小狐狸事務所: OpenCV

['__class__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'get', 'getBackendName', 'getExceptionMode', 'grab', 'isOpened', 'open', 'read', 'release', 'retrieve', 'set', 'setExceptionMode', 'waitAny']

VideoCapture 物件提供一些方法可用來讀取視訊框, 常用者如下表 :

VideoCapture 物件方法	說明
isOpened()	檢查影片檔是否正常開啟, 傳回 True/False
read()	向下讀取一幀 (frame) 訊框, 傳回 (ret, frame), ret=True 表示讀取成功
release()	釋放儲存視訊框的記憶體

顯示所讀取之視訊要用一個 while 無窮迴圈呼叫 VideoCapture 物件的 read() 方法依序讀取物件中的視訊框, 然後用 cv2.imshow() 顯示此訊框 (圖片), 並利用傳入 cv2.waitKey() 之延遲毫秒參數控制影片播放速度, 直到讀不到訊框 (ret=False) 跳出無窮迴圈為止.

例如 :

# opencv_read_mp4_1.py

import cv2

vcap=cv2.VideoCapture('唐伯虎點秋香-記得明天要上班.mp4') # 讀取 mp4 檔案

if not vcap.isOpened(): # 檢查檔案是否開啟成功

print('無法開啟影片檔')

exit() # 跳出程式

while True:

ret, frame=vcap.read() # 讀取下一個訊框

if not ret: # 檢查訊框是否已讀完

print('未收到訊框')

break # 跳出迴圈

cv2.imshow('videocapture', frame) # 顯示此訊框

if cv2.waitKey(50) == ord('q'): # 延遲 50ms 期間若按下 'q' 跳出迴圈

break

vcap.release()

cv2.destroyAllWindows()

截圖如下如下 :

此例中 cv2.waitKey() 參數值調小會讓動作變快, 調大則會變慢. 適當的值可參考影片檔的總幀數與影片時間長度來決定, 只要將時長除以總幀數即可得到每幀要停留多久時間. 如果影片檔較小, 可以用下列網站來取得總幀數與時長 :

# Frame Count - somewes.com

將影片檔上傳, 播完後即可得到總 frame 數與時長 :

可見此影片總框數為 776 框, 影片總長為 12.933 秒, 故每幀時間為 12.933/776=16.7 ms, 但 cv2.waitKey() 只能傳入整數, 故取 17 ms, 但播放起來還是覺得有點快動作, 改成 50 就比較自然了.

二. 從攝影機讀取視訊 :

如果是筆電或有外接攝影機的電腦, 只要將攝影機編號 (第一台編號 0, 第二台編號 1, ...) 傳給 VideoCapture() 建構式即可即時從攝影機擷取視訊, 將其分解為一幀幀的圖片 :

vcap=VideoCapture(camera [, flag]) # 從攝影機 camera (0, 1, 2 ...) 讀取視訊

用法與上面讀取影片檔類似, 只是將第一參數從檔案名稱字串改成攝影機編號而已, 例如 :

import cv2

vcap=cv2.VideoCapture(0) # 讀取編號 0 攝影機

if not vcap.isOpened():

print('無法開啟攝影機')

exit()

while True:

ret, frame=vcap.read()

if not ret:

print('未收到訊框')

break

cv2.imshow('videocapture', frame)

if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # 延遲時間用 1 影像較即時

break

vcap.release()

cv2.destroyAllWindows()

注意, 此例 cv2.waitKey() 參數改為 1ms 才能喪影像反應更即時. 截圖如下 :

2024年2月19日星期一

市圖還書 1 本 : 一本精通 OpenCV與AI影像辨識

本周市圖還書 1 本 (被預約) :

# 一本精通 : OpenCV與AI影像辨識 (旗津)

此書前幾天發現快到期時才開始看, 才發現內容寫得極好, 認真看了第二章就得還了. 下次再預約.

2024年2月18日星期日

Python 學習筆記 : OpenCV (二) 圖檔讀寫與顯示

本篇繼續按圖索驥繼續測試 OpenCV 功能, 本系列之前的文章參考 :

# Python 學習筆記 : OpenCV (一) 套件安裝

OpenCV 官方教學文件 (Python) 參考 :

# https://docs.opencv.org/4.x/d6/d00/tutorial_py_root.html

OpenCV 提供了豐富的函式來處理影像, 下表為圖像讀寫與顯示會用到的函式 :

cv2 圖像處理函式	說明
imread(file [, mode])	以指定模式 mode 開啟檔案 file, 傳回一個代表圖片之 ndarray
imwrite(file, img [quality])	將圖片物件 img 以品質 quality 寫入 file 檔案 (jpg/jpeg, png 等)
imshow(name, img)	將圖片物件 img 顯示於名為 name (字串) 的視窗內
waitKey(t)	圖片視窗於 t 毫秒後關閉 (按 q 提前關閉), t=0 表示等按鍵才關閉
destroyAllWindows()	關閉全部 cv2 所開啟的視窗
split(img)	將圖片物件 img 分解為 B, G, R 三色, 傳回 (B, G, R) tuple

一. 讀取並顯示圖片 :

此處要操作的圖檔是影像處理界赫赫有名的 Lenna 圖, 參考 :

# Python 學習筆記 : SciPy 測試 (二) : Lena 不見了

此圖可從 Wiki 下載使用 :

# https://zh.wikipedia.org/wiki/File:Lenna.jpg

下載後放在目前的工作目錄下便可用 OpenCV 讀取顯示 :

>>> import cv2

>>> lenna=cv2.imread('Lenna.jpg') # 讀取圖檔傳回 ndarray 物件, 預設為彩色模式

>>> type(lenna)

>>> lenna.shape # 圖片物件的形狀為 316*316 彩色

(316, 316, 3)

>>> lenna.size # 像素總數 316*316*3=299568 點

299568

>>> lenna.dtype # 8 位元整數型態 (值 0~255)

dtype('uint8')

>>> lenna

array([[[125, 137, 225],

[130, 137, 224],

[125, 137, 225],

...,

可見圖片物件為 3 軸陣列. 注意, OpenCV 的顏色排列順序不是 RGB, 而是 GBR.

>>> cv2.imshow('lenna', lenna) # 開啟名為 'lenna' 視窗來顯示圖片物件 lenna

>>> cv2.waitKey(0) # 維持視窗顯示直到按下任意鍵

在 Python 互動環境執行上述指令時, 呼叫 imshow() 僅建立顯示視窗並未顯示圖片, 而是呼叫 waitKey() 時才顯示, 結果如下 :

將滑鼠移到圖形視窗上按任意鍵會傳回一個 code, 然後呼叫 destroyAllWindows() 可關閉視窗 :

>>> cv2.destroyAllWindows()

寫成 .py 程式如下 :

# opencv_read_picture_1.py

import cv2

lenna=cv2.imread('Lenna.jpg')

cv2.imshow('lenna', lenna)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

在上面測試中呼叫 imread() 時只傳入一個參數 (圖檔名稱), 並未指定開檔模式常數 mode, 預設是 1 (1=cv2.IMREAD_COLOR, 彩色模式), 事實上 OpenCV 定義了如下 13 種模式 :

imread() 的 mode 參數	說明
IMREAD_UNCHANGED (-1)	原始模式 (包含 alpha 值)
IMREAD_GRAYSCALE (0)	灰階模式
IMREAD_COLOR (1)	BGR 彩色模式 (預設值)
IMREAD_ANYDEPTH (2)	有深度時傳回 16/32 位元物件, 否則傳回 8 位元物件
IMREAD_ANYCOLOR (4)	以任何顏色格式讀取圖片
IMREAD_LOAD_GDAL (8)	以 GDAL 驅動程式載入圖片
IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2 (16)	尺寸減少 1/2 的灰階模式
IMREAD_REDUCED_COLOR_2 (17)	尺寸減少 1/2 的 BGR 彩色模式
IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4 (32)	尺寸減少 1/4 的灰階模式
IMREAD_REDUCED_COLOR_4 (33)	尺寸減少 1/4 的 BGR 彩色模式
IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8 (64)	尺寸減少 1/8 的灰階模式
IMREAD_REDUCED_COLOR_8 (65)	尺寸減少 1/8 的 BGR 彩色模式
IMREAD_IGNORE_ORIENTATION (128)	忽略 EXIF 中的方向資訊 (不旋轉)

這些模式常數是一個整數值, 可以用下列程式來顯示其值 :

>>> modes=[cv2.IMREAD_UNCHANGED,

cv2.IMREAD_GRAYSCALE,

cv2.IMREAD_COLOR,

cv2.IMREAD_ANYDEPTH,

cv2.IMREAD_ANYCOLOR,

cv2.IMREAD_LOAD_GDAL,

cv2.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2,

cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_2,

cv2.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4,

cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_4,

cv2.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8,

cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_8,

cv2.IMREAD_IGNORE_ORIENTATION]

>>> for mode in modes:

print(mode, end=',')

-1,0,1,2,4,8,16,17,32,33,64,65,128,

例如以灰階模式 (mode=0) 讀取圖片 :

# opencv_read_picture_2.py

import cv2

lenna=cv2.imread('Lenna.jpg', 0) # 灰階模式

cv2.imshow('lenna', lenna)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

結果如下 :

下面範例使用 mode=16 (cv2.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2) 來產生 1/2 灰階圖片物件 :

# opencv_read_picture_3.py

import cv2

lenna=cv2.imread('Lenna.jpg', 16) # 1/2 灰階模式

print(lenna.shape)

cv2.imshow('lenna', lenna)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

輸出如下 :

>>> %Run opencv_read_picture_3.py

(158, 158)

可見尺寸之長寬確實變成 1/2 (因為是灰階, 故無顏色軸).

下面範例使用 mode=17 (cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_2) 來產生 1/2 彩色圖片 :

# opencv_read_picture_4.py

import cv2

lenna=cv2.imread('Lenna.jpg', cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_2) # 1/2 彩色

print(lenna.shape)

cv2.imshow('lenna', lenna)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

結果如下 :

>>> %Run opencv_read_picture_4py.py

(158, 158, 3)

可見尺寸已縮為 1/2 (長寬 316/2=158).

二. 寫入圖片 :

呼叫 cv2.imwrite() 可將圖片物件儲存為檔案, 此函式可傳入三個參數 :

file : 輸出圖檔名稱 (含路徑), 必要參數
img : 圖片物件 (ndarray), 必要參數
quality : 圖片品質 (串列), 備選參數

下列範例先讀入 Lenna.jpg, 然後存成 Lenna,png :

# opencv_read_picture_5.py

import cv2

lenna=cv2.imread('Lenna.jpg') # 讀取 Lenna.jpg 為 ndarray 陣列

cv2.imwrite('Lenna.png', lenna) # 存成 PNG 檔 Lenna.png

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

執行完畢會在工作目錄下產生一個 Lenna.png :

也可以自己製作 ndarray 陣列來產生圖片物件並寫入圖檔, 下面範例改寫自 "一本精通 : OpenCV與AI影像辨識" :

# opencv_read_picture_6.py

import cv2

import numpy as np

img=np.zeros((400, 400, 3), dtype='uint8')

img += 170

img[100:300, 100:300]=[200, 150, 0]

cv2.imwrite('cv2_test_1.jpg', img)

cv2.imshow('cv2_test_1', img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

此例先用 Numpy 的 zeros() 建立一個 400*300*3 的 ndarray 陣列物件, 所有元素都是 0, 然後用 += 運算符將每個元素都加一個整數 (170), 所以圖片目前的背景色是 (B, G, R)=(170, 170, 170), 再用切片運算將索引位置 100:300 的值全部改成 (B, G, R)=(200, 150, 0), 最後將其寫入檔案並顯示, 結果如下 :

注意, 如上所述, OpenCV 的像素的色彩順序是 B, G, R 而不是 R, G, B.

2024年2月16日星期五

Python 學習筆記 : OpenCV (一) 套件安裝

OpenCV (Open source Computer Vision) 是一個開放原始碼的跨平台電腦視覺函式庫, 最早是 Intel 於 1999 年開始研發, 後來以 BSD 授權開源 (可免費做商業應用), 主要用來做即時影像處理與辨識, 支援 Nvidia 的 CUDA 函式庫, 廣泛應用在人臉偵測與物體辨識等領域, 其核心以 C/C++ 開發, 但提供 Python, Java, 以及 MALAB 等主流程式語言之介面, 參考 :

# https://opencv.org/

# https://zh.wikipedia.org/zh-tw/OpenCV

No.1 這本是 OpenCV 專書, 很完整地說明 OpenCV 的用法 (大推), No.2 則較專注於 Linux 環境, 特別是有介紹如何在樹莓派中從 OpenCV 原始碼編譯為 Python 可執行檔的方法 (可使用到 OpenCV 的專利演算法).

一. 本機 Python 執行環境 :

在本機執行 OpenCV 須安裝 opencv-python 套件, 可用 pip install 直接安裝 (約 38.6 MB) :

pip install opencv-python

D:\python\test>pip install opencv-python

Collecting opencv-python

Downloading opencv_python-4.9.0.80-cp37-abi3-win_amd64.whl.metadata (20 kB)

Requirement already satisfied: numpy>=1.21.2 in c:\users\tony1\appdata\roaming\python\python310\site-packages (from opencv-python) (1.24.3)

Downloading opencv_python-4.9.0.80-cp37-abi3-win_amd64.whl (38.6 MB)

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 38.6/38.6 MB 4.3 MB/s eta 0:00:00

Installing collected packages: opencv-python

Successfully installed opencv-python-4.9.0.80

如果要測試物體追蹤與人臉辨識等進階功能還要安裝 opencv_contrib_python 套件 (約 45.3 MB), 同樣可用 pip install 直接安裝 :

pip install opencv_contrib_python

D:\python\test>pip install opencv_contrib_python

Collecting opencv_contrib_python

Downloading opencv_contrib_python-4.9.0.80-cp37-abi3-win_amd64.whl.metadata (20 kB)

Requirement already satisfied: numpy>=1.21.2 in c:\users\tony1\appdata\roaming\python\python310\site-packages (from opencv_contrib_python) (1.24.3)

Downloading opencv_contrib_python-4.9.0.80-cp37-abi3-win_amd64.whl (45.3 MB)

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 45.3/45.3 MB 7.8 MB/s eta 0:00:00

Installing collected packages: opencv_contrib_python

Successfully installed opencv_contrib_python-4.9.0.80

注意, 使用 OpenCV 要匯入的模組名稱是 cv2, 例如 :

>>> import cv2

>>> cv2.__version__

'4.9.0'

二. Colab 雲端執行環境 :

谷歌雲端的 Colab 已經預先安裝 OpenCV 可直接使用 (目前版本 v4.8) :

三. 檢視 OpenCV 函式庫內容 :

雖然利用 dir() 就可辦到, 但其輸出不好閱讀, 所以改用自訂的 members.py 模組來做這件事, 它可以過濾出模組或套件裡面有哪些類別或函式 :

# members.py

import inspect

def varname(x):

return [k for k,v in inspect.currentframe().f_back.f_locals.items() if v is x][0]

def list_members(parent_obj):

members=dir(parent_obj)

parent_obj_name=varname(parent_obj)

for mbr in members:

child_obj=eval(parent_obj_name + '.' + mbr)

if not mbr.startswith('_'):

print(mbr, type(child_obj))

參考 :

# Python 學習筆記 : 檢視物件成員與取得變數名稱字串的方法

只要將上面函式存成 members.py, 然後匯入其 list_members() 函式即可 :

>>> from members import list_members

>>> list_members(cv2)

... (略) ...

absdiff <class 'builtin_function_or_method'>

accumulate <class 'builtin_function_or_method'>

accumulateProduct <class 'builtin_function_or_method'>

accumulateSquare <class 'builtin_function_or_method'>

accumulateWeighted <class 'builtin_function_or_method'>

adaptiveThreshold <class 'builtin_function_or_method'>

add <class 'builtin_function_or_method'>

addText <class 'builtin_function_or_method'>

addWeighted <class 'builtin_function_or_method'>

applyColorMap <class 'builtin_function_or_method'>

approxPolyDP <class 'builtin_function_or_method'>

arcLength <class 'builtin_function_or_method'>

arrowedLine <class 'builtin_function_or_method'>

aruco <class 'module'>

aruco_ArucoDetector <class 'type'>

aruco_Board <class 'type'>

aruco_CharucoBoard <class 'type'>

aruco_CharucoDetector <class 'type'>

aruco_CharucoParameters <class 'type'>

aruco_DetectorParameters <class 'type'>

aruco_Dictionary <class 'type'>

aruco_EstimateParameters <class 'type'>

aruco_GridBoard <class 'type'>

aruco_RefineParameters <class 'type'>

barcode <class 'module'>

barcode_BarcodeDetector <class 'type'>

batchDistance <class 'builtin_function_or_method'>

bgsegm <class 'module'>

bgsegm_BackgroundSubtractorCNT <class 'type'>

bgsegm_BackgroundSubtractorGMG <class 'type'>

bgsegm_BackgroundSubtractorGSOC <class 'type'>

bgsegm_BackgroundSubtractorLSBP <class 'type'>

bgsegm_BackgroundSubtractorLSBPDesc <class 'type'>

bgsegm_BackgroundSubtractorMOG <class 'type'>

bgsegm_SyntheticSequenceGenerator <class 'type'>

bilateralFilter <class 'builtin_function_or_method'>

bioinspired <class 'module'>

bioinspired_Retina <class 'type'>

bioinspired_RetinaFastToneMapping <class 'type'>

bioinspired_TransientAreasSegmentationModule <class 'type'>

bitwise_and <class 'builtin_function_or_method'>

bitwise_not <class 'builtin_function_or_method'>

bitwise_or <class 'builtin_function_or_method'>

bitwise_xor <class 'builtin_function_or_method'>

blendLinear <class 'builtin_function_or_method'>

blur <class 'builtin_function_or_method'>

bootstrap <class 'function'>

borderInterpolate <class 'builtin_function_or_method'>

boundingRect <class 'builtin_function_or_method'>

boxFilter <class 'builtin_function_or_method'>

boxPoints <class 'builtin_function_or_method'>

broadcast <class 'builtin_function_or_method'>

buildOpticalFlowPyramid <class 'builtin_function_or_method'>

calcBackProject <class 'builtin_function_or_method'>

calcCovarMatrix <class 'builtin_function_or_method'>

calcHist <class 'builtin_function_or_method'>

calcOpticalFlowFarneback <class 'builtin_function_or_method'>

calcOpticalFlowPyrLK <class 'builtin_function_or_method'>

calibrateCamera <class 'builtin_function_or_method'>

calibrateCameraExtended <class 'builtin_function_or_method'>

calibrateCameraRO <class 'builtin_function_or_method'>

calibrateCameraROExtended <class 'builtin_function_or_method'>

calibrateHandEye <class 'builtin_function_or_method'>

calibrateRobotWorldHandEye <class 'builtin_function_or_method'>

calibrationMatrixValues <class 'builtin_function_or_method'>

cartToPolar <class 'builtin_function_or_method'>

ccm <class 'module'>

ccm_ColorCorrectionModel <class 'type'>

checkChessboard <class 'builtin_function_or_method'>

checkHardwareSupport <class 'builtin_function_or_method'>

checkRange <class 'builtin_function_or_method'>

circle <class 'builtin_function_or_method'>

clipLine <class 'builtin_function_or_method'>

colorChange <class 'builtin_function_or_method'>

colored_kinfu <class 'module'>

colored_kinfu_ColoredKinFu <class 'type'>

colored_kinfu_Params <class 'type'>

compare <class 'builtin_function_or_method'>

compareHist <class 'builtin_function_or_method'>

completeSymm <class 'builtin_function_or_method'>

composeRT <class 'builtin_function_or_method'>

computeCorrespondEpilines <class 'builtin_function_or_method'>

computeECC <class 'builtin_function_or_method'>

connectedComponents <class 'builtin_function_or_method'>

connectedComponentsWithAlgorithm <class 'builtin_function_or_method'>

connectedComponentsWithStats <class 'builtin_function_or_method'>

connectedComponentsWithStatsWithAlgorithm <class 'builtin_function_or_method'>

contourArea <class 'builtin_function_or_method'>

convertFp16 <class 'builtin_function_or_method'>

convertMaps <class 'builtin_function_or_method'>

convertPointsFromHomogeneous <class 'builtin_function_or_method'>

convertPointsToHomogeneous <class 'builtin_function_or_method'>

convertScaleAbs <class 'builtin_function_or_method'>

convexHull <class 'builtin_function_or_method'>

convexityDefects <class 'builtin_function_or_method'>

copyMakeBorder <class 'builtin_function_or_method'>

copyTo <class 'builtin_function_or_method'>

cornerEigenValsAndVecs <class 'builtin_function_or_method'>

cornerHarris <class 'builtin_function_or_method'>

cornerMinEigenVal <class 'builtin_function_or_method'>

cornerSubPix <class 'builtin_function_or_method'>

correctMatches <class 'builtin_function_or_method'>

countNonZero <class 'builtin_function_or_method'>

createAffineTransformer <class 'builtin_function_or_method'>

createAlignMTB <class 'builtin_function_or_method'>

createBackgroundSubtractorKNN <class 'builtin_function_or_method'>

createBackgroundSubtractorMOG2 <class 'builtin_function_or_method'>

createButton <class 'builtin_function_or_method'>

createCLAHE <class 'builtin_function_or_method'>

createCalibrateDebevec <class 'builtin_function_or_method'>

createCalibrateRobertson <class 'builtin_function_or_method'>

createChiHistogramCostExtractor <class 'builtin_function_or_method'>

createEMDHistogramCostExtractor <class 'builtin_function_or_method'>

createEMDL1HistogramCostExtractor <class 'builtin_function_or_method'>

createGeneralizedHoughBallard <class 'builtin_function_or_method'>

createGeneralizedHoughGuil <class 'builtin_function_or_method'>

createHanningWindow <class 'builtin_function_or_method'>

createHausdorffDistanceExtractor <class 'builtin_function_or_method'>

createLineSegmentDetector <class 'builtin_function_or_method'>

createMergeDebevec <class 'builtin_function_or_method'>

createMergeMertens <class 'builtin_function_or_method'>

createMergeRobertson <class 'builtin_function_or_method'>

createNormHistogramCostExtractor <class 'builtin_function_or_method'>

createShapeContextDistanceExtractor <class 'builtin_function_or_method'>

createThinPlateSplineShapeTransformer <class 'builtin_function_or_method'>

createTonemap <class 'builtin_function_or_method'>

createTonemapDrago <class 'builtin_function_or_method'>

createTonemapMantiuk <class 'builtin_function_or_method'>

createTonemapReinhard <class 'builtin_function_or_method'>

createTrackbar <class 'builtin_function_or_method'>

cubeRoot <class 'builtin_function_or_method'>

cuda <class 'module'>

cuda_BufferPool <class 'type'>

cuda_DeviceInfo <class 'type'>

cuda_Event <class 'type'>

cuda_GpuData <class 'type'>

cuda_GpuMat <class 'type'>

cuda_GpuMatND <class 'type'>

cuda_GpuMat_Allocator <class 'type'>

cuda_HostMem <class 'type'>

cuda_SURF_CUDA <class 'type'>

cuda_Stream <class 'type'>

cuda_TargetArchs <class 'type'>

cvtColor <class 'builtin_function_or_method'>

cvtColorTwoPlane <class 'builtin_function_or_method'>

data <class 'module'>

datasets <class 'module'>

dct <class 'builtin_function_or_method'>

decolor <class 'builtin_function_or_method'>

decomposeEssentialMat <class 'builtin_function_or_method'>

decomposeHomographyMat <class 'builtin_function_or_method'>

decomposeProjectionMatrix <class 'builtin_function_or_method'>

demosaicing <class 'builtin_function_or_method'>

denoise_TVL1 <class 'builtin_function_or_method'>

destroyAllWindows <class 'builtin_function_or_method'>

destroyWindow <class 'builtin_function_or_method'>

detail <class 'module'>

detailEnhance <class 'builtin_function_or_method'>

detail_AffineBasedEstimator <class 'type'>

detail_AffineBestOf2NearestMatcher <class 'type'>

detail_BestOf2NearestMatcher <class 'type'>

detail_BestOf2NearestRangeMatcher <class 'type'>

detail_Blender <class 'type'>

detail_BlocksChannelsCompensator <class 'type'>

detail_BlocksCompensator <class 'type'>

detail_BlocksGainCompensator <class 'type'>

detail_BundleAdjusterAffine <class 'type'>

detail_BundleAdjusterAffinePartial <class 'type'>

detail_BundleAdjusterBase <class 'type'>

detail_BundleAdjusterRay <class 'type'>

detail_BundleAdjusterReproj <class 'type'>

detail_CameraParams <class 'type'>

detail_ChannelsCompensator <class 'type'>

detail_DpSeamFinder <class 'type'>

detail_Estimator <class 'type'>

detail_ExposureCompensator <class 'type'>

detail_FeatherBlender <class 'type'>

detail_FeaturesMatcher <class 'type'>

detail_GainCompensator <class 'type'>

detail_GraphCutSeamFinder <class 'type'>

detail_HomographyBasedEstimator <class 'type'>

detail_ImageFeatures <class 'type'>

detail_MatchesInfo <class 'type'>

detail_MultiBandBlender <class 'type'>

detail_NoBundleAdjuster <class 'type'>

detail_NoExposureCompensator <class 'type'>

detail_NoSeamFinder <class 'type'>

detail_PairwiseSeamFinder <class 'type'>

detail_ProjectorBase <class 'type'>

detail_SeamFinder <class 'type'>

detail_SphericalProjector <class 'type'>

detail_Timelapser <class 'type'>

detail_TimelapserCrop <class 'type'>

detail_VoronoiSeamFinder <class 'type'>

determinant <class 'builtin_function_or_method'>

dft <class 'builtin_function_or_method'>

dilate <class 'builtin_function_or_method'>

displayOverlay <class 'builtin_function_or_method'>

displayStatusBar <class 'builtin_function_or_method'>

distanceTransform <class 'builtin_function_or_method'>

distanceTransformWithLabels <class 'builtin_function_or_method'>

divSpectrums <class 'builtin_function_or_method'>

divide <class 'builtin_function_or_method'>

dnn <class 'module'>

dnn_ClassificationModel <class 'type'>

dnn_DetectionModel <class 'type'>

dnn_DictValue <class 'type'>

dnn_Image2BlobParams <class 'type'>

dnn_KeypointsModel <class 'type'>

dnn_Layer <class 'type'>

dnn_Model <class 'type'>

dnn_Net <class 'type'>

dnn_SegmentationModel <class 'type'>

dnn_TextDetectionModel <class 'type'>

dnn_TextDetectionModel_DB <class 'type'>

dnn_TextDetectionModel_EAST <class 'type'>

dnn_TextRecognitionModel <class 'type'>

dnn_registerLayer <class 'builtin_function_or_method'>

dnn_superres <class 'module'>

dnn_superres_DnnSuperResImpl <class 'type'>

dnn_unregisterLayer <class 'builtin_function_or_method'>

dpm <class 'module'>

dpm_DPMDetector <class 'type'>

dpm_DPMDetector_ObjectDetection <class 'type'>

drawChessboardCorners <class 'builtin_function_or_method'>

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ximgproc_SuperpixelSLIC <class 'type'>

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xphoto <class 'module'>

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xphoto_LearningBasedWB <class 'type'>

xphoto_SimpleWB <class 'type'>

xphoto_TonemapDurand <class 'type'>

xphoto_WhiteBalancer <class 'type'>

哇, 功能真的非常多啊! 其中最常用的是圖檔讀寫相關的函式 :

imread() : 讀取圖檔
imwrite() : 將圖形物件輸出為圖檔
imshow() : 顯示圖檔
waitKey() : 控制顯示視窗關閉時機
destroyAllWindows() : 關閉全部 cv2 開啟的圖形視窗

2021年3月4日星期四

高科大還書 2 本

下面二書有人預約須先還 :

剛好有兩本預約書來了, 所以兩命抵兩命, 哈.

2020年7月3日星期五

樹莓派安裝 OpenCV 4

我的樹莓派視訊鏡頭買來很久了, 但是一直沒時間安裝上去 (要花點時間研究怎麼裝), 今天在下面這本書裡面看到如何在樹莓派上安裝 OpenCV 4, 看起來超乎我想像的簡單, 只需要兩道指令即可, 所以就迫不及待地在 Pi Zero W 上試試看.

# Raspberry Pi Computer Vision Programming, 2nd Edition (Packt, 2020)

Source : Packt

此書首先詳細說明如何安裝 Raspbian 最新版 Buster, 以及如何設定 SSH 與 WiFi 介面以便進行無頭存取. Buster 內建了 Python 3.7.3 以及好用的 Thonny 編輯器.

1. 安裝相依模組 :

$ sudo apt-get install -y libhdf5-dev libhdf5-serial-dev libatlas-base-dev libjasper-dev libqtgui4 libqt4-test

2. 安裝 Open CV 4 套件 :

$ pip3 install opencv-python

安裝過程如下 :

pi@raspberrypi:~ $ sudo apt-get install -y libhdf5-dev libhdf5-serial-dev libatlas-base-dev libjasper-dev libqtgui4 libqt4-test
正在讀取套件清單... 完成
正在重建相依關係
正在讀取狀態資料... 完成
Note, selecting 'libhdf5-dev' instead of 'libhdf5-serial-dev'
下列的額外套件將被安裝：
hdf5-helpers libaec-dev libaec0 libatlas3-base libaudio2 libhdf5-103
libhdf5-cpp-103 libjasper1 libjpeg8 libmng1 libqt4-dbus libqt4-xml
libqtcore4 libqtdbus4 libsz2 qdbus qt-at-spi qtchooser qtcore4-l10n
建議套件：
libatlas-doc liblapack-doc nas libhdf5-doc libjasper-runtime libicu57
qt4-qtconfig
下列【新】套件將會被安裝：
hdf5-helpers libaec-dev libaec0 libatlas-base-dev libatlas3-base libaudio2
libhdf5-103 libhdf5-cpp-103 libhdf5-dev libjasper-dev libjasper1 libjpeg8
libmng1 libqt4-dbus libqt4-test libqt4-xml libqtcore4 libqtdbus4 libqtgui4
libsz2 qdbus qt-at-spi qtchooser qtcore4-l10n
升級 0 個，新安裝 24 個，移除 0 個，有 200 個未被升級。
需要下載 16.1 MB 的套件檔。
此操作完成之後，會多佔用 69.4 MB 的磁碟空間。
下載:1 http://mirror.ossplanet.net/raspbian/raspbian buster/main armhf libjasper1 armhf 1.900.1-debian1-2.4+deb8u1 [110 kB]
下載:2 http://mirror.ossplanet.net/raspbian/raspbian buster/main armhf libjpeg8 armhf 8d1-2 [108 kB]
下載:3 http://mirror.ossplanet.net/raspbian/raspbian buster/main armhf libmng1 armhf 1.0.10+dfsg-3.1 [164 kB]
下載:4 http://mirror.ossplanet.net/raspbian/raspbian buster/main armhf hdf5-helpers armhf 1.10.4+repack-10 [35.2 kB]
下載:5 http://mirror.ossplanet.net/raspbian/raspbian buster/main armhf libaec0 armhf 1.0.2-1 [21.3 kB]
下載:6 http://mirror.ossplanet.net/raspbian/raspbian buster/main armhf libsz2 armhf 1.0.2-1 [6,640 B]
下載:7 http://mirror.ossplanet.net/raspbian/raspbian buster/main armhf libaec-dev armhf 1.0.2-1 [19.1 kB]
下載:8 http://mirror.ossplanet.net/raspbian/raspbian buster/main armhf libatlas3-base armhf 3.10.3-8+rpi1 [2,399 kB]
下載:9 http://mirror.ossplanet.net/raspbian/raspbian buster/main armhf libatlas-base-dev armhf 3.10.3-8+rpi1 [2,966 kB]
下載:10 http://mirror.ossplanet.net/raspbian/raspbian buster/main armhf libaudio2 armhf 1.9.4-6 [72.7 kB]
下載:11 http://mirror.ossplanet.net/raspbian/raspbian buster/main armhf libhdf5-103 armhf 1.10.4+repack-10 [1,259 kB]
下載:12 http://mirror.ossplanet.net/raspbian/raspbian buster/main armhf libhdf5-cpp-103 armhf 1.10.4+repack-10 [121 kB]
下載:13 http://mirror.ossplanet.net/raspbian/raspbian buster/main armhf libhdf5-dev armhf 1.10.4+repack-10 [2,221 kB]
下載:14 http://mirror.ossplanet.net/raspbian/raspbian buster/main armhf libjasper-dev armhf 1.900.1-debian1-2.4+deb8u1 [501 kB]
下載:15 http://mirror.ossplanet.net/raspbian/raspbian buster/main armhf qtcore4-l10n all 4:4.8.7+dfsg-18+rpi1 [662 kB]
下載:16 http://mirror.ossplanet.net/raspbian/raspbian buster/main armhf libqtcore4 armhf 4:4.8.7+dfsg-18+rpi1 [1,361 kB]
下載:17 http://mirror.ossplanet.net/raspbian/raspbian buster/main armhf libqt4-xml armhf 4:4.8.7+dfsg-18+rpi1 [127 kB]
下載:18 http://mirror.ossplanet.net/raspbian/raspbian buster/main armhf libqtdbus4 armhf 4:4.8.7+dfsg-18+rpi1 [194 kB]
下載:19 http://mirror.ossplanet.net/raspbian/raspbian buster/main armhf qtchooser armhf 66-2 [23.1 kB]
下載:20 http://mirror.ossplanet.net/raspbian/raspbian buster/main armhf qdbus armhf 4:4.8.7+dfsg-18+rpi1 [73.0 kB]
下載:21 http://mirror.ossplanet.net/raspbian/raspbian buster/main armhf libqt4-dbus armhf 4:4.8.7+dfsg-18+rpi1 [54.0 kB]
下載:22 http://mirror.ossplanet.net/raspbian/raspbian buster/main armhf libqt4-test armhf 4:4.8.7+dfsg-18+rpi1 [97.8 kB]
下載:23 http://mirror.ossplanet.net/raspbian/raspbian buster/main armhf libqtgui4 armhf 4:4.8.7+dfsg-18+rpi1 [3,408 kB]
下載:24 http://mirror.ossplanet.net/raspbian/raspbian buster/main armhf qt-at-spi armhf 0.4.0-9 [48.3 kB]
取得 16.1 MB 用了 19s (840 kB/s)
選取了原先未選的套件 libjasper1:armhf。
（讀取資料庫 ... 目前共安裝了 156648 個檔案和目錄。）
正在準備解包 .../00-libjasper1_1.900.1-debian1-2.4+deb8u1_armhf.deb……
Unpacking libjasper1:armhf (1.900.1-debian1-2.4+deb8u1) ...
選取了原先未選的套件 libjpeg8:armhf。
正在準備解包 .../01-libjpeg8_8d1-2_armhf.deb……
Unpacking libjpeg8:armhf (8d1-2) ...
選取了原先未選的套件 libmng1:armhf。
正在準備解包 .../02-libmng1_1.0.10+dfsg-3.1_armhf.deb……
Unpacking libmng1:armhf (1.0.10+dfsg-3.1) ...
選取了原先未選的套件 hdf5-helpers。
正在準備解包 .../03-hdf5-helpers_1.10.4+repack-10_armhf.deb……
Unpacking hdf5-helpers (1.10.4+repack-10) ...
選取了原先未選的套件 libaec0:armhf。
正在準備解包 .../04-libaec0_1.0.2-1_armhf.deb……
Unpacking libaec0:armhf (1.0.2-1) ...
選取了原先未選的套件 libsz2:armhf。
正在準備解包 .../05-libsz2_1.0.2-1_armhf.deb……
Unpacking libsz2:armhf (1.0.2-1) ...
選取了原先未選的套件 libaec-dev:armhf。
正在準備解包 .../06-libaec-dev_1.0.2-1_armhf.deb……
Unpacking libaec-dev:armhf (1.0.2-1) ...
選取了原先未選的套件 libatlas3-base:armhf。
正在準備解包 .../07-libatlas3-base_3.10.3-8+rpi1_armhf.deb……
Unpacking libatlas3-base:armhf (3.10.3-8+rpi1) ...
選取了原先未選的套件 libatlas-base-dev:armhf。
正在準備解包 .../08-libatlas-base-dev_3.10.3-8+rpi1_armhf.deb……
Unpacking libatlas-base-dev:armhf (3.10.3-8+rpi1) ...
選取了原先未選的套件 libaudio2:armhf。
正在準備解包 .../09-libaudio2_1.9.4-6_armhf.deb……
Unpacking libaudio2:armhf (1.9.4-6) ...
選取了原先未選的套件 libhdf5-103:armhf。
正在準備解包 .../10-libhdf5-103_1.10.4+repack-10_armhf.deb……
Unpacking libhdf5-103:armhf (1.10.4+repack-10) ...
選取了原先未選的套件 libhdf5-cpp-103:armhf。
正在準備解包 .../11-libhdf5-cpp-103_1.10.4+repack-10_armhf.deb……
Unpacking libhdf5-cpp-103:armhf (1.10.4+repack-10) ...
選取了原先未選的套件 libhdf5-dev。
正在準備解包 .../12-libhdf5-dev_1.10.4+repack-10_armhf.deb……
Unpacking libhdf5-dev (1.10.4+repack-10) ...
選取了原先未選的套件 libjasper-dev。
正在準備解包 .../13-libjasper-dev_1.900.1-debian1-2.4+deb8u1_armhf.deb……
Unpacking libjasper-dev (1.900.1-debian1-2.4+deb8u1) ...
選取了原先未選的套件 qtcore4-l10n。
正在準備解包 .../14-qtcore4-l10n_4%3a4.8.7+dfsg-18+rpi1_all.deb……
Unpacking qtcore4-l10n (4:4.8.7+dfsg-18+rpi1) ...
選取了原先未選的套件 libqtcore4:armhf。
正在準備解包 .../15-libqtcore4_4%3a4.8.7+dfsg-18+rpi1_armhf.deb……
Unpacking libqtcore4:armhf (4:4.8.7+dfsg-18+rpi1) ...
選取了原先未選的套件 libqt4-xml:armhf。
正在準備解包 .../16-libqt4-xml_4%3a4.8.7+dfsg-18+rpi1_armhf.deb……
Unpacking libqt4-xml:armhf (4:4.8.7+dfsg-18+rpi1) ...
選取了原先未選的套件 libqtdbus4:armhf。
正在準備解包 .../17-libqtdbus4_4%3a4.8.7+dfsg-18+rpi1_armhf.deb……
Unpacking libqtdbus4:armhf (4:4.8.7+dfsg-18+rpi1) ...
選取了原先未選的套件 qtchooser。
正在準備解包 .../18-qtchooser_66-2_armhf.deb……
Unpacking qtchooser (66-2) ...
選取了原先未選的套件 qdbus。
正在準備解包 .../19-qdbus_4%3a4.8.7+dfsg-18+rpi1_armhf.deb……
Unpacking qdbus (4:4.8.7+dfsg-18+rpi1) ...
選取了原先未選的套件 libqt4-dbus:armhf。
正在準備解包 .../20-libqt4-dbus_4%3a4.8.7+dfsg-18+rpi1_armhf.deb……
Unpacking libqt4-dbus:armhf (4:4.8.7+dfsg-18+rpi1) ...
選取了原先未選的套件 libqt4-test:armhf。
正在準備解包 .../21-libqt4-test_4%3a4.8.7+dfsg-18+rpi1_armhf.deb……
Unpacking libqt4-test:armhf (4:4.8.7+dfsg-18+rpi1) ...
選取了原先未選的套件 libqtgui4:armhf。
正在準備解包 .../22-libqtgui4_4%3a4.8.7+dfsg-18+rpi1_armhf.deb……
Unpacking libqtgui4:armhf (4:4.8.7+dfsg-18+rpi1) ...
選取了原先未選的套件 qt-at-spi:armhf。
正在準備解包 .../23-qt-at-spi_0.4.0-9_armhf.deb……
Unpacking qt-at-spi:armhf (0.4.0-9) ...
設定 libjpeg8:armhf (8d1-2) ...
設定 libmng1:armhf (1.0.10+dfsg-3.1) ...
設定 libatlas3-base:armhf (3.10.3-8+rpi1) ...
update-alternatives: 在自動模式下以 /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/atlas/libblas.so.3 來提供 /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libblas.so.3 (libblas.so.3-arm-linux-gnueabihf)
update-alternatives: 在自動模式下以 /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/atlas/liblapack.so.3 來提供 /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/liblapack.so.3 (liblapack.so.3-arm-linux-gnueabihf)
設定 hdf5-helpers (1.10.4+repack-10) ...
設定 libatlas-base-dev:armhf (3.10.3-8+rpi1) ...
update-alternatives: 在自動模式下以 /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/atlas/libblas.so 來提供 /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libblas.so (libblas.so-arm-linux-gnueabihf)
update-alternatives: 在自動模式下以 /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/atlas/liblapack.so 來提供 /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/liblapack.so (liblapack.so-arm-linux-gnueabihf)
設定 libaec0:armhf (1.0.2-1) ...
設定 libaudio2:armhf (1.9.4-6) ...
設定 libjasper1:armhf (1.900.1-debian1-2.4+deb8u1) ...
設定 libjasper-dev (1.900.1-debian1-2.4+deb8u1) ...
設定 qtchooser (66-2) ...
設定 libsz2:armhf (1.0.2-1) ...
設定 qtcore4-l10n (4:4.8.7+dfsg-18+rpi1) ...
設定 libaec-dev:armhf (1.0.2-1) ...
設定 libhdf5-103:armhf (1.10.4+repack-10) ...
設定 libqtcore4:armhf (4:4.8.7+dfsg-18+rpi1) ...
設定 libqtgui4:armhf (4:4.8.7+dfsg-18+rpi1) ...
設定 libhdf5-cpp-103:armhf (1.10.4+repack-10) ...
設定 libqt4-xml:armhf (4:4.8.7+dfsg-18+rpi1) ...
設定 libqt4-test:armhf (4:4.8.7+dfsg-18+rpi1) ...
設定 libhdf5-dev (1.10.4+repack-10) ...
update-alternatives: 在自動模式下以 /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/pkgconfig/hdf5-serial.pc 來提供 /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/pkgconfig/hdf5.pc (hdf5.pc)
設定 libqtdbus4:armhf (4:4.8.7+dfsg-18+rpi1) ...
設定 qdbus (4:4.8.7+dfsg-18+rpi1) ...
設定 libqt4-dbus:armhf (4:4.8.7+dfsg-18+rpi1) ...
設定 qt-at-spi:armhf (0.4.0-9) ...
執行 man-db (2.8.5-2) 的觸發程式……
執行 libc-bin (2.28-10+rpi1) 的觸發程式……
pi@raspberrypi:~ $

pi@raspberrypi:~ $ pip3 install opencv-python

Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://www.piwheels.org/simple
Collecting opencv-python
Downloading https://www.piwheels.org/simple/opencv-python/opencv_python-4.1.1.26-cp37-cp37m-linux_armv6l.whl (9.4MB)
Requirement already satisfied: numpy>=1.16.2 in /usr/lib/python3/dist-packages (from opencv-python) (1.16.2)
Installing collected packages: opencv-python
Successfully installed opencv-python-4.1.1.26

看來可以正式來學習 OpenCV 4 了, 但是我 import cv2 卻出現下列錯誤訊息 :

Python 3.7.3 (default, Dec 20 2019, 18:57:59)
[GCC 8.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license()" for more information.
>>> import cv2
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#0>", line 1, in <module>
import cv2
File "/home/pi/.local/lib/python3.7/site-packages/cv2/__init__.py", line 3, in <module>
from .cv2 import *
ImportError: /home/pi/.local/lib/python3.7/site-packages/cv2/cv2.cpython-37m-arm-linux-gnueabihf.so: undefined symbol: __atomic_fetch_add_8

求助 Google 大神, 找到下面這篇, 其中有人回應說樹莓派還未支援 OpenCV 4, 建議安裝 3.4.6.27 就沒問題了, 參考 :

# https://github.com/EdjeElectronics/TensorFlow-Object-Detection-on-the-Raspberry-Pi/issues/67

其實上面那本書上是安裝 4.0.1.24 版 :

pip3 install opencv-python==4.0.1.24

只好移除最新版, 重新安裝 4.0.1.24 版看看.

參考 :

# Install OpenCV 4 on your Raspberry Pi

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