tinybird805
New member
[TIẾNG VIỆT]:
** Thực hiện xử lý hình ảnh kỹ thuật số với OpenCV **
Xử lý hình ảnh kỹ thuật số (DIP) là một trường con của khoa học máy tính liên quan đến việc thao túng hình ảnh kỹ thuật số.Nó được sử dụng trong một loạt các ứng dụng, chẳng hạn như chỉnh sửa hình ảnh, tầm nhìn máy tính và hình ảnh y tế.OpenCV (Thư viện tầm nhìn máy tính nguồn mở) là một thư viện nguồn miễn phí và nguồn mở cho tầm nhìn máy tính, học máy và xử lý hình ảnh.Đây là một trong những thư viện phổ biến nhất để DIP, và nó được sử dụng bởi một loạt các nhà phát triển và nhà nghiên cứu.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách thực hiện một số kỹ thuật xử lý hình ảnh kỹ thuật số cơ bản với OpenCV.Chúng tôi sẽ đề cập đến các chủ đề sau:
* Đọc và viết hình ảnh
* Hoạt động hình ảnh cơ bản
* Lọc hình ảnh
* Phân đoạn hình ảnh
* Phát hiện đối tượng
Chúng tôi sẽ sử dụng ngôn ngữ lập trình Python và chúng tôi sẽ chạy tất cả các ví dụ mã trong một cuốn sổ tay Jupyter.
## đọc và viết hình ảnh
Bước đầu tiên trong bất kỳ ứng dụng xử lý hình ảnh nào là đọc dữ liệu hình ảnh vào bộ nhớ.OpenCV cung cấp một số chức năng để đọc hình ảnh từ các định dạng tệp khác nhau, chẳng hạn như JPEG, PNG và TIFF.
Để đọc một hình ảnh, bạn có thể sử dụng hàm `cv2.Imread ()`.Hàm này đưa đường dẫn đến tệp hình ảnh làm đầu vào của nó và nó trả về một mảng numpy chứa dữ liệu hình ảnh.
Ví dụ: mã sau đọc một hình ảnh từ tệp `" cat.jpg "` và lưu trữ nó trong một biến có tên là `img`:
`` `Python
Nhập CV2
img = cv2.imread ("cat.jpg")
`` `
Khi bạn có một hình ảnh trong bộ nhớ, bạn có thể lưu nó vào một tệp bằng hàm `cv2.imwrite ()`.Hàm này đưa đường dẫn đến tệp đầu ra làm đầu vào của nó và nó cũng lấy dữ liệu hình ảnh làm đầu vào của nó.
Ví dụ: mã sau sẽ lưu hình ảnh `img` vào tệp` "cat_output.jpg" `:
`` `Python
CV2.ImWrite ("Cat_output.jpg", IMG)
`` `
## Hoạt động hình ảnh cơ bản
Khi bạn có một hình ảnh trong bộ nhớ, bạn có thể thực hiện nhiều hoạt động hình ảnh cơ bản trên đó.Các hoạt động này bao gồm:
* Thay đổi kích thước hình ảnh
* Xoay hình ảnh
* Lật hình ảnh
* Cắt hình ảnh
Để thực hiện các hoạt động này, bạn có thể sử dụng các chức năng sau:
* `cv2.resize ()`
* `cv2.rotate ()`
* `cv2.flip ()`
* `cv2.crop ()`
Ví dụ: mã sau khi thay đổi kích thước hình ảnh `img` thành một nửa kích thước ban đầu của nó:
`` `Python
img = cv2.resize (img, (img.shape [1] // 2, img.shape [0] // 2))
`` `
## Lọc hình ảnh
Lọc hình ảnh là một quá trình áp dụng hàm toán học cho mỗi pixel trong một hình ảnh.Điều này có thể được sử dụng để làm mờ hình ảnh, làm sắc nét hình ảnh hoặc loại bỏ nhiễu.
Để thực hiện lọc hình ảnh, bạn có thể sử dụng các chức năng sau:
* `cv2.blur ()`
* `CV2.SharPen ()`
* `cv2.medianblur ()`
* `cv2.bilateralfilter ()`
Ví dụ: mã sau làm mờ hình ảnh `img` bằng bộ lọc Gaussian:
`` `Python
img = cv2.blur (img, (5, 5))
`` `
## Phân đoạn hình ảnh
Phân đoạn hình ảnh là quá trình chia một hình ảnh thành nhiều vùng dựa trên một số tiêu chí.Điều này có thể được sử dụng để xác định các đối tượng trong một hình ảnh hoặc để trích xuất các tính năng từ một hình ảnh.
Để thực hiện phân đoạn hình ảnh, bạn có thể sử dụng các chức năng sau:
* `CV2.FindContours ()`
* `CV2.connectedComponents ()`
* `cv2.grabcut ()`
* `cv2.watershed ()`
Ví dụ: mã sau sử dụng hàm `cv2.findcontours ()` để tìm các đường viền của các đối tượng trong hình ảnh `img`:
`` `Python
CNTS = CV2.FindContours (IMG, CV2.RETR_EXTERNAL, CV2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
`` `
##
[ENGLISH]:
**Implementing Digital Image Processing with OpenCV**
Digital image processing (DIP) is a subfield of computer science that deals with the manipulation of digital images. It is used in a wide variety of applications, such as image editing, computer vision, and medical imaging. OpenCV (Open Source Computer Vision Library) is a free and open-source library for computer vision, machine learning, and image processing. It is one of the most popular libraries for DIP, and it is used by a wide range of developers and researchers.
In this article, we will show you how to implement some basic digital image processing techniques with OpenCV. We will cover the following topics:
* Reading and writing images
* Basic image operations
* Image filtering
* Image segmentation
* Object detection
We will use the Python programming language, and we will run all of the code examples in a Jupyter notebook.
## Reading and Writing Images
The first step in any image processing application is to read the image data into memory. OpenCV provides a number of functions for reading images from different file formats, such as JPEG, PNG, and TIFF.
To read an image, you can use the `cv2.imread()` function. This function takes the path to the image file as its input, and it returns a NumPy array that contains the image data.
For example, the following code reads an image from the file `"cat.jpg"` and stores it in a variable called `img`:
```python
import cv2
img = cv2.imread("cat.jpg")
```
Once you have an image in memory, you can save it to a file using the `cv2.imwrite()` function. This function takes the path to the output file as its input, and it also takes the image data as its input.
For example, the following code saves the image `img` to the file `"cat_output.jpg"`:
```python
cv2.imwrite("cat_output.jpg", img)
```
## Basic Image Operations
Once you have an image in memory, you can perform a variety of basic image operations on it. These operations include:
* Resizing the image
* Rotating the image
* Flipping the image
* Cropping the image
To perform these operations, you can use the following functions:
* `cv2.resize()`
* `cv2.rotate()`
* `cv2.flip()`
* `cv2.crop()`
For example, the following code resizes the image `img` to half its original size:
```python
img = cv2.resize(img, (img.shape[1] // 2, img.shape[0] // 2))
```
## Image Filtering
Image filtering is a process that applies a mathematical function to each pixel in an image. This can be used to blur the image, sharpen the image, or remove noise.
To perform image filtering, you can use the following functions:
* `cv2.blur()`
* `cv2.sharpen()`
* `cv2.medianBlur()`
* `cv2.bilateralFilter()`
For example, the following code blurs the image `img` using a Gaussian filter:
```python
img = cv2.blur(img, (5, 5))
```
## Image Segmentation
Image segmentation is the process of dividing an image into multiple regions based on some criteria. This can be used to identify objects in an image, or to extract features from an image.
To perform image segmentation, you can use the following functions:
* `cv2.findContours()`
* `cv2.connectedComponents()`
* `cv2.grabCut()`
* `cv2.watershed()`
For example, the following code uses the `cv2.findContours()` function to find the contours of the objects in the image `img`:
```python
cnts = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```
##
** Thực hiện xử lý hình ảnh kỹ thuật số với OpenCV **
Xử lý hình ảnh kỹ thuật số (DIP) là một trường con của khoa học máy tính liên quan đến việc thao túng hình ảnh kỹ thuật số.Nó được sử dụng trong một loạt các ứng dụng, chẳng hạn như chỉnh sửa hình ảnh, tầm nhìn máy tính và hình ảnh y tế.OpenCV (Thư viện tầm nhìn máy tính nguồn mở) là một thư viện nguồn miễn phí và nguồn mở cho tầm nhìn máy tính, học máy và xử lý hình ảnh.Đây là một trong những thư viện phổ biến nhất để DIP, và nó được sử dụng bởi một loạt các nhà phát triển và nhà nghiên cứu.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách thực hiện một số kỹ thuật xử lý hình ảnh kỹ thuật số cơ bản với OpenCV.Chúng tôi sẽ đề cập đến các chủ đề sau:
* Đọc và viết hình ảnh
* Hoạt động hình ảnh cơ bản
* Lọc hình ảnh
* Phân đoạn hình ảnh
* Phát hiện đối tượng
Chúng tôi sẽ sử dụng ngôn ngữ lập trình Python và chúng tôi sẽ chạy tất cả các ví dụ mã trong một cuốn sổ tay Jupyter.
## đọc và viết hình ảnh
Bước đầu tiên trong bất kỳ ứng dụng xử lý hình ảnh nào là đọc dữ liệu hình ảnh vào bộ nhớ.OpenCV cung cấp một số chức năng để đọc hình ảnh từ các định dạng tệp khác nhau, chẳng hạn như JPEG, PNG và TIFF.
Để đọc một hình ảnh, bạn có thể sử dụng hàm `cv2.Imread ()`.Hàm này đưa đường dẫn đến tệp hình ảnh làm đầu vào của nó và nó trả về một mảng numpy chứa dữ liệu hình ảnh.
Ví dụ: mã sau đọc một hình ảnh từ tệp `" cat.jpg "` và lưu trữ nó trong một biến có tên là `img`:
`` `Python
Nhập CV2
img = cv2.imread ("cat.jpg")
`` `
Khi bạn có một hình ảnh trong bộ nhớ, bạn có thể lưu nó vào một tệp bằng hàm `cv2.imwrite ()`.Hàm này đưa đường dẫn đến tệp đầu ra làm đầu vào của nó và nó cũng lấy dữ liệu hình ảnh làm đầu vào của nó.
Ví dụ: mã sau sẽ lưu hình ảnh `img` vào tệp` "cat_output.jpg" `:
`` `Python
CV2.ImWrite ("Cat_output.jpg", IMG)
`` `
## Hoạt động hình ảnh cơ bản
Khi bạn có một hình ảnh trong bộ nhớ, bạn có thể thực hiện nhiều hoạt động hình ảnh cơ bản trên đó.Các hoạt động này bao gồm:
* Thay đổi kích thước hình ảnh
* Xoay hình ảnh
* Lật hình ảnh
* Cắt hình ảnh
Để thực hiện các hoạt động này, bạn có thể sử dụng các chức năng sau:
* `cv2.resize ()`
* `cv2.rotate ()`
* `cv2.flip ()`
* `cv2.crop ()`
Ví dụ: mã sau khi thay đổi kích thước hình ảnh `img` thành một nửa kích thước ban đầu của nó:
`` `Python
img = cv2.resize (img, (img.shape [1] // 2, img.shape [0] // 2))
`` `
## Lọc hình ảnh
Lọc hình ảnh là một quá trình áp dụng hàm toán học cho mỗi pixel trong một hình ảnh.Điều này có thể được sử dụng để làm mờ hình ảnh, làm sắc nét hình ảnh hoặc loại bỏ nhiễu.
Để thực hiện lọc hình ảnh, bạn có thể sử dụng các chức năng sau:
* `cv2.blur ()`
* `CV2.SharPen ()`
* `cv2.medianblur ()`
* `cv2.bilateralfilter ()`
Ví dụ: mã sau làm mờ hình ảnh `img` bằng bộ lọc Gaussian:
`` `Python
img = cv2.blur (img, (5, 5))
`` `
## Phân đoạn hình ảnh
Phân đoạn hình ảnh là quá trình chia một hình ảnh thành nhiều vùng dựa trên một số tiêu chí.Điều này có thể được sử dụng để xác định các đối tượng trong một hình ảnh hoặc để trích xuất các tính năng từ một hình ảnh.
Để thực hiện phân đoạn hình ảnh, bạn có thể sử dụng các chức năng sau:
* `CV2.FindContours ()`
* `CV2.connectedComponents ()`
* `cv2.grabcut ()`
* `cv2.watershed ()`
Ví dụ: mã sau sử dụng hàm `cv2.findcontours ()` để tìm các đường viền của các đối tượng trong hình ảnh `img`:
`` `Python
CNTS = CV2.FindContours (IMG, CV2.RETR_EXTERNAL, CV2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
`` `
##
[ENGLISH]:
**Implementing Digital Image Processing with OpenCV**
Digital image processing (DIP) is a subfield of computer science that deals with the manipulation of digital images. It is used in a wide variety of applications, such as image editing, computer vision, and medical imaging. OpenCV (Open Source Computer Vision Library) is a free and open-source library for computer vision, machine learning, and image processing. It is one of the most popular libraries for DIP, and it is used by a wide range of developers and researchers.
In this article, we will show you how to implement some basic digital image processing techniques with OpenCV. We will cover the following topics:
* Reading and writing images
* Basic image operations
* Image filtering
* Image segmentation
* Object detection
We will use the Python programming language, and we will run all of the code examples in a Jupyter notebook.
## Reading and Writing Images
The first step in any image processing application is to read the image data into memory. OpenCV provides a number of functions for reading images from different file formats, such as JPEG, PNG, and TIFF.
To read an image, you can use the `cv2.imread()` function. This function takes the path to the image file as its input, and it returns a NumPy array that contains the image data.
For example, the following code reads an image from the file `"cat.jpg"` and stores it in a variable called `img`:
```python
import cv2
img = cv2.imread("cat.jpg")
```
Once you have an image in memory, you can save it to a file using the `cv2.imwrite()` function. This function takes the path to the output file as its input, and it also takes the image data as its input.
For example, the following code saves the image `img` to the file `"cat_output.jpg"`:
```python
cv2.imwrite("cat_output.jpg", img)
```
## Basic Image Operations
Once you have an image in memory, you can perform a variety of basic image operations on it. These operations include:
* Resizing the image
* Rotating the image
* Flipping the image
* Cropping the image
To perform these operations, you can use the following functions:
* `cv2.resize()`
* `cv2.rotate()`
* `cv2.flip()`
* `cv2.crop()`
For example, the following code resizes the image `img` to half its original size:
```python
img = cv2.resize(img, (img.shape[1] // 2, img.shape[0] // 2))
```
## Image Filtering
Image filtering is a process that applies a mathematical function to each pixel in an image. This can be used to blur the image, sharpen the image, or remove noise.
To perform image filtering, you can use the following functions:
* `cv2.blur()`
* `cv2.sharpen()`
* `cv2.medianBlur()`
* `cv2.bilateralFilter()`
For example, the following code blurs the image `img` using a Gaussian filter:
```python
img = cv2.blur(img, (5, 5))
```
## Image Segmentation
Image segmentation is the process of dividing an image into multiple regions based on some criteria. This can be used to identify objects in an image, or to extract features from an image.
To perform image segmentation, you can use the following functions:
* `cv2.findContours()`
* `cv2.connectedComponents()`
* `cv2.grabCut()`
* `cv2.watershed()`
For example, the following code uses the `cv2.findContours()` function to find the contours of the objects in the image `img`:
```python
cnts = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```
##
