1. キャプチャした画像をグレースケールに変換
2. Canny関数でエッジ抽出処理を行う。threshold1にはヒステリシスで使用する第1閾値、threshold2にはヒステリシスで使用する第2閾値を指定します。
このサンプルプログラムではthreshold1/threshold2をスライダーで調整できます。
サンプルコードの実行手順
1. PySimpleGUIとOpenCVがインストールされた環境の構築以下のページを参照して、環境を構築します。
・PySimpleGUIとOpenCVをインストールしてwebカメラの映像をウインドウを表示する
2. サンプルプログラムの作成と実行
以下のファイルを保存して、実行します。
psgui_opencv_canny.py
import PySimpleGUI as sg
import cv2
import numpy as np
sg.theme('SystemDefault')
layout = [
[
sg.Text('Threshold1'),
sg.Slider(key='t1', range=(0, 255), default_value=50, orientation='horizontal', expand_x=True)
],
[
sg.Text('Threshold2'),
sg.Slider(key='t2', range=(0, 255), default_value=100, orientation='horizontal', expand_x=True)
],
[sg.Image(key='img1'), sg.Image(key='img2')]
]
# webカメラをキャプチャー
capture = cv2.VideoCapture(0)
# webカメラの解像度を取得
width = int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)/2)
height = int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)/2)
window = sg.Window("webカメラ画面", layout=layout, finalize=True)
# イベントループ
while True:
event, values = window.read(timeout=50)
if event == sg.WIN_CLOSED:
break
rv, frame = capture.read()
if rv is True:
# 左右に並べるために縦横のサイズを半分にリサイズ
resized = cv2.resize(frame, (width, height))
# グレースケールに変換
gray = cv2.cvtColor(resized, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Cannyアルゴリズムでエッジ抽出
canny = cv2.Canny(gray, int(values['t1']), int(values['t2']), apertureSize=3, L2gradient=False)
# pngに変換して、Image更新
img = cv2.imencode('.png', resized)[1].tobytes()
img2 = cv2.imencode('.png', canny)[1].tobytes()
window['img1'].update(data=img)
window['img2'].update(data=img2)
capture.release()
window.close()
・実行方法
以下のコマンドを実行します。
python3 psgui_opencv_canny.py
関連情報
・PySimpleGUIで画像を表示する・OpenCVに関する他の記事はこちらを参照してください。
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