15、计算机视觉的现实应用与Mahotas库实践

计算机视觉的现实应用与Mahotas库实践

一、图像中条形码的检测

条形码是一种信息的可视化表示方式，便于特定机器理解。常见的条形码格式由不同粗细的平行垂直线条以及它们之间不同的间距组成。下面我们将展示如何从静态图像中检测简单的平行线条格式的条形码。

操作步骤

1. 读取源图像 ：

import numpy as np
import cv2
image=cv2.imread('/home/pi/book/dataset/barcode.jpeg', 1)
input = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 计算水平和垂直导数并求差 ：

hor_der = cv2.Sobel(input, ddepth=-1, dx=1, dy=0, ksize = 5)
ver_der = cv2.Sobel(input, ddepth=-1, dx=0, dy=1, ksize=5)
diff = cv2.subtract(hor_der, ver_der)

3. 转换为8位无符号整数数组 ：

diff = cv2.convertScaleAbs(diff)

4. 应用高斯模糊去除噪声 ：

blur = cv2.GaussianBlur(diff, (3, 3), 0)

5. 将图像转换为二值图像 ：

ret, th = cv2.threshold(blur, 225, 255, cv2.THRESH_BINARY)

6. 膨胀图像 ：

dilated = cv2.dilate(th, None, iterations = 10)

7. 进行形态学腐蚀操作 ：

eroded = cv2.erode(dilated, None, iterations = 15)

8. 查找所有轮廓 ：

(contours, hierarchy) = cv2.findContours(eroded, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

9. 找到最大轮廓 ：

areas = [cv2.contourArea(temp) for temp in contours]
max_index = np.argmax(areas)
largest_contour = contours[max_index]

10. 绘制边界矩形 ：

x, y, width, height = cv2.boundingRect(largest_contour)
cv2.rectangle(image, (x, y), (x+width, y+height),(0,255,0), 2)
cv2.imshow('Detected Barcode',image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意事项

此代码计算量较大，在较旧且未超频的树莓派型号上，不要期望有很高的帧率。并且该代码可能不适用于所有图像，对于不同的图像，可能需要调整以下代码行：

blur = cv2.GaussianBlur(diff, (3, 3), 0)
dilated = cv2.dilate(th, None, iterations = 10)
eroded = cv2.erode(dilated, None, iterations = 15)

应用拓展

基于此程序，可以创建许多现实应用，如用于USB网络摄像头实时视频流的条形码区域检测器，以及通用的条形码检测程序。可以使用跟踪条来调整传递给函数的参数。

流程图

graph TD;
    A[读取源图像] --> B[计算水平和垂直导数并求差];
    B --> C[转换为8位无符号整数数组];
    C --> D[应用高斯模糊去除噪声];
    D --> E[将图像转换为二值图像];
    E --> F[膨胀图像];
    F --> G[进行形态学腐蚀操作];
    G --> H[查找所有轮廓];
    H --> I[找到最大轮廓];
    I --> J[绘制边界矩形];

二、实现色度键效果

色度键合成，也称为绿幕或蓝幕效果，是一种后期制作技术，可用于静态图像和实时视频。下面我们将展示如何使用树莓派和USB网络摄像头，结合OpenCV和Python 3实现电影风格的色度键效果。

操作步骤

1. 导入所需库并初始化视频捕获对象 ：

import numpy as np
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)

2. 设置USB网络摄像头的分辨率 ：

cap.set(3, 640)
cap.set(4, 480)

3. 读取背景图像 ：

bg = cv2.imread('/home/pi/book/dataset/bg.jpg', 1)

4. 循环读取USB网络摄像头的帧 ：

while True:
    ret, frame = cap.read()

5. 将图像转换为HSV颜色空间并计算背景绿幕的掩码 ：

hsv=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
image_mask=cv2.inRange(hsv, np.array([40, 50, 50]), np.array([80, 255, 255]))

6. 将掩码应用于背景图像 ：

bg_mask=cv2.bitwise_and(bg, bg, mask=image_mask)

7. 提取前景 ：

fg_mask=cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=cv2.bitwise_not(image_mask))

8. 合成最终图像 ：

cv2.imshow('Output', cv2.add(bg_mask, fg_mask))
if cv2.waitKey(1) == 27:
    break
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

注意事项

• 背景图像的分辨率必须与网络摄像头设置的分辨率相同，否则Python 3解释器会抛出错误。
• 实现色度键效果时，要键控的对象不能与背景屏幕颜色相同。如果使用绿色背景，则对象及其任何部分都不能是绿色，蓝色背景同理。
• 效果可能不完美，这是由于照明不完美导致的。解决方法是为绿色背景和前景对象提供良好且均匀的照明。

流程图

graph TD;
    A[导入所需库并初始化视频捕获对象] --> B[设置USB网络摄像头的分辨率];
    B --> C[读取背景图像];
    C --> D[循环读取USB网络摄像头的帧];
    D --> E[将图像转换为HSV颜色空间并计算背景绿幕的掩码];
    E --> F[将掩码应用于背景图像];
    F --> G[提取前景];
    G --> H[合成最终图像];

三、Mahotas库的使用

Mahotas是一个用于图像处理和计算机视觉相关任务的Python库，由Luis Pedro开发。它实现了许多计算机视觉相关算法，用C++实现并基于NumPy数组操作，同时为Python 3提供了简洁的接口。

安装Mahotas

在树莓派上安装Mahotas可以使用以下命令：

pip3 install mahotas

安装后，将其组件路径添加到环境变量中：
1. 打开 ~/.profile 文件进行编辑：

nano ~/.profile

2. 在文件末尾添加以下行：

PATH='$PATH:/home/pi/.local/bin'

3. 重启树莓派：

sudo reboot

验证安装是否成功：

python3 -c 'import mahotas'

如果命令没有返回错误，则安装成功。

读取图像和内置图像

Mahotas有许多内置图像，可以使用以下代码加载和显示：

import matplotlib.pyplot as plt
import mahotas
# 加载内置彩色图像
photo = mahotas.demos.load('luispedro')
plt.imshow(photo)
plt.axis('off')
plt.show()
# 加载内置灰度图像
photo = mahotas.demos.load('luispedro', as_grey=True)
plt.imshow(photo, cmap='gray')
# 加载其他内置图像
photo = mahotas.demos.load('nuclear')
photo = mahotas.demos.load('lena')
photo = mahotas.demos.load('DepartmentStore')
# 读取磁盘上的图像
photo= mahotas.imread('/home/pi/book/dataset/4.1.01.tiff')

图像阈值处理

可以使用Mahotas中的函数对灰度图像进行阈值处理，以下是Otsu二值化和Riddler - Calvard方法的示例：

Otsu二值化

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import mahotas
photo = mahotas.demos.load('luispedro', as_grey=True)
photo = photo.astype(np.uint8)
T_otsu = mahotas.otsu(photo)
plt.imshow(photo > T_otsu, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

Riddler - Calvard方法

T_rc = mahotas.rc(photo)
plt.imshow(photo > T_rc, cmap='gray')

距离变换

距离变换是一种形态学操作，最好用二值（0和1）图像可视化。Mahotas的 mahotas.distance() 函数可以接受图像并计算距离变换。示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import mahotas
f = np.ones((256, 256), bool)
f[64:191, 64:191] = False
plt.subplot(121)
plt.imshow(f, cmap='gray')
plt.title('Original Image')
dmap = mahotas.distance(f)
plt.subplot(122)
plt.imshow(dmap, cmap='gray')
plt.title('Distance Transform')
plt.show()

颜色空间转换

可以将RGB图像转换为棕褐色，示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import mahotas
photo = mahotas.demos.load('luispedro')
photo = mahotas.colors.rgb2sepia(photo)
plt.imshow(photo)
plt.axis('off')
plt.show()

结合Mahotas和OpenCV

由于Mahotas和OpenCV都使用NumPy数组存储和处理图像，因此可以将它们结合使用。以下是一个示例，将实时帧转换为灰度版本，然后应用Mahotas实现的Otsu二值化：

import cv2
import numpy as np
import mahotas as mh
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    T_otsu = mh.otsu(frame)
    output = frame > T_otsu
    output = output.astype(np.uint8) * 255
    cv2.imshow('Output', output)
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

通过以上内容，我们学习了图像中条形码的检测、色度键效果的实现以及Mahotas库的使用，这些技术在计算机视觉领域有着广泛的应用。希望这些知识能帮助你在相关领域进行更深入的探索和实践。

四、技术对比与总结

不同技术的特点对比

技术名称	特点	适用场景
条形码检测（OpenCV）	计算量较大，通过一系列图像处理步骤（如导数计算、模糊、阈值处理、形态学操作等）来定位条形码区域。代码可能需要根据不同图像进行调整。	静态图像或实时视频流中的条形码检测，如商品扫码、物流管理等场景。
色度键效果（OpenCV）	可实现电影风格的背景替换效果，但对光照条件要求较高，背景和前景颜色不能相同。	视频制作、直播、虚拟会议等需要背景替换的场景。
Mahotas库	实现了众多计算机视觉算法，用C++实现并基于NumPy数组操作，接口简洁，功能丰富（如阈值处理、距离变换、颜色空间转换等）。	图像处理、计算机视觉研究和开发，可与OpenCV结合使用。

技术的综合应用思路

在实际应用中，可以将这些技术进行综合运用。例如，在一个智能零售系统中，可以使用条形码检测技术识别商品的条形码，获取商品信息；同时，利用色度键效果为收银员或顾客提供虚拟的背景，增加交互的趣味性；再结合Mahotas库对商品图像进行处理，如进行质量检测、特征提取等。

未来发展展望

随着计算机硬件性能的不断提升和计算机视觉技术的不断发展，这些技术将在更多领域得到应用。例如，条形码检测技术可能会更加智能化，能够适应更多复杂的环境和条形码格式；色度键效果可能会更加自然和真实，对光照条件的要求也会降低；Mahotas库可能会不断增加新的功能和算法，提高处理效率和准确性。

五、常见问题及解决方案

条形码检测常见问题

问题	原因	解决方案
检测不到条形码	图像质量差、光照不均匀、条形码格式不匹配	调整光照条件，提高图像清晰度；对代码中的参数（如模糊程度、膨胀和腐蚀次数等）进行调整；使用更复杂的条形码检测算法。
检测结果不准确	图像中有干扰因素、参数设置不合理	对图像进行预处理，去除干扰因素；根据不同的图像调整代码中的参数。

色度键效果常见问题

问题	原因	解决方案
背景替换不自然	光照不均匀、前景和背景颜色有重叠	提供良好且均匀的照明；选择与前景颜色差异较大的背景颜色；对掩码进行优化处理。
部分像素未正确替换	摄像头对颜色的识别不准确	调整摄像头的参数，如白平衡、对比度等；对图像进行颜色校正。

Mahotas库使用常见问题

问题	原因	解决方案
安装失败	网络问题、依赖库缺失	检查网络连接，确保网络畅通；安装所需的依赖库。
函数调用出错	输入参数类型或格式不正确	查看函数的文档说明，确保输入参数的类型和格式正确。

六、总结与建议

总结

本文详细介绍了图像中条形码的检测、色度键效果的实现以及Mahotas库的使用。条形码检测通过一系列图像处理步骤定位条形码区域；色度键效果可实现背景替换，但对光照和颜色有要求；Mahotas库功能丰富，可与OpenCV结合使用，为图像处理和计算机视觉提供了更多的选择。

建议

• 在进行条形码检测时，要根据实际情况调整代码中的参数，以提高检测的准确性和稳定性。
• 实现色度键效果时，要注意光照条件和背景颜色的选择，以获得更自然的效果。
• 使用Mahotas库时，要充分利用其丰富的功能，同时注意函数的输入参数和返回值。
• 在实际应用中，可以将这些技术进行综合运用，发挥它们的优势，解决更多的实际问题。

学习路径建议

对于初学者来说，可以先从简单的示例代码入手，理解每个技术的基本原理和操作步骤；然后尝试对代码进行修改和优化，以适应不同的需求；最后，可以将这些技术应用到实际项目中，提高自己的实践能力。同时，要不断学习和关注计算机视觉领域的最新发展，掌握更多的技术和方法。

流程图：学习路径

graph LR;
    A[学习基本原理和示例代码] --> B[修改和优化代码];
    B --> C[应用到实际项目];
    C --> D[关注最新发展，学习新技术];

通过以上内容，我们对计算机视觉中的条形码检测、色度键效果和Mahotas库有了更深入的了解。希望这些知识和建议能帮助你在计算机视觉领域取得更好的成果。