Рубрики
Без рубрики

Обработка изображения в Python часть 1 – Загрузка изображений

В этой первой части серии обработки изображений мы поговорим о загрузке изображений в Python. Мы все прошли через много изменений в возрасте

Автор оригинала: Pankaj Kumar.

В этой первой части серии обработки изображений мы поговорим о загрузке изображений в Python. Мы все прошли много изменений в эпоху технической революции, и большая часть этого был рост данных.

Поскольку данные по существу выросли в последние несколько лет, методы реализации его также выросли.

Накопив все пути от данных на компьютерах к данным в наручных часах, данные собираются во всех форматах.

Интересно, что один из таких способов сбора данных исходит из изображений.

После исследования попыток улучшить образы обратно в 1950-х годах, Bell Labs обнаружил, что существует новая отрасль обучения.

Что такое цифровая обработка изображений?

Основным принципом обработки цифровых изображений было улучшение качества существующих изображений в день.

Теперь у нас есть лучшие камеры и лучшие методы для захвата данных.

Тем не менее, обработка цифровой картинки также пришла долгий путь в то же время.

Мы пришли из попыток улучшить изображения, чтобы извлечь информацию из изображений, к моделям тренировок, которые могут предсказать шаблоны в изображениях.

Данные пришли данный путь, а обработка изображений не упала ни в коем случае.

Итак, давайте начнем изучать обработку изображений и работать с ним, используя Opencv модуль.

Что такое Python Opencv?

OpenCV означает открытое компьютерное зрение и считается одним из самых популярных модулей обработки изображений.

OpenCV используется для большого количества задач в отношении изображений, и мы будем использовать его по всей серии.

Модуль фокусируется на различных аспектах, таких как обработка изображения, описание функций и идентификация и обнаружение объектов.

Установка OpenCV.

Чтобы установить модуль OpenCV, вам необходимо использовать менеджер пакета PIP следующим образом:

pip install opencv-python

Шаги для загрузки изображений в Python

Для этой статьи мы будем начинать медленные и сосредоточиться на том, как импортировать модуль, чтение и запись изображения. Мы также попробуем прочитать местоположение файла с помощью модуля ArgParse.

Импорт модулей в скрипт требует следующих команд,

# importing argument parsers
import argparse

#importing the OpenCV module
import cv2

Существует два метода инициализации объектов, как мы знаем, один проходит через пользовательский ввод, а другой строгий вход.

Итак, вот методы, чтобы сделать оба!

1. Пользовательский ввод для расположения изображения

# initializing an argument parser object
ap = argparse.ArgumentParser()

# adding the argument, providing the user an option
# to input the path of the image
ap.add_argument("-i", "--image", required=True, help="Path to the image")

# parsing the argument
args = vars(ap.parse_args())

# reading the image location through args
# and reading the image using cv2.imread
image = cv2.imread(args["image"])

2. строгий ввод вручную

# Reading the image location using a hardcoded path
# and using cv2.imread to read the image
image = cv2.imread(
    "C:\\Users\\tester\\PycharmProjects\\image-processing\\assets\\ey.jpg"
)

Как мы прочитали изображение в переменной, используя cv2.imread Функция, мы можем приступить к вызове элементов изображения.

Здесь мы отображаем форму или размеры изображения, а также количество каналов, которые он содержит.

Затем мы используем cv2.imshow () Функция для отображения изображения.

CV2.waitkey () Функция ждет, чтобы пользователь вводил нажатие клавиши, чтобы закрыть окно дисплея.

# printing out the various dimensions of the image
print("width : ", image.shape[1])
print("height : ", image.shape[0])
print("channels : ", image.shape[2])

# Displays the image using cv2.imshow
cv2.imshow("Image", image)

# Displays the image until the user presses a key closing the display
cv2.waitKey(0)

Написание изображения в файл очень просто, используя CV2 Модуль, с простой функцией под названием cv2.imwrite Отказ

Все, что вам нужно сделать, это предоставить имя изображения, и вы хотите пойти!

# Writing the image into the same folder as the script
# But under a new name
cv2.imwrite("newimage.jpg", image)

После выполнения кода вы должны получить вывод, уведомив вас от размеров изображения.

width:  600
height:  600
channels:  3

А затем другой файл, отображаемый в том же каталоге, с именем, который вы ему дали.

Продолжается вперед

Там будет больше статей относительно функциональности CV2 Модуль, и это было только начало, как указано в заголовке.

Итак, с нетерпением ждем редактирования изображений, а не просто загружать их и сохранять их в другом файле в будущем!

Если вы хотите прыгнуть в будущее и посмотреть на некоторые расширенные случаи использования OpenCV, вы можете посмотреть в OpenCV и распознавание лица и реализацию Java Android и Camerax Openc.

Рекомендации