Beeldverwerking met OpenCV

Gebruik de functie cv2.imshow() om een afbeelding weer te geven:

# Display the image
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Gebruik de functie cv2.resize() om het formaat van een afbeelding te wijzigen:

# Resize the image
resized_image = cv2.resize(image, (200, 200))
cv2.imshow('Resized Image', resized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Zet een kleurenafbeelding om naar grijstinten met cv2.cvtColor():

# Convert to grayscale
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('Grayscale Image', gray_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

We kunnen vormen zoals lijnen, rechthoeken en cirkels op afbeeldingen tekenen:

# Draw a rectangle
cv2.rectangle(image, (50, 50), (200, 200), (255, 0, 0), 2)
cv2.imshow('Image with Rectangle', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Detecteer randen in een afbeelding met de functie cv2.Canny():

# Perform edge detection
edges = cv2.Canny(image, 100, 200)
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Veelvoorkomende uitdagingen zijn:

• Lichtomstandigheden: Variaties in de belichting kunnen de resultaten beïnvloeden.
• Ruis: Afbeeldingen kunnen ongewenste artefacten bevatten.
• Schaalbaarheid: Voor het verwerken van afbeeldingen met een hoge resolutie zijn aanzienlijke middelen nodig.

In deze les hebben we:

• OpenCV voor beeldverwerking verkend.
• Geleerd hoe je afbeeldingen laadt, het formaat ervan wijzigt en ze omzet naar grijstinten.
• Taken uitgevoerd zoals randdetectie en vormen tekenen.

Vervolgens duiken we in convolutionele neurale netwerken (CNNs) om te begrijpen hoe ze beeldgegevens verwerken voor complexe taken zoals beeldclassificatie.