トップページ ▶ 人工知能，実世界DB ▶ OpenCV のプログラム例 ▶ Python + OpenCV 4 でビデオカメラ画像の表示、ファイル書き出し、濃淡画像処理
サイトマップ サイト内検索 まとめページ アクセスログ

Python + OpenCV 4 でビデオカメラ画像の表示、ファイル書き出し、濃淡画像処理

全体構成 情報工学の基礎 インストール，運用 人工知能，実世界DB データ処理 プログラミング 支援 連絡先，業績など

目次

【サイト内の関連ページ】

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

    カメラ画像の表示

    USB接続できるビデオカメラを準備し，パソコンに接続しておく．

    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 Console，Spyder，PyCharm，PyScripter 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
import numpy as np
v = cv2.VideoCapture(0)
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    cv2.imshow("", f)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
v.release()
cv2.destroyAllWindows()

    ※ 止めたいとき，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，「q」のキーを押して閉じる

    カラー画像から濃淡画像への変換

    USB接続できるビデオカメラを準備し，パソコンに接続しておく． 

    import cv2
import numpy as np
v = cv2.VideoCapture(0)
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    mono = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.imshow("", mono)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
v.release()
cv2.destroyAllWindows()

    ※ 止めたいとき，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，「q」のキーを押して閉じる

    ビデオファイルの書き出し

    USB接続できるビデオカメラを準備し，パソコンに接続しておく． 

    import cv2
import numpy as np
v = cv2.VideoCapture(0)
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
IMROOT="C:/image/"
out = cv2.VideoWriter(IMROOT + 'output.avi', fourcc, 20.0, (640, 480), False) 
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    mono = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.imshow("", mono)
    out.write(mono)   
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
v.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

    ※ 止めたいとき，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，「q」のキーを押して閉じる

    止めると、ビデオファイル C:/image/output.avi ができる。ディレクトリ C:/image は前もって作っておくこと

    ヒストグラム平坦化 (histogram equalization)

    ヒストグラム平坦化は、モノクロ画像の表示をあざやかにするなどで役に立つ方法

    USB接続できるビデオカメラを準備し，パソコンに接続しておく． 

    import cv2
import numpy as np
v = cv2.VideoCapture(0)
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    mono = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    equ = cv2.equalizeHist(mono)
    cv2.imshow("", equ)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
v.release()
cv2.destroyAllWindows()

    ※ 止めたいとき，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，「q」のキーを押して閉じる

    OTSU の方法による２値化 

    import cv2
import numpy as np
v = cv2.VideoCapture(0)
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    mono = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    r, dst = cv2.threshold(mono, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
    cv2.imshow("", dst)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
v.release()
cv2.destroyAllWindows()

    ※ 止めたいとき，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，「q」のキーを押して閉じる

    輪郭抽出

    ここでの輪郭抽出は、２値化の結果を利用して輪郭を抽出している 

    import cv2
import numpy as np
v = cv2.VideoCapture(0)
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    mono = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    r, dst = cv2.threshold(mono, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
    contours, hierarchy = cv2.findContours(dst, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cv2.drawContours(f, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
    cv2.imshow("", f)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
v.release()
cv2.destroyAllWindows()

    ※ 止めたいとき，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，「q」のキーを押して閉じる

    ビデオファイルを使って試す

    前準備として，ビデオファイルを準備する

    ここで使用するビデオファイル：sample1.mp4

    このビデオファイルのダウンロードは， Windows でコマンドプロンプトを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 -O https://www.kkaneko.jp/sample/face/sample1.mp4

    上のコマンドがうまく実行できないときは， sample1.mp4 ダウンロードし、C:/image に置いておく

    OTSU の方法による２値化 

    import cv2
import numpy as np
IMROOT="C:/image/"
v = cv2.VideoCapture(IMROOT + 'sample1.mp4')
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    mono = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    r, dst = cv2.threshold(mono, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
    cv2.imshow("f", f)
    cv2.imshow("dst", dst)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
v.release()
cv2.destroyAllWindows()

    ※ 止めたいとき，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，「q」のキーを押して閉じる

    輪郭抽出

    ここでの輪郭抽出は、２値化の結果を利用して輪郭を抽出している 

    import cv2
import numpy as np
IMROOT="C:/image/"
v = cv2.VideoCapture(IMROOT + 'sample1.mp4')
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    mono = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    r, dst = cv2.threshold(mono, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
    contours, hierarchy = cv2.findContours(dst, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cv2.drawContours(f, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
    cv2.imshow("f", f)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
v.release()
cv2.destroyAllWindows()

    ※ 止めたいとき，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，「q」のキーを押して閉じる

    OTSU の方法による２値化のあと, 数え上げと画素値の平均

    次のことを行う 

    import cv2
import numpy as np
IMROOT="C:/image/"
v = cv2.VideoCapture(IMROOT + 'sample1.mp4')
i = 0
res = open(IMROOT + 'result.csv', mode='a')
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    mono = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    r, dst = cv2.threshold(mono, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
    lab = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2LAB)
    cv2.imshow("f", f)
    cv2.imshow("dst", dst)
    cv2.imshow("L", lab[:,:,0])
    cv2.imshow("A", lab[:,:,1])
    cv2.imshow("B", lab[:,:,2])
    total = np.sum(dst)
    print( "%d, %d, %f, %f, %f" % (i, total, np.sum(lab[:,:,0])/total, np.sum(lab[:,:,1])/total, np.sum(lab[:,:,2])/total ) )
    res.write( "%d, %d, %f, %f, %f\n" % (i, total, np.sum(lab[:,:,0])/total, np.sum(lab[:,:,1])/total, np.sum(lab[:,:,2])/total ) )
    i = i + 1
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
v.release()
res.close()
cv2.destroyAllWindows()

    ※ 止めたいとき，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，「q」のキーを押して閉じる

    1列目：フレーム番号、２列目：OTSU の方法による２値化の結果白色となった画素数、３列目：L成分の平均、４列目：a成分の平均、５列目：b成分の平均

    本サイトは金子邦彦研究室のWebページである．

    資料等の公開では，原則，「クリエイティブコモンズ BY NC SA」として公開するようにしている． PDFファイル，パワーポイントファイルなどには， 「クリエイティブコモンズ BY NC SA」を明記するとともに，ロゴを記載するようにしている（作業が間に合っていない分もあるのでご容赦ください）．

    公開している資料をご利用になる場合の，再配布の条件，剽窃の防止などについて，別ページで説明している． 再配布や資料改変の際には，そのページをご確認ください．

    サイトマップは，サイトマップのページをご覧下さい． 本サイト内の検索は，サイト内検索のページをご利用下さい．

    問い合わせ先： 金子邦彦（かねこ くにひこ） [image]