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.