つまりなにしたの? OpenCVでWebカメラの画像を取り込んで、処理して、処理結果を表示する。 ここでは左上に読み込んだ生フレーム画像、右下に文字を重畳したフレーム画像を表示している。 手持ちで撮影した複数枚連写写真の位置合わせを、PythonとOpenCVを使って行います。手持ちなのに、三脚使って連写したような画像を作ることが目的です。被写体も静止物と、微小な動きを伴ったものとを対象としていろいろ試した結果をまとめてみ Pythonで動画を撮る&保存する方法Webカメラで撮った動画を保存する方法を紹介します。Pythonの画像処理ライブラリOpenCVを使います。インストール方法は、下記を参考にしてください。macOS環境で実行しています。実行環境 > Python; OpenCV 接続したカメラから動画を取得しよう (Python) 投稿者 : OSCA. よろしければサポートお願いします!いただいたサポートはクリエイターとしての活動費にさせていただきます!感謝!,,Ծ‸Ծ,, Pythonで静止画を動画にするよ。そのためにAnacondaにOpenCVいれるよ。ついでにVS Codeの設定などなど。, いつもぼんやり、ぐるぐるしています。午前中はたいてい寝ています。 前提・実現したいことUbuntu18.04にてOpenCV3.4とPython3.6を用いて顔認識機能を制作しています。顔認識は実現しましたが、次のステップとして、Webカメラを用いたリアルタイム顔認識を実現したいと考えています。現在は単純にWebカメラの映像を画面に表示したいだけです。 Webカ >>> import cv2 >>> cv2.__version__ '4.1.1' 3 Webカメラの対応諸元. 趣味の「カメラ」「バイク」をキャンプに絡めて、何かモノを作り上げることを主目的に記載をしています。 PythonとOpenCVを用いて複数の静止画から動画に変換する - 潔く銀のメモ的備忘録こんにちは、潔く銀です。 前回は、動画から静止画にするプログラムを作りました。今回は、その逆である静止画から動画にするプロyusei-roadstar.hatenablog.com

@engineer_osca. 面白そうな本を紹介したり、お話(SF分多め)を書いたり、おさんぽ旅をしたり、ご飯を食べたり、何かを作ったり妄想していたりします。 画像処理をする対象物として静止画のほかに動画も指定できます。また、画像処理をした結果はファイル出力のほかに画面への表示もできます。 PythonとOpenCVを組み合わせると、簡潔なプログラミングコードで画像処理や画像認識を実現できます。 PythonでOpenCVを使う画像処理の仕方1:入力. Tweet : 概要¶ 本稿では OpenCV ライブラリを利用して、コンピュータに接続された(内蔵された)カメラから動画を取得する方法について解説します。 VideoCapture クラス¶ まずは本稿を読み進めるのに重要な VideoCapture クラス … WEBエンジニア向けコミュニティ「WEBエンジニア勉強会」を主催。 基本的なことではありますが、「PythonとOpenCVを用いた動画から画像への変換」についてまとめておきます。フレームごとの画像への変換と、指定した間隔ごとの画像への変換をまとめます。 動画のプロパティを取得する まずは動画のプロパティを取得しておきます。 タイトル長くてすいません。いろいろやるんです。そう、すべてはあつ森のために……。(最近そればっかりねw), ↑これで、毎分一回づつシャッターが押されてできるカメラの画像はもちろん静止画です。具体的にはjpgファイルというやつ。, それを、パラパラ漫画の要領でまとめて動画として再生できるようにしたい。というのが今回のお題。, これまたいろいろ方法はあるのですが、せっかくなのでPythonをつかって、OpenCVというやつも入れてやってみようと思います。, (だそうですw) https://www.ossnews.jp/oss_info/Anaconda より。, というのが売り。機械学習とか流行りなんだけれど、やたらと環境整備が面倒で大変なんですが、このAnacondaを入れると、それでまるっとだいたい一気にインストールできてしまうのです。「Linux」「Windows」「Mac OS X」それぞれで同じ環境を作れてしまうというのもグー。, まあその分大き目なのでインストールに時間かかったり(HDDをたくさんつかったり)しますが、一度やっておけば便利なので入れておくことおすすめです。, https://ja.wikipedia.org/wiki/OpenCV より。まあ、画像関係をいろいろやるのに便利なやつで、これまた機械学習とかもできるから最近いろんなところで使われるライブラリ軍団です。, さっきのAnacondaでPythonを動かして、そこでOpenCVのライブラリを使う。というイメージですね。, Anaconda+OpenCVでググるといろいろ出てきますが、なんかインストールうまくいかなかったので自己流でいきます(w足りないものがあっても後から入れられるのがAnacondaのいいところなので、恐れずいろいろやってみましょうー。, Windowsのスタートメニューから、Anaconda->Comand Prompt と選ぶか、Anaconda Navigaterを開き、, これが仮想環境です。ここでpy37をセレクトすると、その後、py37に割り当てられたPython3.7用の仮想環境で作業できるというわけ。もちろん、Python2系の仮想環境を作ることもできるので、以前の環境でやりたいとかいうときにもこのテクがつかえるのです。覚えておくとよかですよー☆, OpenCVを探してインストールしちゃいましょう。最初はinstalled とインストる済みのライブラリしかでてきませんから、All指定にして、openCVと検索するとインストールされていないリストが出てきます。, このあたりにいろいろ載っていますので参考のこと。(たいていはやってるうちに勝手に補助機能インストールされます), 車輪の再発明をするのもつまらないので、そのまま使わせていただきましょう(ありがたやーw), ↑ほとんどまったくそのままですが、これをVS Codeで新規作成した jpg2mov.py というファイルにコピペして貼り付け、imgフォルダに静止画の山をほおりこみ、実行してみたら(もちろんVS Code上で), 同フォルダには timelaps.mp4 という動画ファイルができあがっています☆, 動画にするアプリとかもいろいろあるけれど、自分で作っておくと細かいところに手をいれやすいし、今後の画像解析にも役立つのです。(たぶん、ねw). 手持ちで撮影した複数枚連写写真の位置合わせを、PythonとOpenCVを使って行います。手持ちなのに、三脚使って連写したような画像を作ることが目的です。被写体も静止物と、微小な動きを伴ったものとを対象としていろいろ試した結果をまとめてみます。, このRenaさんをLenaさんに合わせて変換する。そんな処理です。どーでもいいですが、正解はLenaさんのようです。, これまでいろいろとスマホ、手持ち、オート、連写、で撮影した写真をソースにその合成をすることで画質の改善だったり、ちょっとしたエフェクトで遊んでました。, その際ポイントとなる画像処理の一つが、撮影した複数枚の写真の位置合わせです。そのまとめをします。, 連写した写真では、ある2枚の画像が時間的に離れている瞬間を撮影したものになります。その間カメラか被写体、あるいはその両者が動くことで、撮影された画像が微妙にずれます。このずれ方も、上下左右のシフト成分だけでなく、回転やあるいは拡大縮小も起こっている可能性があります。, このずれを補正する処理になります。これを補正して、あたかも三脚で撮影したかのような、動きが無い2枚の画像を作り、それらを合成することで、各種効果が得られます。, その位置合わせですが、いろいろ小難しい処理が必要になります。が、一番難しい部分はOpenCVが何とかしてくれます。中身を細かく理解しようと思うと論文行きですが、アプリケーションとして使うだけなら難しいことはありません。, ざっくりとは、ある画像から特徴的な箇所 (画像のエッジとか角とか) とその特徴量(傾斜とか)を求め、 別の画像からそれと同じ特徴を持つ箇所を見つけ出す。といった内容です。, この特徴量が、回転だったり拡大縮小、明るさの変化に対してロバストなすごい処理をどこかの天才が考え、どこかの天才がOpenCVに実装してくれているので、凡人はそれを使って遊ぶことができます。, 静止物を対象とした場合、このOpenCVに実装されている関数を基本そのまま使うだけで、あらかたできてしまいます。複数の動体を対象とした場合はもう少し工夫がいります。, 今回の実験に用いた写真は、スマホで、手持ちで、オートで、連写。なので手振れもあり、シャッター速度も環境によってまちまちです。ただ1枚1枚の写真はぶれていないことを前提としています。, いろいろなホームページで紹介されています。OpenCVのオフィシャルでも紹介されています。SIFTベースのアルゴリズムを使うものです。, ただこのSIFTは特許を取られているようで、OpenCVデフォルトでは動いてくれません。そこでパテントフリーな類似アルゴリズムであるAKAZEの方を使います。これだと追加インストールは不要です。関数のAPIが完全に同じなので簡単に性能比較もできそうです。, まずベースとなる、位置を合わせられたい方の画像の特徴量とその位置を取得します。この関数のインターフェースとしては、特徴量を求めたい画像の座標も指定するような作りにしています。画像の一部(例えば被写体の顔とか)を位置合わせしたい時を想定した引数です。座標を指定した部分位置合わせです。, どこぞのサンプルソースのままです。マスクの機能を使って、領域を絞っています。画素値が1(非ゼロ)のところだけ特徴量を出してくれるようです。rectangleのマスクを作っています。この関数の使い方としては、, 続いて、位置を合わせたい方の画像の特徴点を求め、先の特徴点とマッチングを取りますす。やはり公式にチュートリアルがあり、, これで、対応する座標のペアが取得できるので、そのペアから変換行列を求めます。今回はアフィン変換にします。一応射影変換も試したのですが、それほど差が出なかったので。あとバイリニアにしてます。Cubicの方がいいかもしれません。, この行列推定の関数ですが、昔はestimateRigidTransformという関数数だったようですが、新しいOpenCVのバージョンだと使えなくなっているみたいです。 昔は, これでbaseに位置が一致したframeが得られます。baseの特徴量取得を別関数にしているのは、2枚以上の画像をソースとした際に、毎度毎度baseの画像の特徴量を取得してたら処理時間かかってしょうがないので残しておくことにします。, こちらが難儀です。複数の動きを伴う連続画像を対象とすると、画像全体に対するアフィン変換や射影変換では対応できません。また、画像間の視差が大きいものもイマイチです。クールなのは機械学習から推定させるのかもしれませんが、今回は泥臭く行きます。, 基本思想は、小領域に分割して、その小領域単位で変換と微小位置合わせを繰り返すものです。隣接フレーム間の, を仮定します。あるベース画像と類似した隣接フレームの画像を取得し、位置合わせをします。言ってしまえばブロック単位に位置合わせをするだけ。, 小領域毎にアフィン行列推定さらに小さいブロック単位にアフィン行列補間ブロック単位にアフィン変換ブロック単位にパターンマッチング, まず全体に対して、静止物同様にAKAZEを使って、2枚の画像の特徴点ペアを作ります。上記静止物を対象とした処理と同じ関数です。, 静止画を対象とした際は、ベースの画像と合わせたい画像で、画像単位のマッチングを行っていましたが、合わせたい画像の方を16分割した小領域に分け、それぞれの小領域単位にマッチングを取ることにします。小領域の特徴量とベース画像の特徴量をマッチングし、その小領域ごとにアフィン行列を求め、16個のアフィン行列の列を作ります。, その後、画像をさらに細かく、ブロック(図では32×32画素)単位に分けます。そのブロック単位のアフィン行列を、マッチングで求めた16個のアフィン行列から補間します。, ここまでの処理で、各ブロックのアフィン行列が求まりますので、その行列を使ってアフィン変換を行います。これでブロック単位の画像がモザイク状に位置合わせがされます。, 微小な回転を伴っているイメージ。これに対して、さらにパターンマッチングを使って微調整をします。今回はブロックそのものをテンプレートに、上下左右32画素ずらしながら、最も相関が高い位置を探します。, 青い箇所が探索範囲で、その範囲をOpenCVの力を借りてパターンマッチングしています。, このままだと、ブロック境界がはっきりと見えてしまったので、ブロック開始座標をずらせるような作りにしました。複数枚合成する際に、そのブロック開始位置をずらしながら合成することで境界をぼかして目立たなくさせることができます。, 最後に画像に対してブロック分割する処理。ココでブロック開始位置をずらしたり、16個のアフィン行列を拡大したり、ブロック分割したりしてます。, 最後のこれが外部APIのイメージ。先の静止画を対象としたそれと似た見た目にしています。, ノイズを重畳したLenaさんと、傾き縮みほくろが2つついたRenaさんを用意しました。このRenaさんをLenaさんに位置合わせします。文字の位置も微妙にずらしてます。画像サイズは512×512 pixel。, 上記の関数群をalignment.pyとして外部ファイルにしたものをimportして使ってみました。, 気持ちいいくらいに位置が合いました。これくらいのノイズはなんてことはないですね。当たり前ですが、ほくろが消えたりRがLになるようなこともないです。, 一見見分けがつきません。ほくろが消え、RがLになっています。また隅っこの黒もなくなりました。拡大します。, ほくろの箇所です。消えたほくろは別の頬っぺたの箇所から補われました。見事にブロック状の影が見えます。鼻のエッジがずれています。, おでこのほくろの箇所は、近隣にマッチするブロックが見当たらなかったため、オリジナルのノイジーな箇所がそのまま使われています。ノイズブロックが出ています。, 文字部も同様。RとLで大外れしているのでオリジナルのノイジーブロックが使われています。aとかはRenaさんの方使ってもらえるかなぁと思ったのですが、文字をずらし過ぎたかもしれません。, 右下隅っこ。Renaさんの方には情報が存在しない箇所です。まったくない箇所はオリジナルのノイジーブロック、少し残っている箇所はブロック単位の位置合わせをしたうえで補っている様子が、ブロック状のスジとしてわかってしまいます。, 複数枚の連写写真を想定して、位置合わせを行い、あたかもカメラを三脚固定したかのような画像を作り出すことができました。, が、動体を対象としたブロック単位のマッチングではブロック境界が見えてしまいました。しょうがない。一応この対策として、ブロック開始座標をずらせるような関数にもしてあるので、ずらしながら複数回処理することで境界は幾分見えにくくなります。が処理は重たくなります。, 静止物を被写体とした時と、動体を被写体とした時で使い分ける必要があります。これらの処理で得られたずれの無い画像を元に、複数枚画像合成をすることで、いろいろ遊べます。この合成の処理で、上記のように出てしまったブロック状のノイズは消し去ります。なのでいったんこの段階でブロックが見えるのはしょうがないとします。, 位置が合っている前提のシンプルな合成と、手持ち、動体を対象にした合成とまとめてみました。, 次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。, とある電気メーカーのエンジニアをしています。ソフト屋さんです。ものを作るのが好きです。

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