دستکاری تصویر (3) – مثال‌های عملی در OpenCV

تبدیلات همگن (Affine Transform) 

انتقال (Translation) :

برای پیاده سازی این تبدیلات  از cv2.warpAffine استفاده میکینم.

به طور مثال در کد زیر :

پس از خواندن عکس  و دریافت عرض و طول تصویر:

یک نسبت دلخواه برای انتقال طول و عرض تصویر در نظر گرفتیم :

با استفاده از ضرب ماتریس انتقال در مختصات تصویر ،تصویر انتقال پیدا میکند :

از warpAffine برای تبدیل عکس استفاده میکنیم که ورودی های آن به صورت زیر است :

چرخاندن  (Rotations) :

*یادآوری

ماتریس دوران:

 

 

 

دوران در opencv

  • از نقص های این روش میتوان به ایجاد فضاهای سیاه اطراف تصویر اشاره کرد که در ادامه فضاهای سیاه ایجاد شده اطراف تصویر را با کراپ از بین میبریم.

روشی دیگر برای دوران :

ترانهاده ماتریس

ماتریس ترانهاده  با تغییر جای سطر ها با ستون ها باعث چرخش تصویر میشود و فضای سیاه اطراف تصویر ایجاد نمی کند .

flip  تصویر

تصویر را در جهت افق و خط عمود آینه می کند.

پارامتر دوم :

صفر یا false عکس را حول محور x  ها قرینه میکند.

یک یا True عکس را حول محور y ها قرینه میکند.

تغییر اندازه (scaling, resizing) و درون‌یابی (interpolations)

  • fx  و fy  پارامتر های  نام دار هستند میتوان آنها را به تابع پاس نداد.

روش های درون یابی :

  1.  Bilinear Interpolation (درج وابسته به ۴ پیکسل ۴ طرف)
  2.  Bicubic interpolation (درج وابسته به ۴ پیکسل ۴ طرف به علاوه ۴ پیکسل اریب)
  3.  Nearest Neighbor (نزدیکترین همسایه)

استفاده از ماتریس تبدیل

جهت هایی را که میخواهیم  scale شوند را در قطر ماتریس قرار میدهیم.

معایب :

  1. مشکل سیاهی تصویر را دارد.
  2. عکس بعد از اعمال interpolations باید crop شود .

Image Pyramids

در بعضی موارد، ما باید با تصاویری با وضوح مختلف تصویر مشابه کار کنیم. به عنوان مثال، هنگام جستجو برای چیزی در یک تصویر، مانند چهره، ما مطمئن نیستیم که کدام اندازه از شئ در تصویر وجود دارد.

در این روش عکس را به صورت پلکانی به سایز های مختلف  می بریم :

کاربرد: آموزش به هوش مصنوعی برای تشخیص اشیاء

Cropping

Opencv تابع مشخص برای کراپ کردن ندارد.

روش های جایگزین :

یکی از روش های کراپ کردن slicing است که با دادن بازه ی دقیقی از  x ,y (برای ساده تر شدن عکس را بصورت دو بعدی و سیاه سفید تصور میکنیم)همان بازه ی مشخص شده را کراپ می کنیم.

نکات :

مختصات شروع و پایان حتما  باید اعداد صحیح باشند.

در بازه نویسی به صورت   [ x1 : x2 , y1:y2 ] :

x1 شامل بازه میشود اما x2 نوشته نمیشود .

روش دیگر اسلایس کردن ماتریس  ها به کمک  numpy است.

مثال:

a=np.array([[100,200,400],[1,2,3]])

میخواهیم  عناصر سطر اول [0] و ستون دوم [1]  را انتخاب کنیم.

a [0: , 1:] => array([[200, 400],[ 2, 3]])

 

فوتر سایت

اسلایدر سایدبار

درباره ما

درباره ما

ما گروهی از دانشجویان رشته کامپیوتر دانشگاه شهید رجایی هستیم که به راهنمایی و تدریس استاد علی‌رضا اخوان‌پور به دنیای یادگیری عمیق پا گذاشتیم و دوست داریم چیزهایی که در این مسیر یادمی‌گیریم رو به اشتراک بذاریم.

شبکه های اجتماعی

مطالب اخیر