パイソンビターショート-CV2

CV2学習##

概要##

cv2は、コンピューターの視覚処理で広く使用されているサードパーティのライブラリです。また、[顔認識]（https://cloud.tencent.com/product/facerecognition?from=10680）、人間の目の認識など、十分に訓練された認識モデルも含まれています。今回は、画像の違いを区別するプログラムを実装したいと思います。。次の2つの写真にはいくつかの違いがあります。わかりますか？（私の醜いキーチェーンを許してください）
**写真1 **

**写真2 **

コード＃＃

# 必要なパッケージをインポートします
import cv2  # pip install opencv-python
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont  # pip install pillow

# 最初の画像をインポートする
first1 = cv2.imread(
 r"D:\360MoveData\Users\cmusunqi\Documents\GitHub\R_and_python\python\CV2\1.jpg")
# カラー画像をグレースケール画像に変換する
first1 = cv2.cvtColor(first1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# ガウスブラー、目的はいくつかのノイズを除去することです
first1 = cv2.GaussianBlur(first1,(21,21),1.5)
# 21,21 ガウスペインです。最後のパラメータはぼかしパラメータです。ぼかしが大きいほど、深刻になります。

# 2番目の画像をインポートします
first2 = cv2.imread(
 r"D:\360MoveData\Users\cmusunqi\Documents\GitHub\R_and_python\python\CV2\2.jpg")
# カラー画像をグレースケール画像に変換する
first2 = cv2.cvtColor(first2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# ガウスブラー、目的はいくつかのノイズを除去することです
first2 = cv2.GaussianBlur(first2,(21,21),0.5)
# 21,21 ガウスペインです。最後のパラメータはぼかしパラメータです。ぼかしが大きいほど、深刻になります。

# 2つの写真を比較する
chayi = cv2.absdiff(first2,first1)
# ガウスブラーが再び
img = cv2.GaussianBlur(chayi,(21,21),0.5)

# # エッジ検出
canny = cv2.Canny(img,40,200)

# 検出された異常を元の画像でオーバーレイします
canny_a = cv2.add(first1,canny)

# 認識画像を保存します
cv2.imwrite('pred.jpg',canny_a)

結果＃＃

写真をグレースケールに変換したため、ここでは変換しなかったため、写真は灰色に見えます。CV2の比較写真を見ると、キーチェーンのイヤーピックの横に浅いマークがあることがわかります。これはエッジ認識の違いであり、パラメータ設定で問題になる可能性があります。

結びの言葉##

love & peace