chúng ta cần nhập hai thư viện cơ bản- Open cv và numpy vì đây là hai thư viện mà chúng ta sẽ sử dụng trong phần tiếp theo của hình ảnh Show
import cv2 import numpy as np Bây giờ chúng ta sẽ tạo một hình ảnh trống bằng cách sử dụng tham chiếu thư viện numpy blank_image=np.zeros(1800,1800,3) Bây giờ chúng tôi sẽ thêm chức năng tạo hình ảnh theo yêu cầu của chúng tôi parallelogram= np.array ([(500,300), (900,300), (1100,500), (700,500)]) cv2.drawContours(blank_image, [parallelogram], 0, (25,0,255), -1) Chúng ta có thể làm mã tương tự cho hình tròn, đường thẳng, hình chữ nhật, v.v.Hình ảnh là gì?Một hình ảnh được định nghĩa là một hàm hai chiều, F(x,y), trong đó x và y là các tọa độ không gian và biên độ của F tại bất kỳ cặp tọa độ nào (x,y) được gọi là cường độ của hình ảnh đó tại đó . Khi các giá trị x, y và biên độ của F là hữu hạn, chúng ta gọi đó là một hình ảnh Nói cách khác, một hình ảnh có thể được xác định bởi một mảng hai chiều được sắp xếp cụ thể theo hàng và cột Hình ảnh bao gồm một số phần tử hữu hạn, mỗi phần tử có một giá trị cụ thể tại một vị trí cụ thể. Các phần tử này được gọi là phần tử hình ảnh, phần tử hình ảnh và pixel. Pixel được sử dụng rộng rãi nhất để biểu thị các thành phần của Hình ảnh Xử lý hình ảnh là gì?Xử lý hình ảnh là một cách để chuyển đổi hình ảnh sang khía cạnh kỹ thuật số và thực hiện một số chức năng nhất định trên đó để có được hình ảnh nâng cao hoặc trích xuất thông tin hữu ích khác từ hình ảnh đó. Đó là một loại tín hiệu thời gian khi đầu vào là hình ảnh, chẳng hạn như khung video hoặc hình ảnh và đầu ra có thể là hình ảnh hoặc các tính năng được liên kết với hình ảnh đó. Thông thường, hệ thống Xử lý ảnh bao gồm xử lý ảnh dưới dạng hai biểu tượng bằng nhau trong khi sử dụng các phương thức đã đặt Tại sao chúng ta cần Xử lý hình ảnh?Dữ liệu mà chúng tôi thu thập hoặc tạo ra chủ yếu là dữ liệu thô, tôi. e. nó không phù hợp để sử dụng trực tiếp trong các ứng dụng do một số lý do có thể xảy ra. Do đó, chúng ta cần phân tích nó trước, thực hiện tiền xử lý cần thiết và sau đó sử dụng nó Chẳng hạn, giả sử rằng chúng ta đang cố gắng xây dựng bộ phân loại mèo. Chương trình của chúng tôi sẽ lấy một hình ảnh làm đầu vào và sau đó cho chúng tôi biết hình ảnh đó có chứa con mèo hay không. Bước đầu tiên để xây dựng bộ phân loại này là thu thập hàng trăm bức ảnh về mèo OpenCV trong Python là gì?OpenCV-Python là một thư viện gồm các liên kết Python được thiết kế để giải quyết các vấn đề về thị giác máy tính OpenCV (Open Source Computer Vision Library) là một thư viện chứa các chức năng lập trình chủ yếu nhằm vào thị giác máy tính thời gian thực. Ban đầu được phát triển bởi Intel. Thư viện đa nền tảng và miễn phí sử dụng. OpenCV có tính năng tăng tốc GPU cho các hoạt động thời gian thực Bây giờ viết đầu ra của đoạn mã trêncv2.imshow("Home", blank_image)
#wait for a specific time in milliseconds
cv2.waitKey(0)
#Destroys the window showing image
cv2.destryAllWindows()
Bây giờ chúng ta sẽ thực hiện phần thứ hai, chụp 2 ảnh, cắt một phần của cả hai ảnh và hoán đổi chúngBước 1Lần đầu tiên nhập mô-đun np và cv2Bước 2Bây giờ thay đổi kích thước ảnh để có cùng độ phân giải cho cả hai ảnh. Điều quan trọng là phải có cùng độ phân giải hình ảnh width, height = 280, 250 photo2 = cv2.resize(photo2, (width, height)) photo2.shape Bước 3Sử dụng hàm hpstack() để tạo chồng ảnh nằm ngang và kiểm tra độ phân giải của ảnh bằng hàm shape trong OpenCV photo = np.hstack(photo1, photo2)
cv2.imshow("photo 1 ", photo)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
photo1.shape
photo2.shape
photo1.shape == photo2.shape
Bước 4Bây giờ đến phần chính, nơi bạn cần cắt khuôn mặt của hai nhân vật pokemon và hoán đổi chúng với nhau crop_photo2 = photo2[5:150, 55:190]
#now for swapping
photo1[5:150, 55:190]= crop_photo2
final_photo1 = photo1
photo1 = cv2.imread("photo name")
crop_photo1 = photo[5:150, 55:190]
#for swapping
photo2[5:150, 55:190] = crop_photo1
final_photo2 = photo2
Bước 5Bây giờ, bước cuối cùng là xếp các hình ảnh theo chiều ngang bằng hàm hstack() và Hiển thị hình ảnh bằng imshow() final_photo1.shape, final_photo2.shape
#joining them
photo = np.hstack((final_photo1, final_photo2))
cv2.imshow("after we perform swapping", photo)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
Bây giờ chúng ta sẽ làm phần thứ ba lấy 2 ảnh và kết hợp chúng để tạo thành một ảnh duy nhấtĐầu tiên nhập mô-đun np và cv2 sau đó chúng tôi sẽ đọc nó và cuối cùng hiển thị nó ________số 8Như bạn có thể thấy hình dạng của cả hai hình ảnh là khác nhau. Bạn được yêu cầu thay đổi hình dạng của hình ảnh và làm cho chúng giống nhau. Chỉ khi đó chúng ta mới có thể áp dụng thành công các thao tác hình ảnh khác nhau của mình image1.shape image2.shape Bước 4Ở bước này, bạn có thể thay đổi hình dạng của ảnh là ảnh số 2 từ 643x625 thành 240x260 bằng chức năng resize trong OpenCV blank_image=np.zeros(1800,1800,3)0 Bước 5Đây là bước cuối cùng mà bạn sẽ kết hợp cả hai hình ảnh theo chiều ngang giống như một ngăn xếp bằng cách sử dụng hàm hstack() trong OpenCV Làm cách nào để thêm hình ảnh trong Python?Cách chèn hình ảnh trong Python . + 9. Cài đặt PIL (Thư viện hình ảnh Python). sau đó. từ PIL nhập Hình ảnh myImage = Hình ảnh. open("your_image_here"); . chỉ();. + 4. . Python có thể tạo hình ảnh không?Bài viết này là tổng quan ngắn gọn về ba cách để tạo hình ảnh bằng Python. Naive Bayes, GAN và VAE . Mỗi người sử dụng bộ dữ liệu chữ số viết tay MNIST. Hình ảnh có thể được tạo bằng Naive Bayes; .
Làm cách nào để chuyển đổi văn bản thành hình ảnh trong Python?Cách chuyển đổi TXT thành hình ảnh . Cài đặt 'Aspose. Từ cho Python thông qua. NET' Thêm tham chiếu thư viện (nhập thư viện) vào dự án Python của bạn Mở tệp TXT nguồn bằng Python Gọi phương thức 'save()', chuyển tên tệp đầu ra có phần mở rộng hình ảnh Nhận kết quả chuyển đổi TXT dưới dạng hình ảnh |
