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author | Boris Verkhovskiy <boris.verk@gmail.com> | 2024-05-19 03:24:27 -0600 |
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committer | Boris Verkhovskiy <boris.verk@gmail.com> | 2024-05-19 03:24:51 -0600 |
commit | 34c5f5ad9a5388609c8cc9d49fb68caaf0e2051d (patch) | |
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diff --git a/de-de/opencv-de.html.markdown b/de-de/opencv-de.html.markdown index a2b55439..c39e5a65 100644 --- a/de-de/opencv-de.html.markdown +++ b/de-de/opencv-de.html.markdown @@ -8,11 +8,10 @@ translators: - ["Dennis Keller", "https://github.com/denniskeller"] lang: de-de --- -### OpenCV -OpenCV (Open Source Computer Vision) ist eine Bibliothek von Programmierfunktionen, +OpenCV (Open Source Computer Vision) ist eine Bibliothek von Programmierfunktionen, die hauptsächlich auf maschinelles Sehen in Echtzeit ausgerichtet ist. -Ursprünglich wurde OpenCV von Intel entwickelt. Später wurde es von +Ursprünglich wurde OpenCV von Intel entwickelt. Später wurde es von Willow Garage und dann Itseez (das später von Intel übernommen wurde) unterstützt. OpenCV unterstützt derzeit eine Vielzahl von Sprachen, wie C++, Python, Java uvm. @@ -20,9 +19,9 @@ OpenCV unterstützt derzeit eine Vielzahl von Sprachen, wie C++, Python, Java uv Bitte lies diesen Artikel für die Installation von OpenCV auf deinem Computer. -* Windows Installationsanleitung: [https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_setup/py_setup_in_windows/py_setup_in_windows.html#install-opencv-python-in-windows]() -* Mac Installationsanleitung (High Sierra): [https://medium.com/@nuwanprabhath/installing-opencv-in-macos-high-sierra-for-python-3-89c79f0a246a]() -* Linux Installationsanleitung (Ubuntu 18.04): [https://www.pyimagesearch.com/2018/05/28/ubuntu-18-04-how-to-install-opencv]() +* [Windows Installationsanleitung](https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_setup/py_setup_in_windows/py_setup_in_windows.html#install-opencv-python-in-windows) +* [Mac Installationsanleitung](https://medium.com/@nuwanprabhath/installing-opencv-in-macos-high-sierra-for-python-3-89c79f0a246a) (High Sierra) +* [Linux Installationsanleitung](https://www.pyimagesearch.com/2018/05/28/ubuntu-18-04-how-to-install-opencv) (Ubuntu 18.04) ### Hier werden wir uns auf die Pythonimplementierung von OpenCV konzentrieren. @@ -33,16 +32,16 @@ img = cv2.imread('Katze.jpg') # Bild darstellen # Die imshow() Funktion wird verwendet um das Display darzustellen. -cv2.imshow('Image',img) +cv2.imshow('Image', img) # Das erste Argument ist der Titel des Fensters und der zweite Parameter ist das Bild # Wenn du den Fehler Object Type None bekommst, ist eventuell dein Bildpfad falsch. # Bitte überprüfe dann den Pfad des Bildes erneut. cv2.waitKey(0) -# waitKey() ist eine Tastaturbindungsfunktion, sie nimmt Argumente in +# waitKey() ist eine Tastaturbindungsfunktion, sie nimmt Argumente in # Millisekunden an. Für GUI Ereignisse MUSST du die waitKey() Funktion verwenden. # Ein Bild schreiben -cv2.imwrite('graueKatze.png',img) +cv2.imwrite('graueKatze.png', img) # Das erste Argument ist der Dateiname und das zweite ist das Bild # Konvertiert das Bild zu Graustufen @@ -51,10 +50,10 @@ gray_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Videoaufnahme von der Webcam cap = cv2.VideoCapture(0) # 0 ist deine Kamera, wenn du mehrere Kameras hast musst du deren Id eingeben -while(True): +while True: # Erfassen von Einzelbildern _, frame = cap.read() - cv2.imshow('Frame',frame) + cv2.imshow('Frame', frame) # Wenn der Benutzer q drückt -> beenden if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break @@ -63,59 +62,60 @@ cap.release() # Wiedergabe von Videos aus einer Datei cap = cv2.VideoCapture('film.mp4') -while(cap.isOpened()): +while cap.isOpened(): _, frame = cap.read() # Das Video in Graustufen abspielen gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) - cv2.imshow('frame',gray) + cv2.imshow('frame', gray) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() # Zeichne eine Linie in OpenCV -# cv2.line(img,(x,y),(x1,y1),(color->r,g,b->0 to 255),thickness) -cv2.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5) +# cv2.line(img, (x,y), (x1,y1), (color->r,g,b->0 to 255), thickness) +cv2.line(img, (0, 0), (511, 511), (255, 0, 0), 5) # Zeichne ein Rechteck -# cv2.rectangle(img,(x,y),(x1,y1),(color->r,g,b->0 to 255),thickness) +# cv2.rectangle(img, (x,y), (x1,y1), (color->r,g,b->0 to 255), thickness) # thickness = -1 wird zum Füllen des Rechtecks verwendet -cv2.rectangle(img,(384,0),(510,128),(0,255,0),3) +cv2.rectangle(img, (384, 0), (510, 128), (0, 255, 0), 3) # Zeichne ein Kreis -cv2.circle(img,(xCenter,yCenter), radius, (color->r,g,b->0 to 255), thickness) -cv2.circle(img,(200,90), 100, (0,0,255), -1) +# cv2.circle(img, (xCenter,yCenter), radius, (color->r,g,b->0 to 255), thickness) +cv2.circle(img, (200, 90), 100, (0, 0, 255), -1) # Zeichne eine Ellipse -cv2.ellipse(img,(256,256),(100,50),0,0,180,255,-1) +cv2.ellipse(img, (256, 256), (100, 50), 0, 0, 180, 255, -1) # Text auf Bildern hinzufügen -cv2.putText(img,"Hello World!!!", (x,y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, 255) +cv2.putText(img, "Hello World!!!", (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, 255) # Bilder zusammenfügen img1 = cv2.imread('Katze.png') img2 = cv2.imread('openCV.jpg') -dst = cv2.addWeighted(img1,0.5,img2,0.5,0) +dst = cv2.addWeighted(img1, 0.5, img2, 0.5, 0) # Schwellwertbild # Binäre Schwellenwerte -_,thresImg = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY) -# Anpassbare Schwellenwerte -adapThres = cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY,11,2) +_, thresImg = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) +# Anpassbare Schwellenwerte +adapThres = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2) # Weichzeichnung von einem Bild # Gaußscher Weichzeichner -blur = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0) +blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) # Rangordnungsfilter -medianBlur = cv2.medianBlur(img,5) +medianBlur = cv2.medianBlur(img, 5) # Canny-Algorithmus -img = cv2.imread('Katze.jpg',0) -edges = cv2.Canny(img,100,200) +img = cv2.imread('Katze.jpg', 0) +edges = cv2.Canny(img, 100, 200) # Gesichtserkennung mit Haarkaskaden # Lade die Haarkaskaden von https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/ herunter import cv2 import numpy as np + face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml') @@ -123,31 +123,32 @@ img = cv2.imread('Mensch.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) aces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) -for (x,y,w,h) in faces: - cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) - roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] - roi_color = img[y:y+h, x:x+w] +for x, y, w, h in faces: + cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2) + roi_gray = gray[y : y + h, x : x + w] + roi_color = img[y : y + h, x : x + w] eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray) - for (ex,ey,ew,eh) in eyes: - cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2) + for ex, ey, ew, eh in eyes: + cv2.rectangle(roi_color, (ex, ey), (ex + ew, ey + eh), (0, 255, 0), 2) -cv2.imshow('img',img) +cv2.imshow('img', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # destroyAllWindows() zerstört alle Fenster -# Wenn du ein bestimmtes Fenster zerstören möchtest, musst du den genauen Namen des +# Wenn du ein bestimmtes Fenster zerstören möchtest, musst du den genauen Namen des # von dir erstellten Fensters übergeben. ``` ### Weiterführende Literatur: -* Lade Kaskade hier herunter [https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades]() -* OpenCV Zeichenfunktionen [https://docs.opencv.org/2.4/modules/core/doc/drawing_functions.html]() -* Eine aktuelle Sprachenreferenz kann hier gefunden werden [https://opencv.org]() -* Zusätzliche Ressourcen können hier gefunden werden [https://en.wikipedia.org/wiki/OpenCV]() + +* Lade Kaskade hier herunter [https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades](https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades) +* OpenCV Zeichenfunktionen [https://docs.opencv.org/2.4/modules/core/doc/drawing_functions.html](https://docs.opencv.org/2.4/modules/core/doc/drawing_functions.html) +* Eine aktuelle Sprachenreferenz kann hier gefunden werden [https://opencv.org](https://opencv.org) +* Zusätzliche Ressourcen können hier gefunden werden [https://en.wikipedia.org/wiki/OpenCV](https://en.wikipedia.org/wiki/OpenCV) * Gute OpenCV Tutorials - * [https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_tutorials.html]() - * [https://realpython.com/python-opencv-color-spaces]() - * [https://pyimagesearch.com]() - * [https://www.learnopencv.com]() - * [https://docs.opencv.org/master/]() + * [https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_tutorials.html](https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_tutorials.html) + * [https://realpython.com/python-opencv-color-spaces](https://realpython.com/python-opencv-color-spaces) + * [https://pyimagesearch.com](https://pyimagesearch.com) + * [https://www.learnopencv.com](https://www.learnopencv.com) + * [https://docs.opencv.org/master/](https://docs.opencv.org/master/) |