Chúng tôi giúp bạn làm việc với tất cả các khía cạnh để phát triển Dự án xử lý ảnh kỹ thuật số tốt nhất bằng Python bằng các thư viện nguồn mở mong muốn. Ngoài ra, bằng cách nắm tay chúng tôi, bạn có thể học những điều sau trong Python,
- Để hiểu tầm quan trọng của các phần cứng khác nhau với quy trình làm việc của nó
- Để viết mã riêng bằng ngôn ngữ lập trình
- Để biết các luồng xử lý ảnh với xu hướng sắp tới của nó
- Để áp dụng các bộ lọc hình ảnh khác nhau và phân loại phù hợp
- Để xây dựng, triển khai và gỡ lỗi toàn bộ chương trình
- Để giải quyết vấn đề một cách độc lập thông qua các kỹ năng của chính họ
- Để quản lý các phần mềm và hệ điều hành khác nhau trên hệ thống nhúng
- Để biết nhu cầu cập nhật phần mềm theo thời gian
Xử lý hình ảnh là gì?
Xử lý hình ảnh kỹ thuật số là thực hành áp dụng các thuật toán thông minh dựa trên máy tính để phân tích hình ảnh kỹ thuật số. Cuối cùng, những phát triển kỹ thuật số này có nhiều khả năng hơn so với việc sử dụng analog truyền thống để xử lý các kỹ thuật đầy thách thức đối với hình ảnh
Trang này nói về những phát triển nghiên cứu mới nhất trong Khu vực xử lý ảnh kỹ thuật số và tầm quan trọng của Python trong lĩnh vực nghiên cứu DIP
Nhân tiện, các hoạt động quan trọng nhất liên quan đến xử lý ảnh kỹ thuật số là chuyển đổi affine và lọc. Chủ yếu, nó dựa vào việc phân tích hình ảnh để hiểu rõ hơn về con người và máy móc. Nói chính xác, nó hoạt động trên các hình ảnh hai chiều để chuyển đổi một hình ảnh thành một hình thức khác bằng cách áp dụng các kỹ thuật cần thiết
Ở đây, chúng tôi đã đề cập đến một số ngành khoa học chủ yếu giao thoa với xử lý ảnh kỹ thuật số,
- Tầm nhìn sinh học
- Xử lý tín hiệu
- Nhận dạng mẫu
- Học máy
- điện tử kỹ thuật số
- Trí tuệ nhân tạo
- Robotics và Tầm nhìn Robot
- Thị giác máy / máy tính
Như đã đề cập trước đó, nó được sử dụng trong nhiều ngành kỹ thuật để hỗ trợ nhiều ứng dụng xử lý ảnh kỹ thuật số. Và, một số trong số họ được đưa ra dưới đây để bạn tham khảo
- Xác thực sinh trắc học [nhận dạng khuôn mặt, mống mắt và nhận dạng vân tay]
- Thao tác hình ảnh kỹ thuật số, khử nhiễu, cải thiện, chỉnh sửa, v.v.
- Viễn thám [Xử lý ảnh trên ảnh vệ tinh và ảnh hàng không]
- Ứng dụng công nghiệp [đánh giá sản phẩm và xác định cấu trúc hạt]
- Chẩn đoán y tế sử dụng phân tích hình ảnh lâm sàng
- Không gian / Thiên văn
- Xử lý hình ảnh [bắt đầu từ hình ảnh Hubble đến kính viễn vọng trên mặt đất]
Các bước trong xử lý ảnh là gì?
- Bước 1. Thu thập hình ảnh [Lấy [các] hình ảnh làm đầu vào]
- Bước 2. Nâng cao hình ảnh [Cải thiện chất lượng hình ảnh]
- Bước 3. Phục hồi hình ảnh [Phục hồi hình ảnh gốc]
- Bước 4. Xử lý hình ảnh màu [Đơn giản hóa nhận dạng đối tượng]
- Bước 5. Phân tích sóng con [Đánh giá các thay đổi thích ứng]
- Bước 6. Nén hình ảnh [Giảm thiểu kích thước hình ảnh thực tế mà không ảnh hưởng đến chất lượng]
- Bước 7. Xử lý hình thái [Phân tích các đặc điểm hình thái của hình ảnh]
- Bước 8. Phân đoạn hình ảnh [Phân vùng hình ảnh thành nhiều phần dựa trên các ràng buộc nhất định]
Từ những điều trên, chúng tôi đã chọn bước “chuyển đổi màu” cho mục đích trình diễn. Ở đây, chúng tôi chỉ giới thiệu cho các bạn các bước thực hiện quy trình chuyển đổi màu sắc.
Sơ đồ luồng chuyển đổi màu
- Bước 1. Chuẩn bị máy ảnh
- Bước 2. Chụp ảnh từ máy ảnh
- Bước 3. Tiếp theo, áp dụng bộ lọc trên hình ảnh trùng lặp để giảm thiểu nhiễu
- Bước 4. Sau đó, chuyển đổi hình ảnh làm mịn thành mô hình HSV
- Bước 5. Sau đó, lấy giá trị HSV từ mô hình HSV
- Bước 6. Nếu giá trị HSV khớp với giá trị hiện tại, thì chỉ định độ bão hòa, giá trị cờ và màu sắc;
- Bước 7. Tiếp theo, áp dụng bộ lọc trên hình ảnh HSV và phát hiện cạnh
- Bước 8. Sau đó, tạo các điểm nổi bật trên các cạnh cần thiết
- Bước 9. Sau đó, in chú thích và điểm nổi bật trên hình ảnh thực tế
- Bước 10. Xem đầu ra trên màn hình trực quan
Trên thực tế, có ba ma trận trong một hình ảnh có màu duy nhất để biểu thị ba kênh khác nhau như kênh Đỏ, kênh Xanh lục và kênh Xanh lam [RGB]. Khi bạn đang xử lý ảnh màu, cần phải biết về các kênh này.
Cài đặt Python cho các dự án xử lý ảnh kỹ thuật số
Ghi chú. Để tích hợp thư viện OpenCV cho các Dự án xử lý ảnh kỹ thuật số của bạn bằng Python, cần phải cài đặt Python [phiên bản 3] trên hệ thống của bạn. Sau khi cài đặt, hãy chạy lệnh “nhập cv2” trong dấu nhắc lệnh hoặc trình bao python để biết quá trình cài đặt đã hoàn tất thành công hay chưa
- Linux$
- sudo apt-get cài đặt libopencv-dev python-opencv
- Hệ điều hành Mac
- $ brew cài đặt opencv3 –with-contrib –with-python3
- các cửa sổ
- $ pip cài đặt opencv-python
Chẳng hạn, trong xử lý ảnh, bộ phân loại đóng vai trò quan trọng trong việc đào tạo và mô hình hóa dữ liệu để tìm ra các đặc điểm ảnh khác nhau để phân loại. Để người dùng dễ dàng, nó cung cấp khả năng tạo các bộ phân loại tùy chỉnh để nhận dạng mẫu, nhận dạng đối tượng. Các bước dưới đây sẽ cung cấp ý tưởng rõ ràng về cách tạo trình phân loại của riêng bạn trong Windows,
- Thu thập hình ảnh cho cơ sở dữ liệu
- Tổ chức các hình ảnh tiêu cực
- Đánh dấu hình ảnh tích cực và cắt chúng
- Tạo một Vector Hình ảnh Tích cực
- Hoàn thành khóa đào tạo Haar Cascade
- Xây dựng tệp XML
Quan trọng nhất, Python 3 được trang bị các thư viện khổng lồ để đáp ứng nhu cầu của các học giả hoặc nhà phát triển để xây dựng các Dự án xử lý ảnh kỹ thuật số mong muốn của họ bằng Python. Các thư viện python này hỗ trợ các tập dữ liệu quy mô nhỏ và quy mô lớn để thực hiện tất cả các loại hoạt động kỹ thuật dữ liệu để đưa ra quyết định hiệu quả. Hơn nữa, chúng tôi đã đưa ra các tính năng đặc biệt khiến Python 3 trở nên độc đáo so với các phiên bản khác,
Các tính năng mới độc quyền của Python 3
- Chuỗi ngoại lệ
- Phân tách Unicode theo byte
- Mở rộng giải nén Tuple
- Chuỗi Unicode [mặc định]
- Khai báo các biến không cục bộ
- Cú pháp đối số “chỉ từ khóa”
- Chú thích hàm [thêm siêu dữ liệu vào giá trị và tham số trả về của hàm]
Thư viện Python nào được sử dụng để Xử lý ảnh?
Thư viện hình ảnh Python được gọi ngắn gọn là PIL. Thư viện nguồn mở hỗ trợ Python được thiết kế đặc biệt để xử lý hình ảnh kỹ thuật số như đọc hình ảnh, lưu trữ [ở định dạng jpg, gif, png, bmp, v.v. ] và thay đổi kích thước trong các dự án nhúng. Đồng thời, nó thường được sử dụng để biểu diễn hình ảnh, phân tích hình ảnh và lưu trữ hình ảnh
Ngày nay, nhu cầu về thị giác máy tính và hình ảnh kỹ thuật số đang phát triển với tốc độ cực nhanh trên tất cả các khía cạnh của kỹ thuật CNTT. Dù vô tình hay hữu ý, chúng ta đang trải nghiệm những dịch vụ này thông qua nhiều giải pháp thời gian thực. Ngoài ra, nó mở đường cho việc xử lý các vấn đề phức tạp trong hệ thống phần cứng và phần mềm kỹ thuật số
Tương tự như DIP, thị giác máy tính cũng đang trên đà phát triển song song. Và, các công nghệ và thuật toán được xác định rõ ràng được sử dụng trong các lĩnh vực này, các dự án web và di động được sử dụng có chủ ý để nâng cao khoa học dữ liệu và tin học hình ảnh. Chúng tôi có thể hỗ trợ các thư viện ngôn ngữ lập trình khác như sau,
Ở một mức độ lớn, thị giác máy tính và xử lý hình ảnh hỗ trợ một khối lượng lớn các thư viện ngôn ngữ lập trình khác nhau. Một mặt, các ngôn ngữ này chủ yếu được sử dụng trong quy trình phụ trợ, chẳng hạn như Ruby, C# và Java. Mặt khác, một số ngôn ngữ được sử dụng trong quy trình giao diện người dùng, chẳng hạn như JavaScript. Ở đây, chúng tôi đã liệt kê ra một số đặc điểm quan trọng cần lưu ý trong các dự án Python DIP,
Các tính năng chính của các dự án xử lý ảnh kỹ thuật số bằng Python
- Viết văn bản trên hình ảnh
- Thao tác đơn pixel
- Lọc hình ảnh [Đường viền, Phát hiện cạnh, Làm mờ, Làm mịn]
- Mặt nạ hình ảnh và quản lý lớp phủ trong suốt
- Nâng cao hình ảnh [Điều chỉnh độ sáng, màu sắc, độ sắc nét, độ tương phản]
- Và nhiều cái khác
Hơn nữa, nếu bạn cần hỗ trợ nghiên cứu và phát triển tốt nhất trong lĩnh vực dự án xử lý Hình ảnh Kỹ thuật số bằng python, hãy liên hệ với nhóm nghiên cứu của chúng tôi. Chúng tôi sẽ đưa ra hướng dẫn từng bước trong tất cả các giai đoạn nghiên cứu của bạn