金子邦彦研究室 ▶ 人工知能 ▶ OpenCV 4 の Python プログラム ▶ OpenCV でビデオカメラ画像の表示，ファイル書き出し，濃淡画像処理（Python を使用）

サイトマップ サイト内検索 まとめ

サイトの全体構成

OpenCV でビデオカメラ画像の表示，ファイル書き出し，濃淡画像処理（Python を使用）

全体構成 人工知能 データベース ３次元，地図 プログラミング 情報工学全般 インストール 支援 連絡先，業績

【目次】

【サイト内の OpenCV 関連ページ】

【OpenCV の公式情報】

前準備

Python の準備（Windows，Ubuntu 上）

【サイト内の関連ページ】

【関連する外部ページ】

Python の公式ページ: https://www.python.org/

Python 開発環境のインストール

OpenCV Python のインストール

Python で OpenCV を動かすためのもの．

OpenCV Python のインストールは：別ページ »で説明1～2 コマンドの実行でインストールできる．

カメラ画像の表示

USB接続できるビデオカメラを準備し，パソコンに接続しておく．

Python プログラムの実行

Python 開発環境（Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, Spyder, PyCharm, PyScripterなど）も便利である．

Python のまとめ: 別ページ »にまとめ 

import cv2
import numpy as np

v = cv2.VideoCapture(0)
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    cv2.imshow("", f)
    # Press Q to exit
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

v.release()
cv2.destroyAllWindows()

※ 止めたいとき，右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，「q」のキーを押して閉じる

表示サイズを変える

USB接続できるビデオカメラを準備し，パソコンに接続しておく．

「224, 224」のところが表示サイズである． 

import cv2
import numpy as np

v = cv2.VideoCapture(0)
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    img = cv2.resize(f, (224, 224))
    cv2.imshow("", img)
    # Press Q to exit
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

v.release()
cv2.destroyAllWindows()

※ 止めたいとき，右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，「q」のキーを押して閉じる

カラー画像から濃淡画像への変換

USB接続できるビデオカメラを準備し，パソコンに接続しておく． 

import cv2
import numpy as np

v = cv2.VideoCapture(0)
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    mono = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.imshow("", mono)
    # Press Q to exit
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

v.release()
cv2.destroyAllWindows()

[image]

※ 止めたいとき，右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，「q」のキーを押して閉じる

動画ファイルの書き出し

USB接続できるビデオカメラを準備し，パソコンに接続しておく．

Ubuntu, RaspberryPi のときは，「IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'」の行を，「IMROOT="/usr/local/image/"」のように書き換える． 
import os
import numpy as np
import cv2
IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
v = cv2.VideoCapture(0)
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter(IMROOT + 'output.avi', fourcc, 20.0, (640, 480), False) 
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    mono = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.imshow("", mono)
    out.write(mono)   
    # Press Q to exit
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

v.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

[image]

※ 止めたいとき，右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，「q」のキーを押して閉じる

止めると、動画ファイル C:/image/output.avi ができる。ディレクトリ C:/image は前もって作っておくこと

ヒストグラム平坦化 (histogram equalization)

ヒストグラム平坦化は、モノクロ画像の表示をあざやかにするなどで役に立つ方法

USB接続できるビデオカメラを準備し，パソコンに接続しておく． 

import cv2
import numpy as np

v = cv2.VideoCapture(0)
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    mono = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    equ = cv2.equalizeHist(mono)
    cv2.imshow("", equ)
    # Press Q to exit
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

v.release()
cv2.destroyAllWindows()

[image]

※ 止めたいとき，右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，「q」のキーを押して閉じる

OTSU の方法による２値化 

import cv2
import numpy as np

v = cv2.VideoCapture(0)
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    mono = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    r, dst = cv2.threshold(mono, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
    cv2.imshow("", dst)
    # Press Q to exit
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

v.release()
cv2.destroyAllWindows()

[image]

※ 止めたいとき，右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，「q」のキーを押して閉じる

輪郭抽出

ここでの輪郭抽出は、２値化の結果を利用して輪郭を抽出している 

import cv2
import numpy as np

v = cv2.VideoCapture(0)
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    mono = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    r, dst = cv2.threshold(mono, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
    contours, hierarchy = cv2.findContours(dst, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cv2.drawContours(f, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
    cv2.imshow("", f)
    # Press Q to exit
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

v.release()
cv2.destroyAllWindows()

[image]

※ 止めたいとき，右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，「q」のキーを押して閉じる

動画ファイルを使って試す

前準備として，動画ファイルを準備する

ここで使用する動画ファイル：sample1.mp4

この動画ファイルのダウンロードは， Windows でコマンドプロンプトを管理者として開き 次のコマンドを実行する． 

mkdir c:\image
cd c:\image
curl -O https://www.kkaneko.jp/sample/face/sample1.mp4

上のコマンドがうまく実行できないときは， sample1.mp4 ダウンロードし、C:/image に置いておく

OTSU の方法による２値化

Ubuntu, RaspberryPi のときは，「IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'」の行を，「IMROOT="/usr/local/image/"」のように書き換える． 
import os
import numpy as np
import cv2
IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'

v = cv2.VideoCapture(IMROOT + 'sample1.mp4')
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    mono = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    r, dst = cv2.threshold(mono, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
    cv2.imshow("f", f)
    cv2.imshow("dst", dst)
    # Press Q to exit
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

v.release()
cv2.destroyAllWindows()

[image]

※ 止めたいとき，右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，「q」のキーを押して閉じる

輪郭抽出

ここでの輪郭抽出は、２値化の結果を利用して輪郭を抽出している

Ubuntu, RaspberryPi のときは，「IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'」の行を，「IMROOT="/usr/local/image/"」のように書き換える． 
import os
import numpy as np
import cv2
IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'

v = cv2.VideoCapture(IMROOT + 'sample1.mp4')
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    mono = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    r, dst = cv2.threshold(mono, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
    contours, hierarchy = cv2.findContours(dst, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cv2.drawContours(f, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
    cv2.imshow("f", f)
    # Press Q to exit
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

v.release()
cv2.destroyAllWindows()

[image]

※ 止めたいとき，右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，「q」のキーを押して閉じる

OTSU の方法による２値化のあと, 数え上げと画素値の平均

次のことを行う

Ubuntu, RaspberryPi のときは，「IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'」の行を，「IMROOT="/usr/local/image/"」のように書き換える． 
import os
import numpy as np
import cv2
IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'

v = cv2.VideoCapture(IMROOT + 'sample1.mp4')
i = 0
res = open(IMROOT + 'result.csv', mode='a')
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    mono = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    r, dst = cv2.threshold(mono, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
    lab = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2LAB)
    cv2.imshow("f", f)
    cv2.imshow("dst", dst)
    cv2.imshow("L", lab[:,:,0])
    cv2.imshow("A", lab[:,:,1])
    cv2.imshow("B", lab[:,:,2])
    total = np.sum(dst)
    print( "%d, %d, %f, %f, %f" % (i, total, np.sum(lab[:,:,0])/total, np.sum(lab[:,:,1])/total, np.sum(lab[:,:,2])/total ) )
    res.write( "%d, %d, %f, %f, %f\n" % (i, total, np.sum(lab[:,:,0])/total, np.sum(lab[:,:,1])/total, np.sum(lab[:,:,2])/total ) )
    i = i + 1
    # Press Q to exit
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

v.release()
res.close()
cv2.destroyAllWindows()

※ 止めたいとき，右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，「q」のキーを押して閉じる

1列目：フレーム番号、２列目：OTSU の方法による２値化の結果白色となった画素数、３列目：L成分の平均、４列目：a成分の平均、５列目：b成分の平均

[image]

本サイトは金子邦彦研究室のWebページである．

資料等の公開では，原則，「クリエイティブコモンズ BY NC SA」として公開するようにしている． PDFファイル，パワーポイントファイルなどには， 「クリエイティブコモンズ BY NC SA」を明記するとともに，ロゴを記載するようにしている（作業が間に合っていない分もあるのでご容赦ください）．

公開している資料をご利用になる場合の，再配布の条件，剽窃の防止などについて，別ページ »で説明 再配布や資料改変の際には，そのページをご確認ください．

サイトマップは，サイトマップのページをご覧下さい． 本サイト内の検索は，サイト内検索のページをご利用下さい．

問い合わせ先： 金子邦彦（かねこ くにひこ） [image]