computer-vision 튜토리얼
컴퓨터 비전 시작하기

비고

                                        f : R² ⊃ Ω → R

설치 또는 설정

컴퓨터 비전 설정 또는 설치에 대한 자세한 지침.

이 기사와 다음 컴퓨터 비전 시리즈에서는 Python 2를 프로그래밍 언어로 사용합니다. 파이썬은 과학 공동체를위한 공통의 선택입니다. 무료이며, 무료 및 오픈 소스 용 라이브러리가 많이 있습니다. 프로그래밍을 배우기 쉽고 프로그래밍하기 쉽도록 프로그래밍 한 경우.

이제 리눅스를 사용한다면 아마도 이미 파이썬을 가지고있을 것입니다. 터미널을 열고 '파이썬'을 입력하면 모든 것이 이미 작동하는지 확인할 수 있습니다. 기타, 이 링크 를 확인하고 python 2.7을 다운로드 할 수 있습니다.

둘째, 사용할 라이브러리를 소스 코드에 설치해야합니다. 이제는이 예제가이 예제를 위해 설계되었으므로 나중에 다른 라이브러리를 추가 할 것이며 물론 다른 컴퓨터 비전 응용 프로그램에는 OpenCV와 같은 특정 라이브러리가 필요할 수 있습니다. 코드를 실행하려면 시스템에 하나의 라이브러리 만 설치하면됩니다. 파이썬을 사용할 때 일반적으로 'pip'를 사용하여 종속성을 설치합니다. 그것은 파이썬 모듈을 설치하는 간단한 도구입니다, 당신은 또한 이 링크 를 통해 확인할 수 있습니다

이제 우리는 필요한 라이브러리 인 PyPNG를 설치할 준비가되었습니다. 당신이해야 할 모든 것을 사용한다면

PyPNG 설치 pip

Linux / Mac을 사용하는 경우 터미널에서 Windows를 사용하는 경우 명령 줄에서

또한이 연습에서는 소스 코드 및 ipython 노트와 함께 github 링크에서 찾을 수있는 이미지를 가져와야합니다.

https://github.com/Skorkmaz88/compvis101

이제 우리는 운동을 잘해야합니다.

예제들

이것은 매우 간단한 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 Python 운동 시리즈로, 이러한 주제를 거의 실용하지 않고 소개합니다. 신참 실수로 인해 미안하지만 아직 개발 중입니다. 이 시리즈에서는 단순화를 위해 PNG 파일에 사용할 수있는 디지털 이미지를 제한 할 예정이며 이미지 압축 주제에 대해서도 설명합니다.

아직 저장소를 복제하지 않았 으면 저장소를 복제하거나 단순히 Github을 통해 여기에서 다운로드 할 수 있습니다.

git clone https://github.com/Skorkmaz88/compvis101

사용할 수있는 파일이 두 개 있습니다. 그 중 하나는 tutorial0.py이고 다른 하나는 readingImages.ipynb이고 두 번째 파일은 ipython 노트북입니다. 그러나 두 파일은 같은 일을합니다.

코드는 설명에 설명이 있습니다.

 # libs
import png

# We create a greyscale image as described in our text.
# To do that simply, we create a 2D array in python. 
# x and y, x being horizontal and y being vertical directions.

x  = []
y = []
# Play around with these pixels values to get different grayscale images, they shoud be 
# in range of 0 - 255. 
white = 255
gray = 128
black = 0
width  = 100
height = 300

# Add 100 x 100 rectangle as just white(255) valued pixels
for i in range(0, 100):
    for j in range(0,100):
        y.append(white); # Pixel (i,j) is being set to a value, rest is coding trick to nest two lists 
    x.append(y)
    y = []
    
# Add 100 x 100 rectangle as just mid-gray(128) valued pixels
for i in range(0, 100):
    for j in range(0,100):
        y.append(gray);
    x.append(y)
    y = []

# Add 100 x 100 rectangle as just black(0) valued pixels
for i in range(0, 100):
    for j in range(0,100):
        y.append(black);
    x.append(y)
    y = []

# output image file 
f = open('out.png', 'wb')
w = png.Writer(width, height , greyscale=True, bitdepth=8)
w.write(f, x)
f.close()
# If everything went well, you should have 3 vertically aligned rectangles white, gray and black 
# Check your working folder

# PART 2
# Read a grayscale image and convert it to binary

# This time we will binarize a grayscale image, to do that we will read pixels and according to threshold we set
# we will decide if that pixel should be white or black 

# This file is originally 8 bit png image, can be found in github repository, you should use only this type of
# images if you want to change the image.
f = open('./img/lenaG.png', 'r')

r=png.Reader(file=f)
# You will the details about the image, for now pay attention to size and bitdepth only.
img = r.read()

width = img[0]
height = img[1]
# Threshold value for binarizing images, 
threshold = 128
print "Input image size is: "+ str(width)+ " pixels as  width, " + str(height) + " pixels as height"

f_out = open('lenaBinary.png', 'wb')
w = png.Writer(width, height , greyscale=True, bitdepth=1)

pixels = img[2]
 
x = []
y = []

# Let's traverse the Lena image 
for row in pixels:
    for pixel in row:
        p_value =  pixel
        # Now here we binarize image in pixel level
        if p_value > threshold:
            p_value = 1
        else:
            p_value = 0
            
        y.append(p_value);
    x.append(y)
    y = []

w.write(f_out, x)
f_out.close()