Az első példaprogramunk betölt külső fájlból egy képet, megjeleníti, billentyűlenyomások után több tengely szerint tükrözi, és fájlba menti az eredményt. Futtassuk a programot és nézzük meg a hatását! Utána lépésenként bemutatjuk a forráskód felépítését.
# OpenCV2 képbeolvasás, megjelenítés és tükrözés
# OpenCV online dokumentáció: https://docs.opencv.org/
# OpenCV modul definíciók importálása
import cv2
# OpenCV verziószám kiíratása
print('OpenCV verzió:', cv2.__version__)
# Kép beolvasása fájlból
img = cv2.imread('OpenCV-logo.png', cv2.IMREAD_COLOR)
# Képméret kiíratása konzolra
print(img.shape)
# Kép megjelenítése ablakban
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
# Tükrözés a függőleges középtengelyre és megjelenítés
flipped = cv2.flip(img, 1)
cv2.imshow('image', flipped)
cv2.imwrite('OpenCV-logo-flipped.png', flipped)
cv2.waitKey(0)
# Tükrözés mindkét középtengelyre és megjelenítés
flipped2 = cv2.flip(img, -1)
cv2.imshow('image', flipped2)
cv2.waitKey(0)
# Összes ablak bezárása
cv2.destroyAllWindows()Az OpenCV Python nyelvből való használatához szükséges csomagként való előzetes telepítése. Ha ez megtörtént, akkor a programunk elején beilleszthetjük a definíciókat az import paranccsal. Az OpenCV csomag neve cv2, ezen keresztül érhetjük majd el a függvényeket és a definíciókat. Például a csomagban definiált __version__ nevű sztring változó az OpenCV verziószámát adja, amit a programunkban a print() függvénnyel ki is íratunk a konzolra.
Digitális képek rendszerint külső fájlból érkeznek a programjainkba, ahol feldolgozzuk, és közben megjelenítjük őket. Kép beolvasásra a cv2.imread() függvény használható. Paraméterként a beolvasandó fájl nevét kell megadnunk. Ez tartalmazhat akár teljes vagy relatív elérési utat is. Ha ilyet nem adunk meg, akkor a képfájlnak a programunkkal azonos könyvtárban kell elhelyezkednie. Az elterjedt PNG és JPG fájlok kezelése támogatott. A cv2.imread() függvény további paraméterezésével a szürkeárnyalatos konverziónál ismerkedünk majd meg.
A beolvasás eredménye egy n-dimenziós Numpy tömb lesz. Ennek megkaphatjuk a dimenzióit a shape attribútumával.
Az OpenCV képmegjelenítő függvénye a cv2.imshow(). A kép önálló ablakban jelenik meg.
A cv2.imshow() függvény végrehajtása után a programunk futása rögtön folytatódik. A program kilépésekor minden ablak eltűnik. Emiatt szükséges, hogy egyes eredmények megjelenítése után várakozzunk a folytatásra. Legegyszerűbben a cv2.waitKey() függvénnyel tehetjük ezt meg. A nevéből kitalálható, hogy billentyűlenyomásra vár. Másrészt megadhatunk egy egész számértéket paraméterként, ami a maximális várakozási időt adja meg ezredmásodpercben. Ha addig nem történik billentyűlenyomás, akkor visszatér. A cv2.waitKey() visszaadja a lenyomott billentyű kódját is, de ezzel egyelőre nem foglalkozunk. (A cv2.waitKey() függvény részletes ismertetése a függelékben megtalálható.)
Az OpenCV számos függvényt biztosít a képmátrixok módosítására. Az egyik legegyszerűbb a kép tükrözése különféle középtengelyeire. Ezt a cv2.flip() függvény végzi. Első paramétere a tükrözendő kép. Második paramétere a tükrözés módját adja meg. Egész számot kell átadnunk. Ha értéke pozitív (példánkban 1), akkor a függőleges középtengelyre tükröz. 0 érték esetén a vízszintes középtengelyt használja, negatív érték esetén pedig mindkettőre tükröz. Eredménye egy új Numpy tömb lesz.
Képet a cv2.imwrite() függvénnyel írhatunk ki fájlba. Első paramétere a kiírandó fájl neve, akár elérési úttal, hasonlóan a beolvasáshoz. A fájl formátumát a kiterjesztés alapján határozza meg. Célszerű png vagy jpg kiterjesztést választani. A második paraméter a kiírandó képet reprezentáló Numpy tömb.
A cv2.destroyAllWindows() függvény az összes OpenCV képablakot bezárja. A program legvégén ezt célszerű használnunk, hogy érvényes visszatérési kóddal térjen vissza a programunk.
1. feladat: Végezzük el az alábbi módosításokat az első példaprogramon!
2. feladat: Tegyük billentyűzetről vezérelhetővé az első példaprogramot!
3. feladat: Bővítsük a 2. feladatban elkészített programunkat kép transzponálással (sorok és oszlopok cseréje)!
4. feladat: Kép forgatása balra és jobbra 90 fokkal
Gyakori probléma, hogy a kép készítésekor a kamera állása nem megfelelő, így 90 fokkal elforgatott képet kapunk. Bővítsük az előző programunkat úgy, hogy korrigálni tudjuk ezt!
5. feladat: Készítsünk animált megjelenítést!