install opencv-python

# yum install openssl-devel*

$ wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.14/Python-2.7.14.tar.xz
$ tar -xvf Python-2.7.14.tar.xz
$ cd Python-2.7.14
$ ./configure
$ make
$ make test
# make install

$ /usr/local/bin/python --version
Python 2.7.14

# curl -kL https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | /usr/local/bin/python
# pip install opencv-python
  :
Installing collected packages: numpy, opencv-python
Successfully installed numpy-1.13.3 opencv-python-3.3.0.10

実践コンピュータビジョンの10章

実践コンピュータビジョンサンプルプログラム

画像の読込みと、形状(size)取得、グレースケール化

#!/usr/local/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2

def main():
    # 画像load
    im = cv2.imread('empire.jpg')

    # 画像size
    h,w = im.shape[:2]
    print h,w

    # 別形式で保存
    cv2.imwrite('result.png',im)

    # グレースケール化
    gray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.imwrite('result_gray.png',gray)

if __name__ == '__main__':
    main()

↑こう書くと、↓こう変換

f:id:end0tknr:20081110180136j:plain:w250 　 f:id:end0tknr:20171029081155p:plain:w250

flood fillによる塗りつぶし

flood fillは領域判定にも使用されるらしい
cv2.floodFill()の仕様は、ちゃんとは理解していません

#!/usr/local/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
from numpy import *
import cv2

def main():
    # 画像を読み込む
    filename = 'fisherman.jpg'
    im = cv2.imread(filename)
    h,w = im.shape[:2]

    # 塗りつぶしの例
    diff = (6,6,6)
    mask = zeros((h+2,w+2),uint8)
    cv2.floodFill(im,           # 元の画像
                  mask,         # ？？？？
                  (10,10),      # 塗りつぶしの開始座標
                  (0,0,255),    # 塗りつぶしの色(RGBの逆?(B->G->R))
                  diff,         # 塗りつぶしの上限
                  diff)         # 塗りつぶしの下限

    # 結果を保存する
    cv2.imwrite('result_floodFill.jpg',im)

if __name__ == '__main__':
    main()

↑こう書くと、↓こう変換

f:id:end0tknr:20101030192652j:plain:w250 f:id:end0tknr:20171029081900j:plain:w250

OpenCV3では、OpenCV2と異なり、画像サイズの縦横が反転する気がしますが、気のせいかな?

積分画像作成

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2

def main():
    # 画像を読み込む
    im = cv2.imread('empire.jpg')
    gray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 積分画像を計算する
    intim = cv2.integral(gray)

    # 255内に収まるように正規化し、保存
    intim = (255.0*intim) / intim.max()
    cv2.imwrite('result_integral.jpg',intim)

if __name__ == '__main__':
    main()

画像積分の仕様も、利用目的も理解していません...が ↑こう書くと、↓こう変換

f:id:end0tknr:20081110180136j:plain:w250 　 f:id:end0tknr:20171029082430j:plain:w250

OpenCV3 に付属のサンプルソース

opencv/samples/python 以下に大量にあります

Hough変換による直線検出

#!/usr/local/bin/python

# Python 2/3 compatibility
from __future__ import print_function

import cv2
import numpy as np
import sys
import math


def main():
    fn = sys.argv[1]

    src = cv2.imread(fn)
    dst = cv2.Canny(src, 50, 200)
    cdst = cv2.cvtColor(dst, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

    if True: # HoughLinesP
        lines = cv2.HoughLinesP(dst, 1, math.pi/180.0, 40, np.array([]), 50, 10)
        a,b,c = lines.shape
        for i in range(a):
            cv2.line(cdst,
                     (lines[i][0][0], lines[i][0][1]),
                     (lines[i][0][2], lines[i][0][3]),
                     (0, 0, 255), 3, cv2.LINE_AA)

    else:    # HoughLines
        lines = cv2.HoughLines(dst, 1, math.pi/180.0, 50, np.array([]), 0, 0)
        if lines is not None:
            a,b,c = lines.shape
            for i in range(a):
                rho = lines[i][0][0]
                theta = lines[i][0][1]
                a = math.cos(theta)
                b = math.sin(theta)
                x0, y0 = a*rho, b*rho
                pt1 = ( int(x0+1000*(-b)), int(y0+1000*(a)) )
                pt2 = ( int(x0-1000*(-b)), int(y0-1000*(a)) )
                cv2.line(cdst, pt1, pt2, (0, 0, 255), 3, cv2.LINE_AA)

            cv2.imshow("detected lines", cdst)

    cv2.imwrite('houghlines.png',cdst)


if __name__ == '__main__':
    main()