Open cv là gì

Hôm ni bản thân bao gồm xem 1 đoạn đoạn Clip nlắp rất độc đáo về Deep Learning CycleGANĐây là video clip reviews về CycleGAN. CycleGAN là thuật toán thù sử dụng Deep Learning nhằm chuyển đổi bề mặt 2 hình ảnh mà lại vẫn giữ nguyên backgroung của form hinch, nlỗi vào đoạn Clip gửi từ hình họa ngựa thường thanh lịch ngựa vằn, v.v... CycleGAN áp dụng cho tất cả hình hình họa với videoMình coi đoạn phim mục tiêu là để tò mò về Deep Learning nhưng sau thời điểm coi chấm dứt thì lại tò mò về kiểu cách đưa hình họa ngựa thường thanh lịch ngựa vằn hơn :v, vị vậy đã đi được google, có tương đối nhiều tác dụng. Trước hết thì mình thử sử dụng PIL, kết quả tương đối xuất sắc tuy vẫn còn lỗi cùng code thì vượt là nhiều năm, kế tiếp có tmê mệt khải imagemagichồng tuy nhiên bởi ưng ý viết python rộng đối với tất cả phát âm document cũng bảo là thời gian chạy lâu đề nghị bỏ lỡ. Cuối thuộc thì bản thân tìm thấy opencv (trước chỉ nghe thương hiệu nhưng lần khần để triển khai gì) thì thấy quả là kỳ diệu, code nthêm, độ chính xác cao hơn nữa, thời hạn chạy cũng ngắn. Trong bài viết này mình chỉ trình làng về bleding imageTuy nhiên nếu như khách hàng coi dứt video clip mà hứng thụ về deep learning thì có thể tham khảo bên trên github, tác giả đang public toàn cục sourcode được viết bằng Torch https://junyanz.github.io/CycleGAN/.

Bạn đang xem: Open cv là gì

Giới thiệu về Opencv

1. Opencv là gì

OpenCV (Open Computer Vision) là 1 trong thỏng viện mã nguồn msinh hoạt bậc nhất mang đến xử lý về thị lực laptop, machine learning, cách xử lý hình ảnh.OpenCV đươc viết bởi C/C++, bởi vậy có vận tốc tính tân oán khôn xiết nhanh, hoàn toàn có thể thực hiện với những áp dụng liên quan mang lại thời gian thực. Opencv tất cả các interface đến C/C++, Pyhẹp Java vì vậy hỗ trợ được cho Window, Linux, MacOs lẫn Android, iOSOpenCV bao gồm xã hội hơn 47 nghìn người dùng với con số tải về vượt vượt 6 triệu lần

2. Ứng dụng

Opencv có nhiều ứng dụng:

Nhận dạng ảnhXử lý hình ảnhkhôi phục hình ảnh/videoThực tế ảoCác vận dụng khác

3. Cài đặt

Mình cài đặt opencv mang đến pythuôn 2.7 bên trên ubuntu

suvì chưng apt-get install python-matplotlibsudo apt-get install python-opencv

Pyramid

Pyramid, hoặc pyramid representation, là 1 trong dạng màn biểu diễn bộc lộ đa dạng được sử dụng trong computer vision, xử lý hình hình ảnh hoặc các cách xử lý bộc lộ. Trong số đó, một dấu hiệu hoặc một hình ảnh được lặp lại cùng với những cách thức smoothing và subsampling. Tên Call pyramid bộc lộ mang lại Việc màn biểu diễn vào không gian cùng những phương pháp so sánh.Một image pyramid thực ra là một trong tập phù hợp những hình hình họa nhưng tất cả chúng các gây ra xuất phát điểm từ 1 hình hình họa thuở đầu độc nhất, hình hình ảnh này được liên tiếp được lấy chủng loại xuống cho tới lúc đạt mang đến một trạm dừng mong muốn.Có nhị loại image pỷamid ảnh phổ biến:

Gaussian pyramid: Sử dụng nhằm downsample hình hình họa tức là nhằm giảm độ phân giải của hình ảnhLaplacian pyramid: Được sử dụng để tái chế tạo lại một hình hình ảnh được mang chủng loại xuất phát điểm từ một hình hình họa tốt hơn trong pyramid (gồm độ phân giải rẻ hơn)

Gaussian pyramid

Gaussian pyramid là 1 trong những tập các layer trong các số đó layer ở trong phần càng cao thì sẽ càng bao gồm size nhỏ

*
Mỗi layer được đánh số trường đoản cú bên dưới lên trên, cho nên, layer(i + 1) (được bộc lộ là G(i + 1) nhỏ dại rộng layer i (G(i))

Gắn lại G(i) thành một Gaussian kernel:
*
Loại quăng quật toàn bộ những sản phẩm cùng cột số chẵn

Quý Khách rất có thể dễ dãi nhận ra rằng hình hình ảnh công dụng đang chỉ chính xác bởi 1 phần tứ hình ảnh trước đó. Lặp đi tái diễn quá trình các lần cùng với hình hình họa đầu vào G(0) (hình hình ảnh ban đầu) ta sẽ sở hữu một tập layer image pyramid.

Xem thêm: Tại Sao Lens Bị Xước Không Ảnh Hưởng Chất Lượng Ảnh Đã Qua Sử Dụng

Quá trình bên trên đang làm bớt độ đúng mực của hình họa, vậy để tăng size thì sao? Thứ nhất, ta tăng ma trận hình hình ảnh lên gấp hai bạn dạng gốc trong mỗi chiều, với những sản phẩm cùng cột new đầy đầy đủ số ko (0). Sau đó, thực hiện các bước lặp với một kernel sinh sống bên trên.

Xem thêm: Chẩn Đoán Sốt Rét Ác Tính Thể Não, Tử Vong Do Sốt Rét Ác Tính Thể Não

Laplacian pyramid

Laplacian pyramid được tạo thành Gaussian pyramid. Nếu bạn mtại một hình ảnh Laplacian pyramid thì nó là 1 trong những ảnh chỉ có những mặt đường viền bao không tính những thiết bị thể, vẫn xóa không còn các phần khác. Hầu không còn những thành phần trong ma trận là zeros. Laplacian pyramid thường xuyên được thực hiện trong nén hình hình họa. Một level (nút độ) Laplacian pyrmaid được có mặt do sự biệt lập thân level đó trong Gaussian pyramid với level trên nó (layer đã có msinh hoạt rộng) vào Gaussian pyramid.

Demo

Mình vẫn thử nghiệm bởi một công tác đơn giản dễ dàng blend 2 ảnh,Đầu vào, bản thân bao gồm 2 ảnh, một hình ảnh trái táo Apple, 1 ảnh quả cam,

*
*
thưởng thức đầu ra là blkết thúc 2 hình ảnh này cùng nhau để thành một hình họa, một phần là trái táo Apple, 1 nửa là trái cam

Trước tiên, ta bắt buộc load hình họa, đem được các thông số kỹ thuật (xanh, green, red), đối với bước này thì mình dùng 2 function cv2.imread và cv2.Tiếp mang đến ta tính toán thù cấp độ của pyramid, tại đây mình đặt đến layer không to hơn 16x16Với mỗi thông số kỹ thuật BGR, ta sẽ tạo nên ra một gaussian pyramid

def gauss_pyramid(image, levels): output = <> output.append(image) tmp = image for i in range(0,levels): tmp = ireduce(tmp) output.append(tmp) return outputtại chỗ này vào funtion ireduce mình đã tạo nên một kernel là 1 trong ma trận 5x5 làm cho giảm độ phân giải của hình họa đi 1/2

Với từng thông số ta lại tiếp tục tạo nên một laplacian pyramid

def lapl_pyramid(gauss_pyr): output = <> k = len(gauss_pyr) for i in range(0,k-1): gu = gauss_pyr egu = iexpand(gauss_pyr) if egu.shape<0> > gu.shape<0>: egu = np.delete(egu,(-1),axis=0) if egu.shape<1> > gu.shape<1>: egu = np.delete(egu,(-1),axis=1) output.append(gu - egu) output.append(gauss_pyr.pop()) return outputVới mỗi thông số của 2 tấm hình, ta blover các laplacian pyramid lại cùng nhau dựa vào một hình ảnh maskdef blend(lapl_pyr_Trắng, lapl_pyr_blachồng, gauss_pyr_mask): blended_pyr = <> k= len(gauss_pyr_mask) for i in range(0,k): # print gauss_pyr_mask p1= gauss_pyr_mask*lapl_pyr_white p2=(1 - gauss_pyr_mask)*lapl_pyr_black blended_pyr.append(p1 + p2) return blended_pyr

Tđam mê khảo

Để hiểu thêm về OpenCv bạn cũng có thể tìm hiểu thêm trên đâyHomepage: http://opencv.orgDocs: http://docs.opencv.org/master/Q&A forum: http://answers.opencv.orgIssue tracking: https://github.com/opencv/opencv/issues


Chuyên mục: Hỏi Đáp