OpenCV – 特徴点マッチングで物体検出、移動量、回転量を推定する | pystyle
概要 OpenCV の特徴点マッチングを利用して物体を検出する方法について解説します。 物体検出の手順 画像を読み込む 入力画像 1 の物体を入力画像 2 から探します。 sample1.jpg 入力画像 1 sample2.jpg 入力画像 2 物体ごとにマスクを作成する 特徴量マッチングは 1 対 1 の物体同士で行うものですが、2 枚目の画像には複数の物体が写っているため、これを 1 つずつ比較できるように物体ごとのマスクを作成します。 マスク作成手順 import cv2 from IPython.display import Image, display def imshow(img): """ndarray 配列をインラインで Notebook 上に表示する。""" ret, encoded = cv2.imencode(".jpg", img) display(Image(e
画像に余白を追加して正方形にする方法 - Qiita
機械学習では画像分類等の画像認識を行う際は画像を正方形にリサイズする必要があります。 しかし、画像によってはアスペクト比が1:1ではない為にただリサイズすると歪んでしまうことがあります。 そうならないために画像に余白を追加して、正方形に整形したいと思います。 ソースコード import cv2 import math if __name__ == "__main__": img = cv2.imread('./sample.jpg') height, width, color = img.shape # 画像の縦横サイズを取得 # 縦長画像→幅を拡張する if height > width: diffsize = height - width # 元画像を中央ぞろえにしたいので、左右に均等に余白を入れる padding_half = int(diffsize / 2) padding_im
Python, Pillowで画像の一部をトリミング（切り出し/切り抜き） | note.nkmk.me
Pythonの画像処理ライブラリPillow(PIL)のImageモジュールに、画像の一部の領域を切り抜くメソッドcrop()が用意されている。 Image.crop() - Pillow (PIL Fork) 10.2.0 documentation ここでは以下の4つの場合についてサンプルコードとともに説明する。 通常の切り出し 範囲外を指定 画像の中心を切り出し 長方形から最大サイズの正方形を切り出し Pillow(PIL)のインストール、基本的な使い方などは以下の記事参照。 関連記事: Pythonの画像処理ライブラリPillow(PIL)の使い方 一部を切り出すのではなく全体を拡大・縮小してリサイズする場合はresize()、矩形以外の形状（円形など）で切り出して透過画像を作成する場合はputalpha()を使う。 関連記事: Python, Pillowで画像を一括リサイズ（拡
Python でグレースケール(grayscale)化 - Qiita
特によく使われそうな OpenCV, PIL(Pillow), scikit-image で処理するサンプル例を紹介します。(2019年06月19日投稿) 前提知識 カラー画像のグレースケール化は、各ピクセルの R,G,B を適切に混ぜて 1つの値にする処理です。 R,G,B をどの割合で混ぜるかは、主に BT.601 と BT.709 規格の係数が使われます。この２つは 微妙に結果が異なります。 JPEG/PNG 画像の多くは sRGB 規格に従い、その RGB 値はリニア輝度からおよそ 1.0/2.2(=0.4545..)相当のガンマ補正がかかるので、値をそのまま四則演算するとおかしな結果になりがちです。 グレースケール処理の詳細は、こちらをどうぞ。 グレースケール画像のうんちく https://qiita.com/yoya/items/96c36b069e74398796f3 Ope
OpenCV – 背景差分で物体を検出する方法 | pystyle
背景差分アルゴリズムの使い方 背景差分アルゴリズムは BackgroundSubtractor クラスを継承しているため、パラメータの設定以外は使い方はすべて共通です。 動画のフレームを BackgroundSubtractor.apply() に渡すと、背景の画素を 0、前景の画素を 255 とした 2 値画像が返されます。 背景差分結果を表示する サンプルの動画として vtest.avi を利用します。(クリックするとダウンロード可能です) GUI を使用するため、Jupyter Notebook では実行できません。.py ファイルに保存し、Python スクリプトとして実行してください。スクリプトは Ctrl+C で終了できます。 import cv2 cap = cv2.VideoCapture("vtest.avi") wait_secs = int(1000 / cap.ge
OpenCVで背景差分をやってみた。 - Kinaconの技術ブログ
ディープラーニングのアノテーション画像を作成するときに オブジェクトの位置を自動で検出するのに使えないかと思い、試してみた。 目次 作業環境 コード 実行結果 背景画像 検出対象画像 処理結果 作業環境 Ubuntu 18.04.2 LTS OpenCV 3.4.4 OpenCV-Contrib 3.4.4 Python 3.6.7 コード 背景差分処理をすべての手法実行する 背景用画像（background_image.png）と検出対象画像（test_image.png）を使用 結果画像（手法名_resoult.jpg）をoutput_dirに保存する。 GMG,CNT,KNNは背景モデルの構築に数フレーム読み込む必要がある （今回はデフォルトのフレーム数だけ同じ背景画像を読み込む） #/usr/bin/python3 import cv2 import numpy as np imp
14-9. 画像差分で間違い探しを解く
import cv2 import matplotlib.pyplot as plt #============================= # パラメータ #============================= #画像１ img_path_1 = '14-16_1.png' #画像２ img_path_2 = '14-16_2.png' #============================= # 画像表示関数 #============================= def show(img): plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.imshow(img, vmin = 0, vmax = 255) plt.show() plt.close() #============================= # 画像読み込み #======
Rotate images (correctly) with OpenCV and Python - PyImageSearch
PyImageSearch You can master Computer Vision, Deep Learning, and OpenCV - PyImageSearch Let me tell you an embarrassing story of how I wasted three weeks of research time during graduate school six years ago. It was the end of my second semester of coursework. I had taken all of my exams early and all my projects for the semester had been submitted. Since my school obligations were essentially nil
opencvの画像回転で、はみ出した部分が切り取られないようにする方法 - Qiita
単純な回転 pythonのopencvで画像を回転させようと思い「python opencv 回転」で検索すると、 回転した後の画像がクロップされてしまっているものが多くヒットする。 画像参考: PythonでOpenCVを使う (画像変形編) このように回転する方法 元の画像内に収まらない部分も残す。 ポイントは以下の２点。 回転後の画像サイズを計算し指定する 指定したサイズにうまく収まるように回転・平行移動させる こんなイメージ。 import cv2 import numpy as np # 画像読み込み img = cv2.imread("lena.png") h, w = img.shape[:2] size = (w, h) # 回転角の指定 angle = 40 angle_rad = angle/180.0*np.pi # 回転後の画像サイズを計算 w_rot = int(
AKAZE特徴量による画像マッチング - Pythonでいろいろやってみる
OpenCVに実装されているAKAZE(Accelerated KAZE)特徴量検出を用いて2つの画像のマッチングを行います。検出された特徴点はBrute-Force Matcher(ある特徴点を別の画像の全ての特徴点との比較し距離を計算する)によりどれだけ似ているかが計算されます。 関連記事 画像のヒストグラムを比較し類似度を求める テンプレートマッチングで類似画像を探す やること 2つの画像を読み出す AKAZE検出器を生成しそれぞれの画像の特徴点を検出する BFMatcherにより特徴点間の距離を計算する 特徴点を描画する 使った関数・メソッド cv2.imread : 画像を読み出す cv2.AKAZE_create : AKAZE検出器の生成 detector.detectAndCompute : 特徴点の検出 cv2.BFMatcher : BFMatcherオブジェクトの生成
Python OpenCVの基礎 resieで画像サイズを変えてみる - Pythonの学習の過程とか
画像サイズを変えるのも簡単です。 resize cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) → dst¶ さっそく試してみましょ 単純な処理ですね。 画像を読み込む 高さと幅を取得し、さらにそれぞれを半分ににしたサイズを作成する cv2,resizeに入力画像とサイズを設定する(サンプルでは半分にしてある) またはサイズには、入力の高さと幅に対する倍率を設定する(もうひとつのサンプルは高さと幅を2倍にしてある） 結果 サンプルを載せてもあまり視覚的に意味が無いので。。。。。今回は結果サンプル無しです。すみません。 画像の縮小では、方式に気をつける 画像を縮小する場合には、その縮小方法に気をつける必要があります。 100x100の画像を50x50に縮小する場合を考えましょう。 ある1行について、100画素で表示していた
PythonとOpenCVを用いて複数の静止画から動画に変換する - 潔く銀のメモ的備忘録
こんにちは、潔く銀です。 前回は、動画から静止画にするプログラムを作りました。今回は、その逆である静止画から動画にするプログラムを作成しました。こちらは、需要があるかわかりませんが作ってみたので良かったら見てください。 今回のコードは、天体写真のタイムラプス動画を作成するために自作しました。自分で作成した方が使いやすいですからね(笑) ソースコードはコピペしてもらえると使えるようになります。使う際は、ファイルパスなどは確認してください。 動作環境 Macbook Air 2013mid Anaconda 4.5.11 Python 3.6.3 Opencv3.4.3 ソースコード import cv2 import glob import os import shutil import time """ parameta """ frame_size = -1 #FHD=0, 4K=1 f
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【Python】OpenCVで画像を合成する – addWeighted, bitwise演算, ROI
【Python】OpenCVとNumPyで２つの画像を比較（完全一致、部分一致の比率） | OFFICE54
Python OpenCV3で画像のアフィン変換(中心を指定した回転) | from umentu import stupid
完全に理解するアフィン変換 - Qiita
Rotate image and crop out black borders
Specify background color when rotating an image using OpenCV in Python - OpenCV Q&A Forum
OpenCVで画像を回転させてみた - Qiita
【Python】Pillow ↔ OpenCV 変換 - Qiita
