Bài giảng Python miễn phí (Sử dụng 6) - Xử lý hình ảnh (OpenCV)

Học tập thông qua các dự án đa dạng và thú vị
Bài giảng xử lý hình ảnh bằng Python !

Chúng ta gặp nhau mỗi ngày trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta
Xử lý hình ảnh

Cho đến gần đây, bạn phải quét mã QR để vào nhà hàng, quán cà phê hoặc địa điểm khác. Nếu bạn đã từng thử làm thủ tục nhận phòng bằng mã QR , bạn hẳn đã trải nghiệm công nghệ xử lý hình ảnh. Nếu bạn đưa mã QR hiển thị trên màn hình điện thoại thông minh của mình đến gần thiết bị được lắp đặt ở lối vào cửa hàng ở khoảng cách thích hợp, thiết bị sẽ tự động tìm khu vực đó và nhận dạng mã QR.

(Nguồn: https://www.emkat.com/products/emkat-temperature-screening-kiosk/)

Có lẽ bạn đã từng thử đo nhiệt độ cơ thể ít nhất một lần. Bằng cách đặt máy tính bảng ngang tầm với một người và áp mặt bạn vào đó, máy sẽ tự động phát hiện vùng mặt, đo nhiệt độ cơ thể và báo cáo xem nhiệt độ có bình thường hay không.

Do đó, xử lý hình ảnh (thị giác máy tính) đề cập đến quá trình xử lý và phân tích hình ảnh để trích xuất thông tin hữu ích từ chúng . Nó được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, không chỉ dừng lại ở việc tự động phát hiện mã QR hoặc khuôn mặt người trong hình ảnh chụp bằng camera.

Bộ lọc khuôn mặt , mọi người đều đã thử thứ gì đó như thế này ít nhất một lần, phải không?

(Nguồn: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.campmobile.snow&hl=ko)

Để tôi nghĩ thêm một vài điều nữa:
Ví dụ, trong một video phỏng vấn sẽ được phát trên bản tin , bạn có thể tìm khuôn mặt của mọi người và chỉ ghép phần đó lại .
Khi tôi thử tải video từ hộp đen ô tô lên , nó sẽ tự động tìm biển số xe của một chiếc xe khác và ghép lại.
Ồ, nếu đó là biển số xe, nó sẽ tự động được nhận dạng khi vào và ra khỏi bãi đỗ xe trả phí, đúng không?

Đề xuất trang phục phù hợp với người dùng ,
Tự động mặc quần áo vào các bộ phận cơ thể một cách ảo ,
Ngoài ra còn có nội dung thú vị để kiểm tra xem ai đó đẹp trai hay xấu xí... chẳng hạn như những người nổi tiếng trông giống họ,
Nhận dạng cử chỉ tay để tạo ra thứ gì đó giống như tiếng vù vù trong Minority Report,
Tự động nhận dạng các vật phẩm bị cấm khi đi qua các trạm kiểm soát an ninh, v.v.

OpenCV

Xử lý hình ảnh được thực hiện với sự trợ giúp của OpenCV .
OpenCV là một thư viện mã nguồn mở để xử lý hình ảnh thời gian thực và nó thực sự là tốt nhất 😊😊

Trong bài giảng này, chúng ta sẽ tìm hiểu từng cách sử dụng OpenCV thông qua nhiều ví dụ khác nhau .

Ví dụ #1

Chúng tôi sẽ biến đổi hình ảnh gốc theo nhiều cách khác nhau.

Hình ảnh gốc

xích đu

vết mổ

Giảm kích thước

Hiệu ứng đen trắng

Làm mờ

Có vẻ dễ quá phải không? 😀
Chúng ta hãy đi sâu hơn một chút.

Ví dụ #2

Tôi đang cố gắng đưa tất cả các phần văn bản vào cuốn sách.

Hình ảnh gốc

Có một bức ảnh tôi đang đọc sách.

chuyển đổi thang độ xám

Đầu tiên, để đơn giản hóa hình ảnh, chúng ta chuyển đổi nó sang thang độ xám. Đen trắng đơn giản hơn nhiều so với màu, đúng không?

hàm ngưỡng

Để lấy văn bản trong vùng màu đỏ, bạn có thể sử dụng hàm ngưỡng của OpenCV. Tuy nhiên, vùng mong muốn không hiển thị rõ ràng. Điều này là do sự tồn tại đồng thời của các vùng sáng và tối do bóng đổ của ánh sáng mặt trời. Nguyên nhân là do toàn bộ hình ảnh đang được áp dụng làm tham chiếu.

Áp dụng ngưỡng thích ứng

Trong những trường hợp như vậy, tại sao không áp dụng một thứ gọi là ngưỡng thích ứng? Chẳng phải tốt hơn nhiều sao? Bằng cách chia hình ảnh thành các vùng nhỏ hơn và xử lý chúng, bạn có thể nhận dạng rõ ràng văn bản trong sách ngay cả khi có sự khác biệt về độ bóng do ánh sáng mặt trời (hoặc các loại ánh sáng khác)!

Sau khi học đến đây, chắc hẳn bạn sẽ có vô số ý tưởng sáng tạo bay bổng trong đầu, háo hức muốn áp dụng ngay lập tức. Tất nhiên, bạn cũng sẽ dễ dàng thực hiện chúng. Thậm chí bạn còn có thể tạo ra những chương trình vui nhộn như một đứa trẻ tinh nghịch nữa chứ ✨

Tất cả những việc này sẽ mất khoảng 5 giờ 40 phút .

Vậy thì chúng ta bắt đầu ngay bây giờ nhé?

Được thiết kế bởi Freepik
 https://www.freepik.com

Hình ảnh, Video của Pixabay, Pexels
https://www.pixabay.com
https://www.pexels.com