python util模块下载 python中的utils模块

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网络安全守护神 2024-06-24 19:36:43

文章标签 python util模块下载人工智能 opencv 计算机视觉 python 文章分类 Python 后端开发

软硬件环境

ubuntu 18.04 64bit
anaconda with python 3.6
imutils 0.5.2

imutils简介

imutils是Adrian Rosebrock开发的一个python工具包，它整合了opencv、numpy和matplotlib的相关操作，主要是用来进行图形图像的处理，如图像的平移、旋转、缩放、骨架提取、显示等等，后期又加入了针对视频的处理，如摄像头、本地文件等。imutils同时支持python2和python3。

安装`imutils`

1pip install imutils

如果需要查看源码的话，可以通过命令pip download imutils来下载

图片处理

图片的平移

图片的平移是指将图片在X轴或Y轴上移动。opencv中也提供了图片平移的实现，首先需要根据X和Y轴上的变化构建一个平移矩阵M，如下

python util模块下载 python中的utils模块_人工智能

然后调用cv2.warpAffine()实现平移。imutils封装了opencv中的平移操作。

1import cv2
2import imutils
3
4image = cv2.imread('dj.jpeg')
5translated = imutils.translate(image, 25, -75)
6cv2.imwrite('translated.jpg', translated)translated

python util模块下载 python中的utils模块_人工智能_02

图片的旋转

方法是imutils.rotate()，跟2个参数，第一个是图片数据，第二个是旋转的角度，旋转是朝逆时针方向。同时imutils还提供了另一个相似的方法, rotate_round()，它就是按顺时针旋转的。

1import cv2
2import imutils
3
4image = cv2.imread('dj.jpeg')
5rotated = imutils.rotate(image, 90)                                             
6cv2.imwrite('rotated_90.jpg', rotated)                                          
7
8rotated_round = imutils.rotate_bound(image, 90)                                 
9cv2.imwrite('rotated_90_round.jpg', rotated_round)rotated

python util模块下载 python中的utils模块_opencv_03

图片的缩放

对图片的缩放，imutils是会保持原有图片的宽高比的, 函数是imutils.resize()，方法中可以指定宽度width=或者height=，两者取其一就可以了。

1import cv2
2import imutils
3
4image = cv2.imread('dj.jpeg')
5resized = imutils.resize(image, width=200)                                      
6cv2.imwrite('resized_width_200.jpg', resized)                                          resized

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骨架提取

Skeletonization,骨架提取，是指对图片中的物体进行拓扑骨架(topological skeleton)构建的过程。imutils提供的方法是skeletonize()，第二个参数是结构参数的尺寸(structuring element)，相当于是一个粒度，越小需要处理的时间越长。

1import cv2
2import imutils
3
4image = cv2.imread('dj.jpeg')
5gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)                                  
6
7skeleton = imutils.skeletonize(gray, size=(3, 3))                               
8cv2.imwrite('skeleton.jpg', skeleton)skeleton

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使用matplotlib显示

在opencv中，图形是表示成numpy数组的，且是BGR的序列，显示的话使用cv2.imshow就可以了，但是在matplotlib中，需要的是RGB序列。解决方法有两种:

使用cv2.cvtColor进行转换
使用imutils.opencv2matplotlib进行转换

1import imutils
2import cv2
3import matplotlib.pyplot as plt
4
5image = cv2.imread('dj.jpeg')
6plt.figure('Incorrect')                                                     
7plt.imshow(imutils.opencv2matplotlib(image))                                
8plt.show() skeleton

视频处理

这里以摄像头数据处理为例，本地视频文件的处理就是打开方式不同而已。

1from threading import Thread
 2import cv2
 3
 4class WebcamVideoStream:
 5    def __init__(self, src=0, name="WebcamVideoStream"):
 6        '''
 7        类WebcamVideoStream的构造函数，通过指定src参数打开特定的摄像头，并读取第一帧的数据
 8        '''
 9
10        self.stream = cv2.VideoCapture(src)
11        (self.grabbed, self.frame) = self.stream.read()
12
13        # 线程名
14        self.name = name
15
16        # 线程是否结束的标志
17        self.stopped = False
18
19    def start(self):
20        # 启动读取视频帧的线程
21        t = Thread(target=self.update, name=self.name, args=())
22        t.daemon = True
23        t.start()
24        return self
25
26    def update(self):
27
28        while True:
29
30            if self.stopped:
31                return
32
33            # 读取下一帧数据
34            (self.grabbed, self.frame) = self.stream.read()
35
36    def read(self):
37
38        # 返回当前读取的视频帧
39        return self.frame
40
41    def stop(self):
42
43        # 停止线程
44        self.stopped = True

代码实现比较简单，相信都看得懂，这里不再解释；视频处理还有个重要的参数fps, 即每秒钟处理的帧数，imutils采用了最简单的实现方法，总平均帧数法即总的帧数除以所花费的时间。

1import datetime
 2
 3class FPS:
 4    def __init__(self):
 5        # 构造函数
 6        self._start = None
 7        self._end = None
 8        self._numFrames = 0
 9
10    def start(self):
11        # 开始时间
12        self._start = datetime.datetime.now()
13        return self
14
15    def stop(self):
16        # 结束时间
17        self._end = datetime.datetime.now()
18
19    def update(self):
20        # 统计帧数
21        self._numFrames += 1
22
23    def elapsed(self):
24        # 计算消耗的时间，单位为秒
25        return (self._end - self._start).total_seconds()
26
27    def fps(self):
28
29        return self._numFrames / self.elapsed()