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  • python 예제로 배우는 opencv

    전체 시리즈는 기계에 OpenCV 및 파이썬을 설정하고 이미지와 비디오에 대한 간단한 작업을 수행하며 마지막으로 물체를 감지하는 데 앞장섭니다. 우리는 여기에 많은 파이썬 예제를 통해 작업 할 것입니다. OpenCV의 파이썬 바인딩을 시작하는 것은 실제로 많은 사람들이 처음에 그것을 밖으로 만드는 것보다 훨씬 쉽습니다. 파이썬-OpenCV, Numpy 및 Matplotlib : 당신은 두 개의 주요 라이브러리가 필요합니다, 옵션 세 번째와 함께. 그리고 당신에게 그것을 증명하기 위해 (그리고 당신이 OpenCV를 배울 수 있도록), 나는 파이썬 프로그래밍 언어를 사용하여 OpenCV 라이브러리의 기초를 학습이 전체 가이드를 함께 넣어. 코드, image[100, 50] x=50 및 y=100에 위치한 픽셀에서 BGR 값의 3튜플을 생성합니다(다시 한 번 높이는 행 수이고 너비는 열 수라는 점에 유의하십시오. 위에서 설명한 대로 OpenCV는 이미지를 BGR 주문에 저장합니다(예를 들어 Matplotlib과 는 달리). 19번 선의 픽셀에 대한 색상 채널 값을 추출하는 것이 얼마나 간단한지 확인하십시오. 그림 15: 이 첫 번째 예제 파이썬 스크립트에서 배운 OpenCV 기본을 표시하는 출력 애니메이션입니다. 나는 당신이 당신의 컴퓨터에 파이썬이 있다고 가정합니다.

    경우에 당신은 당신이 가서 여기에 도움이 필요합니다. 안녕! 나는이 튜토리얼에서 많은 것을 배웠습니다! 그림자가 약간 음영처리된 배경이 있고 가장 높은 그림자 값을 임계값으로 알지 못하는 이미지에 대해 개체를 계산하는 방법을 궁금해했습니다. 이것으로 나를 도울 수 있습니까? 예를 들어 영화에서 얼굴을 인식하는 작업을 하고 있다고 가정해 보겠습니다. 먼저 얼굴 감지 알고리즘을 실행하여 작업중인 모든 프레임에서 얼굴의 좌표를 찾습니다. 그런 다음 면 ROI를 추출하여 저장하거나 처리하려고 합니다. 쥬라기 공원에서 이안 말콤 박사가 포함된 모든 프레임을 찾는 것은 훌륭한 얼굴 인식 미니 프로젝트가 될 것입니다. 그림 12: OpenCV의 cv2.circle 방법을 사용하면 이미지의 아무 곳이나 원을 그릴 수 있습니다. 이 예제에서는 -1 선 두께 매개변수로 표시된 대로 솔리드 원을 그려 보았습니다(양수 값은 가변 선 두께의 원형 윤곽선을 만듭니다). Matplotlib는 비디오 또는 이미지에서 프레임을 표시하기 위한 선택 사항입니다. 우리는 여기에 그것을 사용하여 몇 가지 예를 보여줍니다.

    Numpy는 모든 것에 “숫자와 파이썬”에 사용됩니다. 우리는 주로 Numpy의 배열 기능을 사용하고 있습니다. 마지막으로, 우리는 파이썬 – OpenCV라는 OpenCV에 대한 파이썬 특정 바인딩을 사용하고 있습니다. 나는 매우 임계 값으로 실험을 권장합니다. 나는 시행 착오 (경험뿐만 아니라)에 의해 우리의 예를 위해 작동하도록 다음 코드를 조정했으며 몇 가지 주제에 대해 머리를 쓰는 데 어려움을 겪으면서 정보와 예제가 매우 도움이되었습니다. 번들을 사용할 수 있도록하는 것이 매우 유용했다, 당신은 지금 당신이 실제 컴퓨터 비전 응용 프로그램을 구축하기 위해 함께 연결할 수있는 “빌딩 블록”으로 이러한 이미지 처리 작업을 사용하기 시작할 준비가되어 있습니다 – 이러한 프로젝트의 좋은 예는 기본 개체입니다 등고선을 계산하여 만든 카운터입니다. 진실은 OpenCV를 배우는 것은 매우 어려운 일이라는 것입니다. 문서를 탐색하기가 어려웠습니다. 튜토리얼은 따라하기 어려웠고 불완전했습니다. 그리고 심지어 일부 책들은 조금 지루했습니다. pip3 매트 플롯립을 설치하거나 apt-get 설치 파이썬3-matplotlib. 나는 대신 “opencv-contrib-python”을 사용하는 것이 좋습니다.

    핍을 통해 OpenCV를 설치하려고 하는 사람은 먼저이 게시물을 읽어야한다.

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