В статье рассматриваются современные методы обработки видеоизображений с использованием языка программирования Python. Описываются ключевые библиотеки, такие как OpenCV и scikit-image, а также их применение для выполнения задач, включая распознавание объектов, фильтрацию и улучшение качества изображения. Обсуждаются примеры кода, которые демонстрируют основные алгоритмы, позволяя читателям понять, как эффективно обрабатывать и анализировать видеоданные.
Ключевые слова: обработка, язык программирования, видео, видеоизображения, библиотеки, Pyhton, методы.
Обработка изображений и видео включает анализ, редактирование и улучшение визуальных данных. Она охватывает широкий спектр задач, от простых операций, таких как изменение размера и обрезка изображений, до более сложных задач, таких как обнаружение и отслеживание объектов в видео. Обработка изображений и видео используется в различных областях, включая компьютерное зрение, медицинскую визуализацию и наблюдение, и имеет приложения в таких областях, как автономные транспортные средства, распознавание лиц и дополненная реальность [1, с. 87].
Python имеет ряд библиотек для обработки изображений и видео, которые разработаны для упрощения работы с визуальными данными в Python [2, с. 23]. Некоторые из популярных библиотек, используемых для обработки изображений и видео:
OpenCV: OpenCV (Open Source Computer Vision Library) — широко используемая библиотека для приложений компьютерного зрения. Она имеет большое количество функций для задач обработки изображений и видео, таких как чтение и запись изображений и видео, преобразование изображений, обнаружение и отслеживание объектов и многое другое. OpenCV поддерживает множество языков программирования, включая Python, и совместима со многими операционными системами.
Pillow: Pillow — это ответвление Python Imaging Library (PIL), которое предоставляет простой интерфейс для выполнения основных задач обработки изображений. Его можно использовать для таких задач, как открытие и обработка файлов изображений, применение фильтров, изменение размера изображений и многое другое [2, с. 65]. Pillow прост в использовании и поддерживает множество форматов файлов, что делает его популярным выбором для простых задач обработки изображений.
Scikit-image: Scikit-image — это библиотека, которая предоставляет инструменты для обработки и анализа изображений. Она создана на основе других научных библиотек Python, таких как NumPy, SciPy и matplotlib, и предоставляет широкий спектр функций для таких задач, как фильтрация, сегментация, извлечение признаков и т. д. Scikit-image разработана так, чтобы быть удобной для пользователя и простой в освоении, что делает ее отличным выбором для новичков в обработке изображений.
MoviePy: MoviePy — это библиотека Python, используемая для задач редактирования и обработки видео. Ее можно использовать для чтения и записи видеофайлов, добавления звуковых дорожек, применения фильтров и эффектов и многого другого. MoviePy создан на основе других научных библиотек Python, таких как NumPy, Pillow и imageio, и разработан так, чтобы быть простым в использовании и настройке.
Прежде чем углубляться в детали чтения и записи изображений и видео, важно понять различные форматы файлов, доступные для хранения этих типов данных. Форматы файлов изображений можно разделить на две категории: растровая графика и векторная графика. Растровая графика использует сетку пикселей для представления изображения, в то время как векторная графика использует математические уравнения для представления изображения.
Форматы видеофайлов немного сложнее форматов изображений. Видеофайл состоит из последовательности изображений, называемых кадрами, которые отображаются одно за другим, создавая иллюзию движения. Форматы видеофайлов можно разделить на форматы контейнеров и форматы кодеков [3, с. 74]. Форматы контейнеров, такие как MP4, AVI и MOV, предоставляют способ организации видеоданных и других связанных данных, таких как аудио и субтитры. Форматы кодеков, такие как H.264, HEVC и VP9, предоставляют способ сжатия видеоданных.
Манипуляции с изображениями и видео являются важным аспектом компьютерного зрения и включают в себя различные операции, такие как изменение размера, обрезка, поворот и переворот. Эти операции могут быть полезны для предварительной обработки изображений и видео перед их использованием для машинного обучения, компьютерного зрения или других приложений.
Изменение размера изображения или видео означает изменение его размеров путем увеличения или уменьшения масштаба. Это можно сделать с помощью функции resize() в библиотеках OpenCV, Pillow или Scikit-image.
Обрезка изображения или видео означает выбор части изображения или видео и удаление остальной части. Это может быть полезно для удаления нежелательных частей изображения или видео [3, с. 101].
Поворот изображения или видео означает изменение его ориентации на определенный угол. Это может быть полезно для исправления ориентации изображения или видео. Вот пример того, как повернуть изображение с помощью OpenCV:
Улучшение качества изображения — еще один важный аспект компьютерного зрения, и оно включает в себя различные операции, такие как фильтрация, сглаживание, резкость и регулировка яркости и контрастности. Эти операции могут быть полезны для улучшения четкости, видимости и общего качества изображения.
Фильтрация изображения или видео означает удаление из него шума или нежелательных деталей. Это можно сделать с помощью различных фильтров, таких как фильтры Гаусса, Медианы или Двусторонние фильтры, доступные в OpenCV, Pillow и Scikit-image.
Обнаружение краев — это метод, используемый для определения границ объектов на изображении или видео. Он работает путем обнаружения внезапных изменений цвета или яркости на изображении. Существует несколько алгоритмов, доступных для обнаружения краев, включая детектор краев Кэнни, детектор краев Собеля и детектор краев Лапласа [4, с. 34].
Цветовая сегментация — это метод, используемый для сегментации изображения или видео на области на основе их цвета. Это может быть полезно для идентификации объектов на основе их цвета. Существует несколько алгоритмов, доступных для цветовой сегментации, включая алгоритм кластеризации K-средних и алгоритм сдвига среднего.
Сопоставление шаблонов — это метод, используемый для определения определенного объекта на изображении или видео путем сравнения его с предопределенным шаблоном. Он работает, перемещая шаблон по изображению или видео и вычисляя оценку сходства в каждой позиции. Позиция с наивысшей оценкой сходства соответствует местоположению объекта на изображении или видео [5, с. 76].
Методы обработки изображений и видео имеют широкий спектр применения во многих областях, включая компьютерное зрение, медицинскую визуализацию и видеоанализ. При использовании правильных инструментов и методов обработка изображений и видео в Python может привести к инновационным и эффективным решениям в таких областях, как компьютерное зрение, медицинская визуализация и анализ видео.
Литература:
- Молодяков С. А. Применение функций OpenCV в компьютерном зрении. — ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2022
- Дагаров Е. О., Тюменков Г. Ю. Обработка видео с использованием Deep Learning и OpenCV, 2004
- Франсуа Ш. Глубокое обучение на Python. 2-е межд. издание. — Питер, 2023
- Касимова Ш. Т. Цифровая обработка изображения и звука на Python. — Innovations in Science and Technologies, 2024
- Солем Я. Программирование компьютерного зрения на языке Python. — Litres, 2022
