opencv

Der Canny Algorithmus ist ein bekannter Algorithmus zur Darstellung von Kantenbildern. Er besteht aus einer Bildglättung, einer Kantendetektion mit Berechnung von Betrag und Richtung der Kanten, einer Kantenverdünnung durch Nicht-Maximum-Unterdrückung sowie einer Schwellwertoperation die die Unwichtigen Kanten herausfiltert. Die Bildglättung geschieht mittels eines Gaußalgorithmus. Ziel ist es das Bild in seiner Gesamtheit etwas zu entschärfen ohne die Kanten zu verzerren. Zur Kantendetektion wird der Sobeloperator verwendet. Aus den hierbei berechneten Bildern wird nun zum einen mittels Arctan2 Funktion die Richtung der Kanten ermittelt, zum anderen wird die Kantenstärke über den euklidischen Betrag der beiden Bilder gebildet....

Ein wichtiges Thema in der Bildverarbeitung ist die Kantenerkennung. Zum hervorheben von Kanten wird oft der Sobeloperator genutzt. Dies ist ein Faltungskern mit der Eigenschaft Änderungen in der Helligkeit des Bildes zu verdeutlichen. Vergleichbar wie beim Ableiten mathematischer Funktionen. Die Faltungskerne des Sobeloperators sehen folgendermaßen aus: Sobel X Sobel Y Der Sobeloperator in X Richtung lässt Vertikale Kanten sichtbar werden während der Sobeloperator in Y Richtung Horizontale Kanten aufzeigt. Im Ausgabebild der beiden Operatoren erscheinen nun sowohl positive als auch negative Pixel....

Für den Blogbeitrag über die verschiedenen Weichzeichnungmethoden habe ich Bilder mit verschiedenen Rauschsorten verwendet. Dieses Rauschen ist auf dem Originalfoto vom Eiffelturm nicht vorhanden sondern wurde nachträglich eingefügt. Auch wenn das für die digitale Bildverarbeitung eher uninteressant ist möchte ich in diesem Beitrag zeigen wie man so etwas umsetzt. Salz und Pfeffer Rauschen Als Salz & Pfeffer Rauschen bezeichnet man einzelne schwarze oder weiße zufällig verteilte Punkte auf einem Bild....

Im letzten Beitrag habe ich einige Glättungsfilter erklärt. Hier nun ein praktisches Beispiel für OpenCV und Python. Das folgende Programm lädt ein Bild in den Speicher, wendet den Mittelwertfilter, den Gaußfilter sowie den Medianfilter darauf an und speichert die Bilder anschließend unter anderen Namen. import cv2 img = cv2.imread('Bild.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) gblur = cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0) blur = cv2.blur(img,(3,3),0) mblur = cv2.medianBlur(img,3) cv2.imshow('Originalbild',img) cv2.imshow('Gaussblur',gblur) cv2.imshow('Averageblur',blur) cv2.imshow('Medianblur',mblur) cv2.imwrite('bild_mblur.jpg',mblur) cv2.imwrite('bild_bblur.jpg',blur) cv2.imwrite('bild_gblur.jpg',gblur) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() Mit imread() wird eine Bilddatei als Grauwertbild eingelesen....

Manchmal möchte man nicht nur ein einzelnes Bild von der Festplatte laden um es zu bearbeiten sondern einen ganzen Videostream beobachten um zum Beispiel auf ein bestimmtes Ereignis zu warten. Dieser Videostream kann als Datei oder als Webcam vorliegen. Das ganze funktioniert mit folgenden Zeilen: import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) while(cap.isOpened()): ret, frame = cap.read() if ret==True: k = cv2.waitKey(1) cv2.imshow('Bild',frame) Zeile 3 öffnet mit der VideoCapture() Funktion eine Verbindung zur Kamera....

Ich bin gerade dabei mich wieder etwas mehr mit rechnergestützter Bildverarbeitung zu beschäftigen. Dabei verwende ich als Hilfsmittel OpenCV und Python. Ersteres ist eine sehr mächtige, freie Programmbibliothek die viele stark optimierte Algorithmen zur Bildverarbeitung bereitstellt. Da Python seit einigen Jahren meine absolute Lieblingsscriptsprache ist habe ich mich dazu entschieden zukünftige Projekte mit Python anzugehen. Aktuell verwende ich Python in der Version '2.7.13'. Mit der Version 3.0 haben die Entwickler jedoch Teile der Python Syntax geändert....