Lab02 - Seguimentação por pixel

Objetivos da aula:

Filtro negativo de imagem
Recorte da imagem
Seguimentação por pixel

In [4]:

Copied!

%matplotlib inline
# Importando a biblioteca OpenCV
import cv2 

#import a biblioteca Numpy
import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

print ("OpenCV Versão : %s " % cv2.__version__)
%matplotlib inline
# Importando a biblioteca OpenCV
import cv2 

#import a biblioteca Numpy
import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

print ("OpenCV Versão : %s " % cv2.__version__)

OpenCV Versão : 4.6.0

In [5]:

Copied!





!wget "https://raw.githubusercontent.com/arnaldojr/cognitivecomputing/master/material/aulas/PDI/lab02/cogumelo.png" /content
!wget "https://raw.githubusercontent.com/arnaldojr/cognitivecomputing/master/material/aulas/PDI/lab02/droneinvertido.jpg" /content
!wget "https://raw.githubusercontent.com/arnaldojr/cognitivecomputing/master/material/aulas/PDI/lab02/drone.jpg" /content
!wget "https://raw.githubusercontent.com/arnaldojr/cognitivecomputing/master/material/aulas/PDI/lab02/droneinvertido.jpg" /content
!wget "https://raw.githubusercontent.com/arnaldojr/cognitivecomputing/master/material/aulas/PDI/lab02/goku.jpg" /content
!wget "https://raw.githubusercontent.com/arnaldojr/cognitivecomputing/master/material/aulas/PDI/lab02/gokuinvertido.jpg" /content
!wget "https://raw.githubusercontent.com/arnaldojr/cognitivecomputing/master/material/aulas/PDI/lab02/cogumelo.png" /content
!wget "https://raw.githubusercontent.com/arnaldojr/cognitivecomputing/master/material/aulas/PDI/lab02/cogumelo.png" /content
!wget "https://raw.githubusercontent.com/arnaldojr/cognitivecomputing/master/material/aulas/PDI/lab02/droneinvertido.jpg" /content
!wget "https://raw.githubusercontent.com/arnaldojr/cognitivecomputing/master/material/aulas/PDI/lab02/drone.jpg" /content
!wget "https://raw.githubusercontent.com/arnaldojr/cognitivecomputing/master/material/aulas/PDI/lab02/droneinvertido.jpg" /content
!wget "https://raw.githubusercontent.com/arnaldojr/cognitivecomputing/master/material/aulas/PDI/lab02/goku.jpg" /content
!wget "https://raw.githubusercontent.com/arnaldojr/cognitivecomputing/master/material/aulas/PDI/lab02/gokuinvertido.jpg" /content
!wget "https://raw.githubusercontent.com/arnaldojr/cognitivecomputing/master/material/aulas/PDI/lab02/cogumelo.png" /content

--2023-02-10 19:36:13--  https://raw.githubusercontent.com/arnaldojr/cognitivecomputing/master/material/aulas/lab02/cogumelo.png
Resolving raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)... 185.199.108.133, 185.199.111.133, 185.199.109.133, ...
Connecting to raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)|185.199.108.133|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 48478 (47K) [image/png]
Saving to: ‘cogumelo.png.2’


cogumelo.png.2        0%[                    ]       0  --.-KB/s               
cogumelo.png.2      100%[===================>]  47.34K  --.-KB/s    in 0.01s   

2023-02-10 19:36:13 (4.58 MB/s) - ‘cogumelo.png.2’ saved [48478/48478]

/content: Scheme missing.
FINISHED --2023-02-10 19:36:13--
Total wall clock time: 0.06s
Downloaded: 1 files, 47K in 0.01s (4.58 MB/s)
--2023-02-10 19:36:13--  https://raw.githubusercontent.com/arnaldojr/cognitivecomputing/master/material/aulas/lab02/droneinvertido.jpg
Resolving raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)... 185.199.111.133, 185.199.109.133, 185.199.110.133, ...
Connecting to raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)|185.199.111.133|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 52937 (52K) [image/jpeg]
Saving to: ‘droneinvertido.jpg.2’

droneinvertido.jpg. 100%[===================>]  51.70K  --.-KB/s    in 0.01s   

2023-02-10 19:36:13 (4.78 MB/s) - ‘droneinvertido.jpg.2’ saved [52937/52937]

/content: Scheme missing.
FINISHED --2023-02-10 19:36:13--
Total wall clock time: 0.06s
Downloaded: 1 files, 52K in 0.01s (4.78 MB/s)
--2023-02-10 19:36:13--  https://raw.githubusercontent.com/arnaldojr/cognitivecomputing/master/material/aulas/lab02/drone.jpg
Resolving raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)... 185.199.108.133, 185.199.109.133, 185.199.110.133, ...
Connecting to raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)|185.199.108.133|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 37505 (37K) [image/jpeg]
Saving to: ‘drone.jpg.1’

drone.jpg.1         100%[===================>]  36.63K  --.-KB/s    in 0.003s  

2023-02-10 19:36:13 (11.0 MB/s) - ‘drone.jpg.1’ saved [37505/37505]

/content: Scheme missing.
FINISHED --2023-02-10 19:36:13--
Total wall clock time: 0.06s
Downloaded: 1 files, 37K in 0.003s (11.0 MB/s)
--2023-02-10 19:36:13--  https://raw.githubusercontent.com/arnaldojr/cognitivecomputing/master/material/aulas/lab02/droneinvertido.jpg
Resolving raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)... 185.199.108.133, 185.199.109.133, 185.199.110.133, ...
Connecting to raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)|185.199.108.133|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 52937 (52K) [image/jpeg]
Saving to: ‘droneinvertido.jpg.3’

droneinvertido.jpg. 100%[===================>]  51.70K  --.-KB/s    in 0.01s   

2023-02-10 19:36:13 (4.84 MB/s) - ‘droneinvertido.jpg.3’ saved [52937/52937]

/content: Scheme missing.
FINISHED --2023-02-10 19:36:13--
Total wall clock time: 0.06s
Downloaded: 1 files, 52K in 0.01s (4.84 MB/s)
--2023-02-10 19:36:13--  https://raw.githubusercontent.com/arnaldojr/cognitivecomputing/master/material/aulas/lab02/goku.jpg
Resolving raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)... 185.199.108.133, 185.199.109.133, 185.199.110.133, ...
Connecting to raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)|185.199.108.133|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 113004 (110K) [image/jpeg]
Saving to: ‘goku.jpg.1’

goku.jpg.1          100%[===================>] 110.36K  --.-KB/s    in 0.02s   

2023-02-10 19:36:13 (5.17 MB/s) - ‘goku.jpg.1’ saved [113004/113004]

/content: Scheme missing.
FINISHED --2023-02-10 19:36:13--
Total wall clock time: 0.07s
Downloaded: 1 files, 110K in 0.02s (5.17 MB/s)
--2023-02-10 19:36:14--  https://raw.githubusercontent.com/arnaldojr/cognitivecomputing/master/material/aulas/lab02/gokuinvertido.jpg
Resolving raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)... 185.199.108.133, 185.199.109.133, 185.199.110.133, ...
Connecting to raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)|185.199.108.133|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 154233 (151K) [image/jpeg]
Saving to: ‘gokuinvertido.jpg.1’

gokuinvertido.jpg.1 100%[===================>] 150.62K  --.-KB/s    in 0.02s   

2023-02-10 19:36:14 (6.56 MB/s) - ‘gokuinvertido.jpg.1’ saved [154233/154233]

/content: Scheme missing.
FINISHED --2023-02-10 19:36:14--
Total wall clock time: 0.07s
Downloaded: 1 files, 151K in 0.02s (6.56 MB/s)
--2023-02-10 19:36:14--  https://raw.githubusercontent.com/arnaldojr/cognitivecomputing/master/material/aulas/lab02/cogumelo.png
Resolving raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)... 185.199.108.133, 185.199.109.133, 185.199.110.133, ...
Connecting to raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)|185.199.108.133|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 48478 (47K) [image/png]
Saving to: ‘cogumelo.png.3’

cogumelo.png.3      100%[===================>]  47.34K  --.-KB/s    in 0.01s   

2023-02-10 19:36:14 (4.43 MB/s) - ‘cogumelo.png.3’ saved [48478/48478]

/content: Scheme missing.
FINISHED --2023-02-10 19:36:14--
Total wall clock time: 0.06s
Downloaded: 1 files, 47K in 0.01s (4.43 MB/s)

Filtro negativo (Inverte imagem)¶

Para aplicar um filtro negativo precisamos inverter os seus valores, ou seja, em uma imagem binária realizamos a troca de 0 pra 1 e de 1 para 0 para cada pixel da imagem.

In [6]:

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import cv2
imagem = cv2.imread("cogumelo.png")
image = cv2.cvtColor(imagem, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

plt.imshow(image, interpolation="none", cmap="gray")
plt.show()
import cv2
imagem = cv2.imread("cogumelo.png")
image = cv2.cvtColor(imagem, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

plt.imshow(image, interpolation="none", cmap="gray")
plt.show()

No description has been provided for this image

In [7]:

Copied!





import cv2
imagem = cv2.imread("cogumelo.png")
image = cv2.cvtColor(imagem, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

for y in range(0, image.shape[0]):
  for x in range(0, image.shape[1]):
    ##### aqui eu inverto o valor do pixel
    if image[y, x] == 255:
      image[y,x] = 0
    else:
      image[y,x] = 255

plt.imshow(image, interpolation="none", cmap="gray")
plt.show()
import cv2
imagem = cv2.imread("cogumelo.png")
image = cv2.cvtColor(imagem, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

for y in range(0, image.shape[0]):
  for x in range(0, image.shape[1]):
    ##### aqui eu inverto o valor do pixel
    if image[y, x] == 255:
      image[y,x] = 0
    else:
      image[y,x] = 255

plt.imshow(image, interpolation="none", cmap="gray")
plt.show()

Desafio 1¶

Faça uma implementação que inverte as cores de uma imagem em escala de cinza, com valores que vão de 0 ate 255. dica: a forma explicita de fazer uma inversãão é: a = 255 - a

In [8]:

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# implemente aqui sua solução
# implemente aqui sua solução

Desafio 2¶

Faça o mesmo par uma imagem colorida, realize a inversão de cores dos canais R, G e B.

o resultado deve ser parecido com a imagem abaixo:

In [9]:

Copied!

# Implemente aqui sua solução
# Implemente aqui sua solução

Recorte da imagem (crop)¶

O recorte de uma parte da imagem, ou crop, consiste em extrair da imagem uma região de interresse (ROI).

In [10]:

Copied!

import cv2
imagem = cv2.imread("drone.jpg")
image = cv2.cvtColor(imagem, cv2.COLOR_BGR2RGB)

plt.imshow(image, interpolation="none")

plt.show()
import cv2
imagem = cv2.imread("drone.jpg")
image = cv2.cvtColor(imagem, cv2.COLOR_BGR2RGB)

plt.imshow(image, interpolation="none")

plt.show()

In [11]:

Copied!

image2 = image.copy()

#crop_img = img[y:y+h, x:x+w]
image2 = image[50:250,580:950]

plt.imshow(image2, interpolation="none", cmap="gray")
plt.show()
image2 = image.copy()

#crop_img = img[y:y+h, x:x+w]
image2 = image[50:250,580:950]

plt.imshow(image2, interpolation="none", cmap="gray")
plt.show()

Desafio3¶

Ajude o nosso sayajin!!

A imagem foi dividida em 4 quadrantes aleatorios e precisamos organizar essa bagunça. Faça a reconstrução da imagem nas posições corretas.

Dica: Crie uma copia da imagem original (img2 = img.copy()), faça um crop da imagem 4 partes (crop1, crop2, crop3, crop4), junte as partes cortadas na ordem correta na img2. no final Salve a imagem (cv2.imwrite())

In [12]:

Copied!

import cv2
imagem = cv2.imread("gokuinvertido.jpg")
image = cv2.cvtColor(imagem, cv2.COLOR_BGR2RGB)

altura = image.shape[0]
largura = image.shape[1]

print("altura: {} largura: {}".format(altura, largura))

plt.imshow(image, interpolation="none")

plt.show()

# para salvar imagem
#cv2.imwrite("gokunormal.jpg", cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_RGB2BGR))
import cv2
imagem = cv2.imread("gokuinvertido.jpg")
image = cv2.cvtColor(imagem, cv2.COLOR_BGR2RGB)

altura = image.shape[0]
largura = image.shape[1]

print("altura: {} largura: {}".format(altura, largura))

plt.imshow(image, interpolation="none")

plt.show()

# para salvar imagem
#cv2.imwrite("gokunormal.jpg", cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_RGB2BGR))

altura: 720 largura: 1280

In [13]:

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#implemente sua solução
#implemente sua solução

Seguimentação de imagens¶

Agora que sabemos como manipular pixel e como alterar seu valor e sua posição. Podemos fazer atividades mais complexas como conseguir reaalizar a seguimentação de algum objeto ou item da imagem (video), Como na imagem abaixo.

Desafio 4¶

De forma intuitiva realize algumas mudanças no código e veja o efeito que causa na imagem. Este exercio é apenas um aperitivo de algumas tecnicas que vamos estudar na proxima aula.

In [14]:

Copied!





# Entenda o codigo e faça as alterações que achar necessárias
import cv2
imagem = cv2.imread("drone.jpg")
image = cv2.cvtColor(imagem, cv2.COLOR_BGR2RGB)
print(image.shape)

for y in range(0, image.shape[0]):
  for x in range(0, image.shape[1]):
    if image[y,x,1] > 170 :
      image[y,x]= (255,255,255)
    

plt.imshow(image, interpolation="none")
plt.show()
# Entenda o codigo e faça as alterações que achar necessárias
import cv2
imagem = cv2.imread("drone.jpg")
image = cv2.cvtColor(imagem, cv2.COLOR_BGR2RGB)
print(image.shape)

for y in range(0, image.shape[0]):
  for x in range(0, image.shape[1]):
    if image[y,x,1] > 170 :
      image[y,x]= (255,255,255)
    

plt.imshow(image, interpolation="none")
plt.show()

(420, 1120, 3)

Desafio 5¶

Vamos tentar fazer o contrario, vamos tentar filtar o fundo da imagem sem o drone

In [15]:

Copied!

# Implemente seu código aqui
# Implemente seu código aqui