to recursively find images based on a root directory.

About

A series of convenience functions to make basic image processing operations such as translation, rotation, resizing, skeletonization, and displaying Matplotlib images easier with OpenCV and Python.

Источник

Русские Блоги

imutils

День милое общество

2.2. imutils

Изучение цели

1. Imutils Функция

Перед установкой вы должны подтвердить, что NUMPY, SCIPY, MATPLOTLIB и OPENCV установлены.

2. Как использовать imutils

2.1 Перевод изображения

Перевод изображений также предоставляется в OpenCV, сначала рассчитайте матрицу перевода, а затем используйте аффинное преобразование для перевода, а изображение можно перевести непосредственно в imutils.

2.2 Изображение Zoom.

Масштабирование картинок следует принимать, чтобы сохранить соотношение ширины в OpenCV. И автоматически поддерживать соотношение сторон исходного изображения в imutils, только указываю на вес и высоту ширины.

На рисунке ниже является результатом масштабирования изображения:

2.3 Вращение изображения

Результаты приведены ниже:

2.4 экстракции скелета

Экстракция скелета относится к процессу создания топологического скелета на картинке. Способ, предоставляемый IMUTILS, является скелетным (), и второй параметр является структурирующим элементом, который эквивалентен размеру частиц, а также меньшее время, которое вам нужно обрабатывать.

Эффект выглядит следующим образом:

2.5 отображение MATPLOTLIB

В привязке Python Python Openc изображение представлено как Numpy Array в порядке BGR. Использовать cv2.imshow Функция очень хорошая. Однако, если вы планируете использовать MatPlotlib, plt.imshow Функция предполагает, что изображение расположено в порядке RGB. передача cv2.cvtColor Решите эту проблему, вы также можете использовать opencv2matplotlib Удобные функции.

2.5 Обнаружение версии OpenCV

После того, как OPENCV 4 выпущен, как главная версия обновления, проблема обратной совместимости особенно заметна. При использовании OpenCV, проверьте, какую версию OpenCV использует в настоящее время, а затем используйте соответствующую функцию или метод. В подражании IS_CV2 (), IS_CV3 () и IS_CV4 () Это простая версия, которая может использоваться для автоматического определения OpenCV текущей среды.

подводить итоги

Источник

installation:

Note: Installing this package depends on NumPy, Opencv, and matplotlib

Function introduction:

The main 5 functions in the package are more convenient than using the Opencv library directly.

Translation

# translate the image x=25 pixels to the right and y = 75 pixels up

Rotation

Function: can rotate the picture at a certain angle

#loop over the angles to rotate the image

for angle in xrange(0,360,90):

#rotate the image and display it

Resizing

Function: The resize function can scale the image under the condition that the aspect ratio of the original image is guaranteed. At the same time, the function also provides width and height parameters, which can be converted into images of any aspect ratio.

# loop over varying widths to resize the image to

for width in (400,300,200,100):

# resize the image and display it

Skeletonization

Function: Assume that the picture is a black background with a white image. This function can draw the structure of the image on the picture. The function contains two mandatory parameters, the first one is a single-channel image, the second one is size, size is the size of the structuring element kernel. There is an optional parameter structuring, the default is cv2.MORPH_RECT

Displaying with Matplotlib

Function: Convert the picture from the Opencv representation to the form that the matplotlib module can display.

Note: Opencv opens the image in BGR format by default, and motplotib opens the image in RGB format.

# INCORRECT:show the image without converting color spaces

Источник

Русские Блоги

6) Модуль Python: CV2 Imutils

Opencv Установочный пакет:

OpenCV3.3 Вышеуказанная версия поддерживает tensorflow

Путь не может иметь китайский.

Конечно, вы можете посетить:

(h, w) = img.shape [: 2] Значение [0] [1] Вывод слияния

Если вы хотите получить доступ к элементам массива:

IMG [0, 0, 0] = (0, 0) значение Pixel Point R

Массивная часть перехватывает:

Назначение первой части:

Первый параметр не мал, тип изображения является массивом NDARRay (2D или 3D)

Карта серого серого на самом деле является небольшой размерностью, но не просто от RGB в качестве карты серого серого, существует расчетная формула.

resized = imutils.resize(image, width = 100)

line rectangle circle ellipse

Пламация также может быть использована в Imutils, удобнее

Вращение против часовой стрелки

rotated = imutils.rotate(image, 180 ) # просто

Полная пиксельная партия обработки:

chans=cv2.split(image) #chans is list

Возьмите одноканальный цвет карты:

zeros = np.zeros(image.shape[:2], dtype = «uint8»)

cv2.imshow(«Red», cv2.merge([zeros, zeros, R]))

cv2.imshow(«Green», cv2.merge([zeros, G, zeros]))

cv2.imshow(«Blue», cv2.merge([B, zeros, zeros]))

Размытие среднего фильтра

Морфологии открытыми и закрытыми операцией, градиент, шляпа, черная шляпа

Выравнивать баланс гистограммы

CreateClahe гистограмма местное равновесие

imutils

Imutils предлагает широкий спектр удобных функций для базовых функций обработки изображений, таких как панорамирование, вращение, масштабирование, скелет, отображение изображения MATPLOTLIB, отсортированные контуры, обнаружение краев, поэтому вам легче использовать OpenC и Python.

Источник