Mathesis Wiki

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Bild von der Kamera einlesen:

capture= cv2.VideoCapture(0)  
res,bild=capture.read()

Bild in grau umwandeln:

bild_grau=cv2.cvtColor(bild,cv2.cv.CV_BGR2GRAY)

Kopie eines Bildes erstellen:

bild_kopie=bild.copy()

Bildgröße anzeigen (Zeilen, Spalten, (Anzahl der Farbkanäle)):

print "Shape ", bild.shape

Definieren der Zeilen und Spalten (Anzahl der Variablen muss gleich sein):

zeilen, spalten=bild.shape

Einen Punkt im „array“ verändert:

for i in range(zeilen):
	bild[j,i] = (255 , 255 , 255) --> "Schwarz"

Faltung (abstrakt):

bild=sig.convolve2d(A, B, Parameter)/255. (-> /255,da Grauwerte mit einem Wert nicht zwischen 255 und 0 sondern zwischen 0 und 1 gespeichert werden, "." damit es als double interpretiert wird(muss so sein))

Dafür muss man scipy.signal importieren, z.B als sig (s. oben)

• A ist das Bild, was man „falten“ will.
• B ist die Faltungsmatrix/Filtermatrix.
• Es gibt drei Parameter. Wenn man sie nicht erwähnt, setzt der default ein. Die drei Parameter sind:
  • „mode“
  • „boundary“
  • „fillvalue“.

speziell: „Entrauschungs-faltung“:

bild_neu=sig.convolve2d(bild_kopie, 0.1*np.array([[1,1,1],[1,2,1],[1,1,1]]),mode='valid')/255.

Beispiel für eine 5×5 entrauschungsmatrix:

bild_neu=sig.convolve2d(bild_kopie, (1/256.)*np.array([[1,4,6,4,1],[4,16,24,16,4],[6,24,36,24,6],[4,16,24,16,4],[1,4,6,4,1]])  
                              ,mode='valid')/255.
                              

Schwellenwert finden (Graubild → Schwarz-Weiß-Bild)

bildschwarzweiss=bildgrau.copy()
zeilen, spalten=bildschwarzweiss.shape
for i in range(0,zeilen):
	for j in range(0,spalten):
		if(bildgrau[i][j] < 0.3):
			bildschwarzweiss[i][j] = 0
		else:
			bildschwarzweiss[i][j] = 1

Es gib 2 for-Schleifen, damit jeder Pixel in jeder Zeile und Spalte einzeln abgegangen wird. Für jeden Pixel wird abgewägt, ob der Grauwert über oder unter dem Schwellenwert (hier 0.3) liegt. Liegt er darunter, wird der Pixel schwarz (Grauwert 0), ist er darüber, wird er weiß (1).