Pedestrian Crossing Radar Management System

Rasm xususiyatlariga kirish

Tasvirni qayta ishlash dasturi bilan ishlash uchun tasvirning o'lchamini bilish yaxshiroqdir. OpenCV-da tasvirlar odatda Numpy ndarray-da saqlanadi. Tasvir shakli yoki o'lchamini olish uchun tasvir o'lchamini topish uchun ndarray.shape dan foydalaning. Keyin, biz kanallar balandligi, kengligi va sonini olish uchun indeks pozitsiyasidan foydalanishimiz mumkin.
Quyidagi misolni ko'rib chiqing:

1. 
   import  cv2
   
2. 
   # rasmni o'qish
   
3. 
   img = cv2.imread(r 'Images\cat.jpeg' , 1 )
   
4. 
   
   
5. 
   # balandlik, kenglik, rasmdagi kanallar soni
   
6. 
   balandlik = img.shape[ 0 ]
   
7. 
   kengligi = img.shape[ 1 ]
   
8. 
   kanallar = img.shape[ 2 ]
   
9. 
   size1 = img.size
   
10. 
    
    
11. 
    chop etish ( 'Rasm o'lchami: ' , o'lchamlar)
    
12. 
    chop etish ( 'Rasm balandligi: ' , balandlik)
    
13. 
    chop etish ( 'Tasvir kengligi: ' ,kenglik)
    
14. 
    chop etish ( 'Kanallar soni: ' ,kanallar)
    
15. 
    chop etish ( 'Rasm o'lchami:' , o'lcham 1)
    

Chiqish:
Rasm oʻlchami: (4, 1, 3)
Rasm balandligi: 4
Rasm kengligi: 1
Kanallar soni: 3
Rasm hajmi: 12

Rasm ROI (qiziqish hududi)

Ba'zan biz tasvirning ba'zi joylari bilan ishlashimiz kerak. Oldingi qo'llanmada muhokama qilganimizdek, yuzni aniqlash butun rasmda. Yuz olinganda, biz butun tasvirni qidirish o'rniga faqat yuz mintaqasini tanlaymiz va uning ichida ko'zlarni qidiramiz. Bu aniqlik va unumdorlikni oshiradi, chunki ko'zlar doimo yuzda bo'ladi va butun tasvirni qidirishga hojat yo'q.

Yuqoridagi rasmda, agar biz to'pni tanlashimiz kerak bo'lsa. Biz faqat to'p hududini tanlashni talab qilamiz.

Tasvir kanallarini ajratish va birlashtirish

Tasvirning BGR kanallari kerak bo'lganda ularning tekisliklariga bo'linishi mumkin. Keyin alohida kanallarni yana BGR tasviridan birlashtirish mumkin. Buni quyidagi yo'l bilan amalga oshirish mumkin:

1. 
   b,g,r = cv2.split(img)
   
2. 
   img = cv2.merge((b,g,r))
   

yoki

1. 
   b = img[:,:, 0 ]
   

Eslatma: cv2.split() funksiyasi sekin funksiyadir. Numpy indekslash samarali bo'ladi va agar iloji bo'lsa, undan foydalanish kerak.