--- category: framework framework: OpenCV filename: learnopencv-de.py contributors: - ["Yogesh Ojha", "http://github.com/yogeshojha"] translators: - ["Dennis Keller", "https://github.com/denniskeller"] lang: de-de --- 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 Willow Garage und dann Itseez (das später von Intel übernommen wurde) unterstützt. OpenCV unterstützt derzeit eine Vielzahl von Sprachen, wie C++, Python, Java uvm. #### Installation 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](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. ```python # Bild in OpenCV lesen import cv2 img = cv2.imread('Katze.jpg') # Bild darstellen # Die imshow() Funktion wird verwendet um das Display darzustellen. 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 # Millisekunden an. Für GUI Ereignisse MUSST du die waitKey() Funktion verwenden. # Ein Bild schreiben cv2.imwrite('graueKatze.png', img) # Das erste Argument ist der Dateiname und das zweite ist das Bild # Konvertiert das Bild zu Graustufen 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: # Erfassen von Einzelbildern _, frame = cap.read() cv2.imshow('Frame', frame) # Wenn der Benutzer q drückt -> beenden if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # Die Kamera muss wieder freigegeben werden cap.release() # Wiedergabe von Videos aus einer Datei cap = cv2.VideoCapture('film.mp4') while cap.isOpened(): _, frame = cap.read() # Das Video in Graustufen abspielen gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 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) # Zeichne ein Rechteck # 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) # 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) # Zeichne eine Ellipse 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) # Bilder zusammenfügen img1 = cv2.imread('Katze.png') img2 = cv2.imread('openCV.jpg') 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) # Weichzeichnung von einem Bild # Gaußscher Weichzeichner blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) # Rangordnungsfilter medianBlur = cv2.medianBlur(img, 5) # Canny-Algorithmus 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') 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] 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) 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 # von dir erstellten Fensters übergeben. ``` ### Weiterführende Literatur: * 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://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/)