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Curso de Raspberry Pi y visión Artificial Organizado por: Alejandro Daniel José Gómez Flórez Introducción: En esta parte vamos a instalar las herramientas necesarias para poder llevar a cabo algoritmos sencillos para poder trabajar con una web­cam y desde el sistema operativo Ubuntu. Quizás algunas de las configuraciones presentes sirvan para emplearse en otras distribuciones pero en este caso, las pruebas y funcionamientos se llevaron a cabo en esta distribución. OpenCV es una librería de procesamiento de imágenes que ha tenido gran popularidad en el mundo del open software, con mas de 500 funciones que permiten realizar detección de objetos, calibración de imágenes stereo, reconocimiento de patrones y visión robótica. Su pagina oficial es ​
http://opencv.org/ y en ella se incluyen una gran cantidad de documentación para empezar a trabajar con la misma. Instalación de Herramientas: Las herramientas necesarias para instalar opencv en tu computador con Ubuntu son las siguientes: ­ Python 2.7 ­ OpenCV 3.0.0 ­ Pycharm Python viene por defecto en Ubuntu 14.04 LTS y para obtener la versión del mismo, ejecutamos el shield de python con el comando: $ python Luego escribimos lo siguiente, presionando la tecla enter después de cada comando: >> import sys >> print (sys.version) Para nuestro caso, se obtiene la siguiente respuesta: '2.7.6 (default, Jun 22 2015, 17:58:13) \n[GCC 4.8.2]' Ahora, para la instalación de OpenCV en Ubuntu, podemos usar la siguiente página web para guiarnos: http://milq.github.io/install­opencv­ubuntu­debian/ Ahora realizaremos unos simples algoritmos para ejecutar las primeras aplicaciones que nos muestran solo una pequeña parte de lo que se puede lograr con OpenCV. Mostrar imágenes obtenidas con la Web­Cam: El primer paso que llevaremos a cabo será mostrar las imágenes capturadas con la webcam para poder mostrarlas en una ventana externa, por lo cual emplearemos el siguiente Script en python. Es importante asegurarse de tener todas las herramientas instaladas. Aquí el código (1): Aqui se emplea el comando cv2.imshow() el cual recibe dos parametros, uno es el nombre que tendrá la ventana y el otro es la imagen que vamos a mostrar. Nuestro objetivo será emplear un web­server para visualizar las imágenes transmitida. De esta forma podremos utilizar nuestros algoritmos sin depender de interfaces gráficas. Acá se encuentra el código que permite realizar esta parte: https://gist.github.com/n3wtron/4624820 Una vez visualizado el contenido que vamos a utilizar, procedemos a trabajar con algunos filtros que nos ayudarán a acercarnos al procesamiento de imágenes. Ejercicio 1:​
vamos a utilizar el siguiente recurso: http://docs.opencv.org/master/d4/d13/tutorial_py_filtering.html#gsc.tab=0 Y vamos a implementar los filtros mencionados para aplicarlos en el web­server con la cámara. Ejercicio 2: Usando el siguiente recurso: http://docs.opencv.org/master/d7/d4d/tutorial_py_thresholding.html#gsc.tab=0 Vamos a implementar algunos de estos filtros para binarizar una imagen. Referencias: (1) Codigo Opencv webcam: http://docs.opencv.org/3.0­beta/doc/py_tutorials/py_gui/py_video_display/py_video_display.html (2) Server Web­Cam: https://gist.github.com/n3wtron/4624820 (3) Filtros de Imágenes: http://docs.opencv.org/master/d4/d13/tutorial_py_filtering.html#gsc.tab=0 (4) Binarización de Imágenes: http://docs.opencv.org/master/d7/d4d/tutorial_py_thresholding.html#gsc.tab=0