Xã hội ngày càng phát triển thì công nghệ cũng càng ngày càng phát triển theo từ các cuộc cách mạng công nghiệp đầu tiên đến bây giờ là cuộc cách mạng công ngiệp 4.0 . Là cuộc cách mạng mà cốt lõi là công nghệ thông tin với các thiết bị thông minh như robot hay xe tự lái để tăng năng suất lao động và phục vụ cho các nhu cầu đời sống con người nhưng vấn đề gặp phải chung ở đây đối với các thiết bị này là chúng vẫn còn rất ngây ngô so để chúng có trở nên thực sự thông minh thì con người phải dạy cho chúng hiểu và phân được các sự vật trong thực tế nhằm đưa ra các bài toán xử lý chính xác nhằm đạt được mục đích công việc từ đó đã phát triển nên khái niệm Image Processing . Qua quá trình phát triển thì các lập trình viên đã phát triển các thư viện hỗ trợ hay còn gọi là OpenCV cho quá trình xử lý ảnh. Nhờ đó mà khi xử lý ảnh chúng ta không cần xây dựng lại các hàm xử lý ảnh mà chỉ cần phát triển dựa trên những gì sẵn có . Do vậy nhiều người chỉ biết đến xử lý ảnh với OpenCV . Nhưng hiện tại Python cũng đã phát triển các thư viện dành riêng cho xử lý ảnh . Thế nên trong đề tài này em muốn đưa ra sự được ưu điểm nhược điểm khi xử lý ảnh với Python so với thư viện OpenCV vốn đã rất quen thuộc với hầu hết các lập trình viên trong lĩnh vực xử lý ảnh
Ket-noi.com kho tài liệu miễn phí Trường Đại Học Công Nghiệp Hà Nội Khoa Công Nghệ Thông Tin Báo cáo thực tập tốt nghiệp Đề tài:Xử lý ảnh với OpenCV Python Sinh viên thực : Đỗ Xuân Sơn Lớp: KHMT2-K10 Giáo viên hướng dẫn :TS.Ngô Đức Vĩnh Ket-noi.com kho tài liệu miễn phí Ket-noi.com kho tài liệu miễn phí Mở Đầu I.Lý Do Chọn Đề Tài Xã hội ngày phát triển cơng nghệ ngày phát triển theo từ cách mạng công nghiệp đến cách mạng công ngiệp 4.0 Là cách mạng mà cốt lõi công nghệ thông tin với thiết bị thông minh robot hay xe tự lái để tăng suất lao động phục vụ cho nhu cầu đời sống người vấn đề gặp phải chung thiết bị chúng cịn ngây ngơ so để chúng có trở nên thực thơng minh người phải dạy cho chúng hiểu phân vật thực tế nhằm đưa toán xử lý xác nhằm đạt mục đích cơng việc từ phát triển nên khái niệm Image Processing Qua trình phát triển lập trình viên phát triển thư viện hỗ trợ hay cịn gọi OpenCV cho q trình xử lý ảnh Nhờ mà xử lý ảnh khơng cần phải xây dựng lại hàm xử lý ảnh mà cần phát triển dựa sẵn có Do nhiều người biết đến xử lý ảnh với OpenCV Nhưng Python phát triển thư viện dành riêng cho xử lý ảnh Thế nên đề tài em muốn đưa ưu điểm nhược điểm xử lý ảnh với Python so với thư viện OpenCV vốn quen thuộc với hầu hết lập trình viên lĩnh vực xử lý ảnh Ket-noi.com kho tài liệu miễn phí II.Mục Tiêu Nghiên Cứu Tìm ưu điểm nhược xử lý ảnh với python OpenCV để từ giúp người sử dụng nên xử dụng thư viện python để xử lý ảnh nên xử dụng OpenCV để xử lý ảnh nhằm đem lại hiệu tối đa khoa học công việc xử lý ảnh III.Phương Pháp Nghiên Cứu Tìm hiểu số kĩ thuật xử lý ảnh số modul thường sử dụng để hiểu thuật tốn mơ hình cho xử lý ảnh cách tổng quát Tìm hiểu OpenCV để trả lời cho câu hỏi OpenCV phải dùng OpenCV ,Ai dùng OpenCV, Các Cấu Trúc Tập Lệnh OpenCV , OpenCV Hỗ trợ người dùng xử lý ảnh Tương tư với Python Sau rút nhận xét ưu nhược điểm xử lý ảnh với OpenCV PyThon IV Đối tượng nghiên cứu Open CV python Ket-noi.com kho tài liệu miễn phí CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1.Tổng Quan Về Lĩnh Vực Nghiên Cứu Xử lý ảnh lĩnh vực mang tính khoa học cơng nghệ Nó ngành khoa học mẻ so với nhiều ngành khoa học khác tốc độ phát triển nhanh, kích thích trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt máy tính chun dụng riêng cho Xử lý ảnh đưa vào giảng dạy bậc đại học nước ta khoảng chục năm Nó mơn học liên quan đến nhiều lĩnh vực cần nhiều kiến thức sở khác Đầu tiên phải kể đến Xử lý tín hiệu số mơn học cho xử lý tín hiệu chung, khái niệm tích chập, biến đổi Fourier, biến đổi Laplace, lọc hữu hạn… Thứ hai, công cụ tốn Đại số tuyến tính, Sác xuất, thống kê Một số kiến thứ cần thiết Trí tuệ nhân tao, Mạng nơ ron nhân tạo đề cập q trình phân tích nhận dạng ảnh Các phương pháp xử lý ảnh ứng dụng chính: nâng cao chất lượng ảnh phân tích ảnh Ứng dụng biết đến nâng cao chất lượng ảnh báo truyền qua cáp từ Luân đôn đến New York từ năm 1920 Vấn đề nâng cao chất lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng độ phân giải ảnh Việc nâng cao chất lượng ảnh phát triển vào khoảng năm 1955 Điều giải thích sau chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho trình xử lý ảnh sơ thuận lợi Năm 1964, máy tính có khả xử lý nâng cao chất lượng ảnh từ mặt trăng vệ tinh Ranger Mỹ bao gồm: làm đường biên, lưu ảnh Từ năm 1964 đến nay, phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng ảnh phát triển không ngừng Các phương pháp tri thức nhân tạo mạng nơ ron nhân tạo, thuật toán xử lý đại cải tiến, công cụ nén ảnh ngày áp dụng rộng rãi thu nhiều kết khả quan Để dễ tưởng tượng, xét bước cần thiết xử lý ảnh Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ giới thu nhận qua thiết bị thu (như Camera, máy chụp ảnh) Trước đây, ảnh thu qua Camera ảnh tương tự (loại Camera ống kiểu CCIR) Gần đây, với phát triển công nghệ, ảnh màu đen trắng lấy từ Camera, sau chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý (Máy ảnh số thí dụ gần gũi) Mặt khác, ảnh tiếp nhận từ vệ tinh; quét từ ảnh chụp máy qt ảnh Hình 1.1 mơ tả bước xử lý Ket-noi.com kho tài liệu miễn phí 1.2.Một số phép xử lý ảnh 1.2.1.Biến đổi ảnh xám(Grayscale convert) Biến đổi ảnh xám trình chuyển từ ảnh màu vể ảnh xám Trong xử lý ảnh, việc chuyển đổi ảnh màu sang ảnh xám công việc vô phổ biến Ảnh màu thực chất tập hợp ma trận số có kích thước Khi muốn xử lý thơng tin ảnh, dễ dàng ta xử lý liệu ma trận số thay nhiều ma trận số Việc biến đổi ảnh màu ảnh số (Grayscale converting) xuất mục đích - biến đổi thông tin ảnh ma trận số hai chiều Ket-noi.com kho tài liệu miễn phí Giả sử, hình ảnh bạn lưu trữ dạng RGB (Red-Green-Blue) Điều có nghĩa bạn có ba ma trận xám tương ứng cho màu Red, Green, Blue Cơng việc bạn tìm cách tổng hợp ba ma trận thành ma trận Một số công thức phổ biến để thực việc Y = 0.2126R + 0.7152G + 0.0722B Trong đó: Y: ma trận xám cần tìm R: ma trận xám đỏ ảnh G: ma trận xám lục ảnh B: ma trận xám lam ảnh Nếu bạn chưa quen việc thực phép toán ma trận, hình dung Y, R, G, B giá trị mức xám có tọa độ giống 1.2.2.Biến đổi ảnh đen trắng Từ ảnh xám, bạn biến đổi thành ảnh có hai màu đen-trắng (black-and-white) Ảnh đen trắng thường ứng dụng tốn phân vùng ảnh (Image segmentation) Giả sử hình ví dụ trên, cách biến đổi ảnh nhị phân, bạn loại bỏ thơng khung cảnh xung quanh giữ lại hai cá heo hình Ket-noi.com kho tài liệu miễn phí Ảnh đen trắng, tên gọi, có hai màu đen với giá trị trắng với giá trị 255 Bài toán đặt làm để biến đổi ảnh xám (hay nói cách khác ma trận chiều với giá trị ô khoảng 0-255) thành ma trận chiều với giá trị ô 255 Cách giải chọn ngưỡng (threshold) để xác định đâu điểm ảnh đen đâu điểm ảnh trắng Nếu giá trị ảnh xám lớn ngưỡng threshold, điểm ảnh trắng ngược lại Gọi ảnh xám Gray, ảnh đen trắng cần xác định BW, tọa độ pixel hình (x,y), ta có - BW(x,y) = 255 Gray(x,y) > threshold - BW(x,y) = Gray(x,y)