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category: tool
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tool: OpenCV
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filename: learnopencv.py
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contributors:
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- ["Yogesh Ojha", "http://github.com/yogeshojha"]
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translators:
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- ["Dennis Keller", "https://github.com/denniskeller"]
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lang: de-de
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### Opencv
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OpenCV (Open Source Computer Vision) ist eine Bibliothek von Programmierfunktionen,
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die hauptsächlich auf maschinelles Sehen in Echtzeit ausgerichtet ist.
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Ursprünglich wurde OpenCV von Intel entwickelt. Später wurde es von von
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Willow Garage und dann Itseez (das später von Intel übernommen wurde) unterstützt.
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OpenCV unterstützt derzeit eine Vielzahl von Sprachen, wie C++, Python, Java uvm.
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#### Installation
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Bitte lese diese Artikel für die Installation von OpenCV auf deinen Computer.
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* Windows Installationsanleitung: [https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_setup/py_setup_in_windows/py_setup_in_windows.html#install-opencv-python-in-windows]()
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* Mac Installationsanleitung (High Sierra): [https://medium.com/@nuwanprabhath/installing-opencv-in-macos-high-sierra-for-python-3-89c79f0a246a]()
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* Linux Installationsanleitung (Ubuntu 18.04): [https://www.pyimagesearch.com/2018/05/28/ubuntu-18-04-how-to-install-opencv]()
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### Hier werden wir uns auf die Pythonimplementierung von OpenCV konzentrieren.
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```python
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# Bild in OpenCV lesen
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import cv2
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img = cv2.imread('Katze.jpg')
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# Bild darstellen
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# Die imshow() Funktion wird verwendet um das Display darzustellen.
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cv2.imshow('Image',img)
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# Das erste Argument ist der Titel des Fensters und der zweite Parameter ist das Bild
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# Wenn du den Fehler Object Type None bekommst ist eventuell dein Bildpfad falsch.
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# Bitte überprüfe dann den Pfad des Bildes erneut.
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cv2.waitKey(0)
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# waitKey() ist eine Tastaturbindungsfunktion, sie nimmt Argumente in
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# Millisekunden an. Für GUI Ereignisse MUSST du die waitKey() Funktion verwenden.
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# Ein Bild schreiben
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cv2.imwrite('graueKatze.png',img)
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# Das erste Arkument ist der Dateiname und das Zweite ist das Bild
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# Konveriere das Bild zu Graustufen
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gray_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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# Videoaufnahme von der Webcam
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cap = cv2.VideoCapture(0)
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# 0 ist deine Kamera, wenn du mehrere Kameras hast musst du deren Id eingeben
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while(True):
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# Erfassen von Einzelbildern
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_, frame = cap.read()
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cv2.imshow('Frame',frame)
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# Wenn der Benutzer q drückt -> beenden
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if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
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break
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# Die Kamera muss wieder freigegeben werden
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cap.release()
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# Wiedergabe von Videos aus einer Datei
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cap = cv2.VideoCapture('film.mp4')
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while(cap.isOpened()):
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_, frame = cap.read()
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# Das Video in Graustufen abspielen
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gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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cv2.imshow('frame',gray)
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if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
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break
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cap.release()
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# Zeichne eine Linie in OpenCV
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# cv2.line(img,(x,y),(x1,y1),(color->r,g,b->0 to 255),thickness)
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cv2.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5)
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# Zeichne ein Rechteck
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# cv2.rectangle(img,(x,y),(x1,y1),(color->r,g,b->0 to 255),thickness)
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# thickness = -1 wird zum Füllen des Rechtecks verwendet
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cv2.rectangle(img,(384,0),(510,128),(0,255,0),3)
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# Zeichne ein Kreis
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cv2.circle(img,(xCenter,yCenter), radius, (color->r,g,b->0 to 255), thickness)
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cv2.circle(img,(200,90), 100, (0,0,255), -1)
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# Zeichne eine Ellipse
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cv2.ellipse(img,(256,256),(100,50),0,0,180,255,-1)
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# Text auf Bildern hinzufügen
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cv2.putText(img,"Hello World!!!", (x,y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, 255)
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# Bilder zusammenfüggen
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img1 = cv2.imread('Katze.png')
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img2 = cv2.imread('openCV.jpg')
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dst = cv2.addWeighted(img1,0.5,img2,0.5,0)
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# Schwellwertbild
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# Binäre Schwellenwerte
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_,thresImg = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
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# Anpassbare Schwellenwerte
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adapThres = cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY,11,2)
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# Weichzeichnung von einem Bild
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# Gausßscher Weichzeichner
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blur = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)
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# Rangordnungsfilter
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medianBlur = cv2.medianBlur(img,5)
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# Canny-Algorithmus
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img = cv2.imread('Katze.jpg',0)
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edges = cv2.Canny(img,100,200)
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# Gesichtserkennung mit Haarkaskaden
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# Lade die Haarkaskaden von https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/ herunter
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import cv2
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import numpy as np
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face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
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eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
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img = cv2.imread('Mensch.jpg')
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gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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aces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
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for (x,y,w,h) in faces:
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cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
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roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
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roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
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eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
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for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
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cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
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cv2.imshow('img',img)
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cv2.waitKey(0)
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cv2.destroyAllWindows()
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# destroyAllWindows() zerstört alle Fenster
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# Wenn du ein bestimmtes Fenter zerstören möchtest musst du den genauen Namen des
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# von dir erstellten Fensters übergeben.
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```
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### Weiterführende Literatur:
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* Lade Kaskade hier herunter [https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades]()
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||||
* OpenCV Zeichenfunktionen [https://docs.opencv.org/2.4/modules/core/doc/drawing_functions.html]()
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||||
* Eine aktuelle Sprachenreferenz kann hier gefunden werden [https://opencv.org]()
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||||
* Zusätzliche Ressourcen können hier gefunden werden [https://en.wikipedia.org/wiki/OpenCV]()
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||||
* Gute OpenCv Tutorials
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||||
* [https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_tutorials.html]()
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||||
* [https://realpython.com/python-opencv-color-spaces]()
|
||||
* [https://pyimagesearch.com]()
|
||||
* [https://www.learnopencv.com]()
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