Hướng dẫn what is imutils in python - imutils trong python là gì

Imutils

Một loạt các chức năng tiện lợi để tạo các chức năng xử lý hình ảnh cơ bản như dịch thuật, xoay, thay đổi kích thước, bộ xương và hiển thị hình ảnh matplotlib dễ dàng hơn với openCV và cả Python 2.7 và python 3.both Python 2.7 and Python 3.

Để biết thêm thông tin, cùng với đánh giá mã chi tiết, hãy xem các bài đăng sau trên blog PyimageSarch.com:

• http://www.pyimagesearch.com/2015/02/02/just-open-sourced-personal-imutils-package-series-opencv-convenience-functions/
• http://www.pyimagesearch.com/2015/03/02/convert-url-to-image-with-python-and-opencv/
• http://www.pyimagesearch.com/2015/04/06/zero-parameter-automatic-canny-edge-detection-with-python-and-opencv/
• http://www.pyimagesearch.com/2014/09/01/build-kick-ass-mobile-document-scanner-just-5-minutes/
• http://www.pyimagesearch.com/2015/08/10/checking-your-opencv-version-using-python/

Cài đặt

Với điều kiện bạn đã có Numpy, Scipy, Matplotlib và OpenCV đã được cài đặt, gói

import imutils
imutils.find_function("contour")

$ pip install imutils

Tìm chức năng chức năng OpenCV theo tên

OpenCV có thể là một thư viện lớn, khó điều hướng, đặc biệt nếu bạn mới bắt đầu học tầm nhìn máy tính và xử lý hình ảnh. Phương thức

import imutils
imutils.find_function("contour")

Example:

Hãy tìm tất cả các tên chức năng chứa văn bản

1. contourArea
2. drawContours
3. findContours
4. isContourConvex

import imutils
imutils.find_function("contour")

Output:

1. contourArea
2. drawContours
3. findContours
4. isContourConvex

Do đó, hàm

1. contourArea
2. drawContours
3. findContours
4. isContourConvex

1. contourArea
2. drawContours
3. findContours
4. isContourConvex

Dịch

Dịch là sự dịch chuyển của một hình ảnh theo hướng x hoặc y. Để dịch một hình ảnh trong openCV, bạn sẽ cần cung cấp (x, y) -shift, được ký hiệu là (tx, ty) để xây dựng ma trận dịch m:

Và từ đó, bạn sẽ cần áp dụng chức năng

1. contourArea
2. drawContours
3. findContours
4. isContourConvex

Thay vì xây dựng thủ công ma trận dịch m và gọi

1. contourArea
2. drawContours
3. findContours
4. isContourConvex

1. contourArea
2. drawContours
3. findContours
4. isContourConvex

import imutils
imutils.find_function("contour")

Example:

# translate the image x=25 pixels to the right and y=75 pixels up
translated = imutils.translate(workspace, 25, -75)

Output:

Vòng xoay

Xoay một hình ảnh trong OpenCV được thực hiện bằng cách thực hiện cuộc gọi đến

1. contourArea
2. drawContours
3. findContours
4. isContourConvex

1. contourArea
2. drawContours
3. findContours
4. isContourConvex

1. contourArea
2. drawContours
3. findContours
4. isContourConvex

import imutils
imutils.find_function("contour")

Example:

# loop over the angles to rotate the image
for angle in xrange(0, 360, 90):
	# rotate the image and display it
	rotated = imutils.rotate(bridge, angle=angle)
	cv2.imshow("Angle=%d" % (angle), rotated)

Output:

Thay đổi kích thước

Thay đổi kích thước một hình ảnh trong openCV được thực hiện bằng cách gọi hàm

# translate the image x=25 pixels to the right and y=75 pixels up
translated = imutils.translate(workspace, 25, -75)

# translate the image x=25 pixels to the right and y=75 pixels up
translated = imutils.translate(workspace, 25, -75)

import imutils
imutils.find_function("contour")

# translate the image x=25 pixels to the right and y=75 pixels up
translated = imutils.translate(workspace, 25, -75)

# translate the image x=25 pixels to the right and y=75 pixels up
translated = imutils.translate(workspace, 25, -75)

Một đối số từ khóa tùy chọn khác,

# translate the image x=25 pixels to the right and y=75 pixels up
translated = imutils.translate(workspace, 25, -75)

Example:

# loop over varying widths to resize the image to
for width in (400, 300, 200, 100):
	# resize the image and display it
	resized = imutils.resize(workspace, width=width)
	cv2.imshow("Width=%dpx" % (width), resized)

Output:

Bộ xương

Bộ xương là quá trình xây dựng "bộ xương tôpô" của một đối tượng trong một hình ảnh, trong đó vật thể được cho là màu trắng trên nền đen. OpenCV không cung cấp một chức năng để xây dựng bộ xương một cách rõ ràng, nhưng không cung cấp các chức năng hình thái và nhị phân để làm như vậy.

Để thuận tiện, hàm

# translate the image x=25 pixels to the right and y=75 pixels up
translated = imutils.translate(workspace, 25, -75)

import imutils
imutils.find_function("contour")

Đối số đầu tiên,

# translate the image x=25 pixels to the right and y=75 pixels up
translated = imutils.translate(workspace, 25, -75)

# loop over the angles to rotate the image
for angle in xrange(0, 360, 90):
	# rotate the image and display it
	rotated = imutils.rotate(bridge, angle=angle)
	cv2.imshow("Angle=%d" % (angle), rotated)

# loop over the angles to rotate the image
for angle in xrange(0, 360, 90):
	# rotate the image and display it
	rotated = imutils.rotate(bridge, angle=angle)
	cv2.imshow("Angle=%d" % (angle), rotated)

Example:

# skeletonize the image
gray = cv2.cvtColor(logo, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
skeleton = imutils.skeletonize(gray, size=(3, 3))
cv2.imshow("Skeleton", skeleton)

Output:

Hiển thị với matplotlib

Trong các ràng buộc python của opencv, hình ảnh được biểu diễn dưới dạng mảng numpy theo thứ tự BGR. Điều này hoạt động tốt khi sử dụng hàm

# loop over the angles to rotate the image
for angle in xrange(0, 360, 90):
	# rotate the image and display it
	rotated = imutils.rotate(bridge, angle=angle)
	cv2.imshow("Angle=%d" % (angle), rotated)

# loop over the angles to rotate the image
for angle in xrange(0, 360, 90):
	# rotate the image and display it
	rotated = imutils.rotate(bridge, angle=angle)
	cv2.imshow("Angle=%d" % (angle), rotated)

# loop over the angles to rotate the image
for angle in xrange(0, 360, 90):
	# rotate the image and display it
	rotated = imutils.rotate(bridge, angle=angle)
	cv2.imshow("Angle=%d" % (angle), rotated)

# loop over the angles to rotate the image
for angle in xrange(0, 360, 90):
	# rotate the image and display it
	rotated = imutils.rotate(bridge, angle=angle)
	cv2.imshow("Angle=%d" % (angle), rotated)

Example:

# INCORRECT: show the image without converting color spaces
plt.figure("Incorrect")
plt.imshow(cactus)

# CORRECT: convert color spaces before using plt.imshow
plt.figure("Correct")
plt.imshow(imutils.opencv2matplotlib(cactus))
plt.show()

Output:

URL để hình ảnh

Đây là hàm

# loop over the angles to rotate the image
for angle in xrange(0, 360, 90):
	# rotate the image and display it
	rotated = imutils.rotate(bridge, angle=angle)
	cv2.imshow("Angle=%d" % (angle), rotated)

# loop over the angles to rotate the image
for angle in xrange(0, 360, 90):
	# rotate the image and display it
	rotated = imutils.rotate(bridge, angle=angle)
	cv2.imshow("Angle=%d" % (angle), rotated)

# loop over the angles to rotate the image
for angle in xrange(0, 360, 90):
	# rotate the image and display it
	rotated = imutils.rotate(bridge, angle=angle)
	cv2.imshow("Angle=%d" % (angle), rotated)

Example:

url = "http://pyimagesearch.com/static/pyimagesearch_logo_github.png"
logo = imutils.url_to_image(url)
cv2.imshow("URL to Image", logo)
cv2.waitKey(0)

Output:

Kiểm tra các phiên bản OpenCV

OpenCV 3 cuối cùng đã được phát hành! Nhưng với bản phát hành chính trở thành các vấn đề tương thích ngược (chẳng hạn như với các chức năng

# loop over the angles to rotate the image
for angle in xrange(0, 360, 90):
	# rotate the image and display it
	rotated = imutils.rotate(bridge, angle=angle)
	cv2.imshow("Angle=%d" % (angle), rotated)

# loop over varying widths to resize the image to
for width in (400, 300, 200, 100):
	# resize the image and display it
	resized = imutils.resize(workspace, width=width)
	cv2.imshow("Width=%dpx" % (width), resized)

# loop over varying widths to resize the image to
for width in (400, 300, 200, 100):
	# resize the image and display it
	resized = imutils.resize(workspace, width=width)
	cv2.imshow("Width=%dpx" % (width), resized)

# loop over varying widths to resize the image to
for width in (400, 300, 200, 100):
	# resize the image and display it
	resized = imutils.resize(workspace, width=width)
	cv2.imshow("Width=%dpx" % (width), resized)

Example:

print("Your OpenCV version: {}".format(cv2.__version__))
print("Are you using OpenCV 2.X? {}".format(imutils.is_cv2()))
print("Are you using OpenCV 3.X? {}".format(imutils.is_cv3()))

Output:

import imutils
imutils.find_function("contour")

Tự động phát hiện cạnh Canny

Máy dò Canny Edge yêu cầu hai tham số khi thực hiện độ trễ. Tuy nhiên, điều chỉnh hai tham số này để có được bản đồ cạnh tối ưu là không tầm thường, đặc biệt là khi làm việc với một bộ dữ liệu hình ảnh. Thay vào đó, chúng ta có thể sử dụng hàm

# loop over varying widths to resize the image to
for width in (400, 300, 200, 100):
	# resize the image and display it
	resized = imutils.resize(workspace, width=width)
	cv2.imshow("Width=%dpx" % (width), resized)

# loop over varying widths to resize the image to
for width in (400, 300, 200, 100):
	# resize the image and display it
	resized = imutils.resize(workspace, width=width)
	cv2.imshow("Width=%dpx" % (width), resized)

Example:

import imutils
imutils.find_function("contour")

Output:

Biến đổi phối cảnh 4 điểm

Một nhiệm vụ phổ biến trong tầm nhìn máy tính và xử lý hình ảnh là thực hiện biến đổi phối cảnh 4 điểm của ROI trong một hình ảnh và có được một từ trên xuống, "Chim Eye Eye" của ROI. Mô -đun

# loop over varying widths to resize the image to
for width in (400, 300, 200, 100):
	# resize the image and display it
	resized = imutils.resize(workspace, width=width)
	cv2.imshow("Width=%dpx" % (width), resized)

Thí dụ

Xem nội dung của

# loop over varying widths to resize the image to
for width in (400, 300, 200, 100):
	# resize the image and display it
	resized = imutils.resize(workspace, width=width)
	cv2.imshow("Width=%dpx" % (width), resized)

Output:

Sắp xếp đường viền

Các đường viền trở lại từ

# loop over the angles to rotate the image
for angle in xrange(0, 360, 90):
	# rotate the image and display it
	rotated = imutils.rotate(bridge, angle=angle)
	cv2.imshow("Angle=%d" % (angle), rotated)

# loop over varying widths to resize the image to
for width in (400, 300, 200, 100):
	# resize the image and display it
	resized = imutils.resize(workspace, width=width)
	cv2.imshow("Width=%dpx" % (width), resized)

# loop over varying widths to resize the image to
for width in (400, 300, 200, 100):
	# resize the image and display it
	resized = imutils.resize(workspace, width=width)
	cv2.imshow("Width=%dpx" % (width), resized)

Example:

Xem nội dung của

# skeletonize the image
gray = cv2.cvtColor(logo, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
skeleton = imutils.skeletonize(gray, size=(3, 3))
cv2.imshow("Skeleton", skeleton)

Output:

(Đệ quy) Liệt kê các đường dẫn đến hình ảnh

Mô hình phụ

# skeletonize the image
gray = cv2.cvtColor(logo, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
skeleton = imutils.skeletonize(gray, size=(3, 3))
cv2.imshow("Skeleton", skeleton)

import imutils
imutils.find_function("contour")

Example:

Giả sử chúng tôi đang ở trong thư mục

# skeletonize the image
gray = cv2.cvtColor(logo, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
skeleton = imutils.skeletonize(gray, size=(3, 3))
cv2.imshow("Skeleton", skeleton)

# skeletonize the image
gray = cv2.cvtColor(logo, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
skeleton = imutils.skeletonize(gray, size=(3, 3))
cv2.imshow("Skeleton", skeleton)

import imutils
imutils.find_function("contour")

Output:

import imutils
imutils.find_function("contour")