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HoG 特徴量 (Python を使用)


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前準備

Python のインストール,pip と setuptools の更新,Python 開発環境

Python の URL: http://www.python.org/

【Python, pip の使い方】

Python, pip は,次のコマンドで起動できる.

Python 開発環境のインストール】

Python 用 opencv-python 4.3 のインストール

Windows の場合

コマンドプロンプトで次のコマンドを実行

python -m pip install -U opencv-python

Ubuntu の場合

端末で次のコマンドを実行

sudo apt -y update
sudo apt -y install libopencv-dev python3-opencv
  • ラズベリーパイ の場合

    端末で次のコマンドを実行

    sudo apt -y update
    sudo apt -y install libopencv-dev python3-opencv python3-opencv-apps
    

    画像ファイル fruits.jpg, home.jpg のダウンロード

    画像ファイル fruits.jpg, home.jpg のダウンロードは, Windows でコマンドプロンプト管理者として実行し, 次のコマンドを実行.

    mkdir c:\image
    cd c:\image
    curl -L https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/fruits.jpg?raw=true -o fruits.jpg
    curl -L https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/home.jpg?raw=true -o home.jpg
    

    上のコマンドがうまく実行できないときは, 別ページを参考にダウンロードを行う.

    https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/data で公開されている fruits.jpg, home.jpg を使用する(謝辞:画像の作者に感謝します)

    カラー画像から濃淡画像への変換

    Python プログラムを動かす.

    Python プログラムを動かすために, Windows では「python」, Ubuntu では「python3」などのコマンドを使う.

    あるいは, 開発環境や Python コンソール(Jupyter Qt ConsoleSpyderPyCharmPyScripter など)の利用も便利である.

    あるいは,オンラインで動くGoogle Colaboratory のノートブックの利用も,場合によっては便利である.

    import cv2
    IMROOT="C:/image/"
    bgr =cv2.imread(IMROOT + "fruits.jpg")
    mono = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.imshow("", mono)
    cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
    

    [image]

    画像が表示されるので確認. このあと,ウインドウの右上の「x」をクリックしない.画面の中をクリックしてから,何かのキーを押して閉じる

    [image]

    別の画像で試す

    import cv2
    IMROOT="C:/image/"
    bgr = cv2.imread(IMROOT + "home.jpg")
    mono = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.imshow("", mono) cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    

    画像が表示されるので確認. このあと,ウインドウの右上の「x」をクリックしない.画面の中をクリックしてから,何かのキーを押して閉じる

    [image]

    HOG 特徴量

    import cv2
    import numpy as np
    hog = cv2.HOGDescriptor()
    IMROOT="C:/image/" bgr = cv2.imread(IMROOT + "fruits.jpg")
    mono = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    descriptor = hog.compute(mono) 
    descriptor = descriptor.ravel() 
    
    print( hog.getDescriptorSize() ) print( descriptor.size ) 
    

    [image]