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OpenCV mit Python

4.269 Byte hinzugefügt, 31 Mai
/* OpenCV Cheats */
= Installation =
Nach Update auf Pycharm 2019.1 kann es zu Problemen mit ALtGr+[ etc. kommen
 
Workaround: In PyCharm click Ctrl + Shift + A. Then write registry and click on it. Find actionSystem.fix.alt.gr and uncheck it.
== Raspberry Pi ==
** <code>import cv2</code>
** <code>quit()</code>
 
Wenn beim import cv2 Fehlermeldungen angezeigt werden, hilft es folgende libs zu installieren:
<pre>
sudo apt-get install libcblas-dev
sudo apt-get install libhdf5-dev
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install libjasper-dev
sudo apt-get install libqtgui4
sudo apt-get install libqt4-test
</pre>
 
* Tipp: Als IDE unter Raspbian für Python3 ist '''Thonny''' ein Versuch wert:
** Installation am besten via pip: <code>sudo pip3 install thonny</code>
= OpenCV Cheats =
* Tutorials hier: https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_tutorials.html
* Buntes Bild in Graustufen umwandeln: <code>gray = cv2.cvtColor(bild,cv2.COLOR_BGR2GRAY)</code>
* Graustufen Bild in Buntbild umwandeln: <code>bunt = cv2.cvtColor(gray,cv2.COLOR_GRAY2BGR)</code> (es bleibt Grau, kann dann aber eingefärbt werden)
* Kasten in ein Bild malen: <code>cv2.rectangle(bild, (x0,y0), (x1,y1), (b,g,r), rahmendicke)</code>
* Text ins Bild malen: <code>cv2.putText(bild, "Hallo", (10,400), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (255,0,255))</code> (Größerer Font: cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX)
* Bildbereich kopieren: <code>block = bild[y0:y1, x0:x1]</code>
* Bildbereich woanders einfügen (Größe muss genau passen!): <code>bild[y0:y1, x0:x1] = block</code>
* Alle Farbkomponenten eines Pixels ändern: <code>bild[x,y,x] = [b,g,r]</code>
* Nur eine Farbkomponente ändern (hier g = Index 1 da Reihenfolge BGR): <code>bild[x,y,1] = 255</code>
* 8-Bit Farbkomponenten holen: <code>bild.astype(np.uint8)</code> (falls man mal mit float oder so gerechnet hat)
* ArUco Marker (QR-Code ähnlich). http://www.philipzucker.com/aruco-in-opencv/
 
== Maus-Events ==
Maus-Events können über ein Callback verarbeitet werden, OpenCV möchte aber wissen, welches der "imshow"-Fenster dafür herangezogen werden soll. Dazu muss das Fenster am Start einmal explizit mit einem Namen versehen werden.
 
<pre>
mx = 10
my = 10
 
def mouseEvent(event,x,y,flags,param):
global mx,my
mx = x
my = y
#print(x, y)
 
cv.namedWindow("Window1")
cv.setMouseCallback("Window1", mouseEvent)
</pre>
 
== Bar/QR Codes Lesen ==
Eine funktionierende Library dafür ist "zbar" (mit PIP als "pyzbar" zu finden).
Allerdings benötigt die Library noch "PIL" (Python Imaging Library), die aktuell als "PILLOW" weitergeführt wird.
Um die Examples von "zbar" also ausführen zu können muss neben "PILLOW" noch der Wrapper "PILLOW - PIL" installiert werden.
 
<pre>
decoded = pyzbar.decode(im)
 
for obj in decoded:
print('Typ : ', obj.type)
print('Wert: ', obj.data, '\n')
</pre>
 
[[Datei:OpencvWorkshopQRCodeRecognition.jpg]]
 
== Optical Flow ==
Beispiel Code um features zu verfolgen, aka optical flow.
Code funktioniert unter OpenCV Version 3.4.4
 
[[Datei:OpencvOpticalFlowPICam.zip]]
 
[[Datei:OpencvOpticalFlowUSBCam.zip]]
 
[[Datei:OpencvWorkshopOpticalFlow.jpg|400px]]
 
== ArUco - Pose Estimation ==
Findet den ArUco Marker und seine Position sowie Orientierung im Raum.<br>
Über eine Distanzfunktion kann dann z.B. die Entfernung des Markermittelpunktes zur Kamera ermittelt werden. Dieser wird in cm unten links angezeigt.
 
<pre>
import numpy as np
import cv2
import cv2.aruco as aruco
 
cap = cv2.VideoCapture(0)
aruco_dict = aruco.Dictionary_get(aruco.DICT_6X6_250)
parameters = aruco.DetectorParameters_create()
 
while(True):
ret, frame = cap.read()
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
corners, ids, rejectedImgPoints = aruco.detectMarkers(gray, aruco_dict, parameters=parameters)
gray = aruco.drawDetectedMarkers(gray, corners, ids)
 
mtx = np.array([[5.3434144579284975e+02, 0., 3.3915527836173959e+02],
[0., 5.3468425881789324e+02, 2.3384359492532246e+02],
[0., 0., 1.]], np.float)
dist = np.array([-2.8832098285875657e-01, 5.4107968489116441e-02,
1.7350162244695508e-03, -2.6133389531953340e-04,
2.0411046472667685e-01], np.float)
 
if ids != None: # if aruco marker detected
rvec, tvec, objp = aruco.estimatePoseSingleMarkers(corners, 3.5, mtx, dist) # For a single marker
aruco.drawDetectedMarkers(gray, corners, ids, (0, 255, 0))
aruco.drawAxis(gray, mtx, dist, rvec, tvec, 10)
print(tvec[0][0])
distance = round( np.linalg.norm(tvec[0][0]), 2)
cv2.putText(gray, str( distance ) + " cm", (10, 400), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (255, 0, 255))
 
cv2.imshow('frame',gray)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
 
# When everything done, release the capture
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
</pre>
[[Datei:ArUco_PoseEstimation.png|400px]]
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