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Installations des outils

Chez vous installer Visual Studio Code: https://code.visualstudio.com/download

Logiciel pour visualiser les images, alternative à geeqie: https://nomacs.org/

version portable à installer sur D:\ : https://github.com/nomacs/nomacs/releases/latest/download/nomacs-portable-win.zip

régler la langue en anglais

Pour relever des coordonnées de pixels dans les images, utiliser Paint.

Installation OpenCV pour Windows IUT

taper dans une invite de commande:

pip install numpy
pip install matplotlib
pip install opencv-python --upgrade

Créer un dossier sur R:\lprob…\…\tpvision et y télécharger le fichier suivant:

test1.py
import numpy as np
import cv2
import math
 
print("version openCV:"+str(  cv2.__version__ ))
 
 
 

lancer Visual Studio Code:

code
ouvrir le dossier que vous venez de créer  
Run
indique qu'il n'y a pas extension python
cliquer sur install  coté de Python IntelliSense(Pylance) Microsoft

Documentation OpenCV

TP Prise en main librairie OpenCV via Python

Nous allons commencer par prendre en main la librairie OpenCV via le langage Python: https://opencv24-python-tutorials.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_tutorials.html

Image à télécharger dans votre dossier de projet

bvdp.inetdoc.net_files_iut_tp_lpro_vision_messi5.jpg

TP1

test1.py
import numpy as np
import cv2
import math
 
print("version openCV:"+str(  cv2.__version__ ))
 
def trace_carre(u,v,sz):
    global res
    cv2.rectangle(res,(u-sz//2,v-sz//2),(u+sz//2,v+sz//2),(0,255,0),1)
 
 
img = cv2.imread('messi5.jpg')
res = cv2.resize(img,None,fx=2, fy=2, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)
 
# Draw a diagonal blue line with thickness of 5 px
cv2.line(res,(0,0),(511,511),(255,0,0),5)
cv2.rectangle(res,(384,0),(510,128),(0,255,0),3)
 
for i in range (10,300,10):
   print(str(i))
   trace_carre(200,100,i)
 
#sauver au format png pour compression sans perte
cv2.imwrite('messi5out.png',res)
 
print("fini")
 
tp2.py
import numpy as np
import cv2
import math
 
print("version openCV:"+str(  cv2.__version__ ))
 
def trace_carre(u,v,sz):
    global res
    cv2.rectangle(res,(u-sz//2,v-sz//2),(u+sz//2,v+sz//2),(0,255,0),1)
 
 
img = cv2.imread('messi5.jpg')
res = cv2.resize(img,None,fx=2, fy=2, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)
 
# Draw a diagonal blue line with thickness of 5 px
cv2.line(res,(0,0),(511,511),(255,0,0),5)
cv2.rectangle(res,(384,0),(510,128),(0,255,0),3)
 
for i in range (10,300,10):
   print(str(i))
   trace_carre(200,100,i)
 
u=548;
v=342;
res[v][u-1]=[255,255,255]
res[v][u+1]=[255,255,255]
res[v-1][u]=[255,255,255]
res[v+1][u]=[255,255,255]
 
res[v][u]=[0,0,255]
print(res[v][u] )
 
for j in range (0,256):
  for i in range (0,256):
    d=math.sqrt((i-127)*(i-127)+(j-127)*(j-127))
    if d<=128:
      res[100+j][700+i]=[0,j,i]
ballon=res[ 280*2:340*2,330*2:390*2]
v1=100
u1=200
for u1 in range(100,810,200):
  v1=100+int(u1*0.5)
  res[v1:v1+ballon.shape[0],u1:u1+ballon.shape[1]]=ballon
#sauver au format png pour compression sans perte
cv2.imwrite('ballon.png',ballon)
 
kernel = np.ones((5,5),np.float32)/25
res2 = cv2.filter2D(res,-1,kernel)
res2 = cv2.filter2D(res2,-1,kernel)
res2 = cv2.filter2D(res2,-1,kernel)
res2 = cv2.filter2D(res2,-1,kernel)
 
blur = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)
cv2.imwrite('blur.png',blur)
 
#sauver au format png pour compression sans perte
cv2.imwrite('messi5out.png',res)
cv2.imwrite('messi5out2.png',res2)
 
print("fini")
 

Détection et comptage d'objets

Image avant traitement: bvdp.inetdoc.net_files_iut_tp_lpro_vision_riz.jpg

riz.py
import numpy as np
import cv2
import math
 
imgcolor = cv2.imread('riz.jpg')
 
img=cv2.cvtColor(imgcolor, cv2.COLOR_BGR2GRAY);
 
print(img[0][0])
print(img[254][0])
#ret,thresh1 = cv2.threshold(img,60,255,cv2.THRESH_BINARY)
# find otsu's threshold value with OpenCV function
 
 
blur = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)
ret, thresh1= cv2.threshold(blur,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
 
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
erosion = cv2.erode(thresh1,kernel,iterations = 2)
ouverture = cv2.dilate(erosion,kernel,iterations = 1)
 
contours, hierarchy = cv2.findContours(ouverture,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
i=0
for data in contours:
    print("The contours have this data "+str(data))
    rect = cv2.minAreaRect(data)
    l=rect[1][1]
    m=rect[1][0]
    w=max(l,m)
    h=min(l,m)
    if h>0:
        aspect=float(w/h)
    else: 
        aspect=10000000  
    area = cv2.contourArea(data)    
    hull = cv2.convexHull(data) 
    hull_area = cv2.contourArea(hull)          
    if hull_area>0:
        solidity=float(area/hull_area)
    else:
        solidity=10000000000
 
    perimeter = cv2.arcLength(data,True)
    #if i%2==0 :
    if aspect>1.9 and aspect<6 and area>40 and area<200 and solidity>0.8 and perimeter<45:
        cv2.drawContours(imgcolor,data,-1,(0,0,255),1)
        i=i+1
    else:
        cv2.drawContours(imgcolor,data,-1,(0,255,0),1)
 
 
 
print("hierarchy    "+str(hierarchy    ))
#cv2.drawContours(imgcolor,contours,-1,(0,255,0),1)
 
print(ret)
print ("il y a "+str(i)+ " grains de riz")
 
#sauver au format png pour compression sans perte
'''cv2.imwrite('riz_ouverture.png',ouverture)
cv2.imwrite('riz_erosion.png',erosion)
cv2.imwrite('riz_thresh1.png',thresh1)
cv2.imwrite('riz_out.png',img)'''
cv2.imwrite('riz_out_contour.png',imgcolor)
cv2.imshow('image',imgcolor)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
print("fini")
 
visionlpro2023.txt · Dernière modification : 2023/10/02 08:04 de bvandepo