OpenCV

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BGR 値を直接記述して、OpenCV で画像にする

大きなデータを得たとして、その特徴を画像の濃淡で可視化したり、画像処理の技法で分析したりするかもしれない、と考え、その準備として、 numpy の配列と OpenCV の出力について、いくつか試してみた。
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OpenCV のヒストグラム平坦化でコントラストを強調する

画像のコントラストを上げるのに、OpenCV の cv2.equalizeHist や、cv2.createCLAHE といったヒストグラム平坦化機能が活用できる。これらを試してみた結果を投稿する。
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OpenCV で画像の色情報をヒストグラムにして表示する

色情報をヒストグラムにするために、OpenCV の cv2.calcHist が便利だった。このヒストグラムを表示するために、 np.empty((256, 256, 3), np.uint8) のように表示領域を作り、 cv2.line で線を引いた。
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OpenCV で画像のサイズを変更して連結する

penCV で画像のサイズを変更するには、 cv2.resize(元画像, dsize=(幅, 高さ)) とすれば良い。連結するには、 cv2.vconcat() と cv2.hconcat() を使うが、 concat_tile 関数を定義して、画像の2次元リストを渡して処理をした。
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OpenCV で目標を捕捉する

OpenCV で目標を捕捉する方法について。目標は1つ(複数でない)とする。今回は1羽のトビを追跡する。マクスして、重心を求め、枠で囲むという処理をする。
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OpenCV で動画を編集し、音声つきで保存する

OpenCV で動画を編集して、音声つきで保存するために、まず音声無しの動画( out.mp4 )を作り、元ファイルから音声を抽出して、音声つきの動画にする。
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OpenCV で画像を動画にして保存する

OpenCV で画像を動画にするには、writer = cv2.VideoWriter(outfile, fmt, frame_rate, size) で writer を作り、writer.write(write_frame) で画像を書き込んでいけば良い。
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OpenCV でマスク処理をする

OpenCV でマスク画像を生成するには、 cv2.inRange(画像,最小値,最大値) を使う。inRange では範囲内が 255 、範囲外が 0 になる。
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OpenCV で行列を使い色を変える

OpenCV では、行列を使い色の重みを調節できる。行列は、1行目:青→青、青→緑、青→赤、2行目:緑→青、緑→緑、緑→赤、3行目:赤→青、赤→緑、赤→赤 を意味する。
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OpenCV で HSV 色空間を編集する

画像を編集するには、人間の感覚に近い HSV 色空間(色相/彩度/明るさ の3成分で表現される色空間)で数値を編集するのが良い。OpenCV では、cv2.cvtColor(元画像,cv2.COLOR_BGR2HSV)) で HSV に変換できる。HSV から元の BGR に戻すには、cv2.cvtColor(HSV画像,cv2.COLOR_HSV2BGR) とすれば良い。
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