Python でのコンピューター ビジョンの例: 画像変換

現代のコンピュータ技術の継続的な発展により、コンピュータ ビジョン テクノロジはデジタル画像処理およびコンピュータ グラフィックスの重要な分野の 1 つになりました。コンピューター ビジョン テクノロジーは画像を処理および分析できるため、ユーザーは情報を取得して目的のタスクを完了できます。この記事では、Python で書かれたコンピューター ビジョンの例、特に画像変換について説明します。回転、拡大縮小、トリミング、反転などの一般的な画像変換方法をいくつか取り上げます。

まず、Python で画像回転機能を実装する方法を見てみましょう。回転は、一般的に使用される画像変換手法です。 Python では、OpenCV を使用して画像の回転を実現できます。 OpenCV は、画像を簡単に処理および分析できる便利で使いやすい機能を多数備えた強力なコンピューター ビジョン ライブラリです。以下は、OpenCV を使用して画像の回転を実装する方法を示す簡単な Python コード例です。

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 图像旋转
(h, w) = image.shape[:2]
center = (w // 2, h // 2)
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, 45, 1.0)
image = cv2.warpAffine(image, M, (w, h))

# 显示图像
cv2.imshow('Rotated Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

この例では、まず cv2.imread 関数を使用して入力画像を読み取ります。次に、cv2.getRotationMatrix2D 関数を使用して回転行列を定義します。この関数は、回転中心、回転角度、スケーリング率の 3 つのパラメータを渡す必要があります。最後に、cv2.warpAffine 関数を使用して画像を回転します。この関数は、入力画像、変換行列、出力画像サイズの 3 つのパラメータを渡す必要があります。画像を処理した後、cv2.imshow 関数を使用して回転された画像を表示し、次に cv2.waitKey 関数を使用してユーザーのキーが押されるのを待ち、最後に ## を使用します。 #cv2.destroyAllWindows すべてのウィンドウを閉じる関数。

次に、Python を使用して画像拡大縮小機能を実装する方法を見てみましょう。スケーリングは、画像を小さくしたり大きくしたりできる非常に重要な画像変換手法です。 Python では、OpenCV を使用して画像のスケーリングを実現することもできます。以下は、OpenCV を使用して画像スケーリングを実装する方法を示す簡単な Python コード例です。

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 图像缩放
scale_percent = 50
width = int(image.shape[1] * scale_percent / 100)
height = int(image.shape[0] * scale_percent / 100)
dim = (width, height)
image = cv2.resize(image, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA)

# 显示图像
cv2.imshow('Resized Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

この例では、

cv2.imread 関数を使用して入力画像を読み取ります。次に、拡大縮小率を定義し、その比率に基づいて新しい画像の幅と高さを計算します。最後に、cv2.resize 関数を使用して画像を拡大縮小および変換します。この関数には、入力画像、新しい画像サイズ、補間方法の 3 つのパラメータが必要です。画像を処理した後、cv2.imshow 関数を使用して拡大縮小された画像を表示し、次に cv2.waitKey 関数を使用してユーザーのキーが押されるのを待ち、最後に ## を使用します。 #cv2.destroyAllWindows すべてのウィンドウを閉じる関数。 画像の回転とスケーリングに加えて、Python はトリミング、反転、アフィンなど、他の多くの画像変換関数も実装できます。これらの画像変換技術は、画像処理、コンピュータグラフィックス、機械学習などのコンピュータビジョンの分野で広く使用できます。 Python でコンピューター ビジョンの例を学ぶことで、画像変換の原理と方法をより深く理解し、将来の作業のための良い基盤を築くことができます。

以上がPython でのコンピューター ビジョンの例: 画像変換の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。