#2 Нейронные сети для начинающих. NumPy. MatplotLib. Операции с изображениями в OpenCV

Это вторая статья из серии введения в «Нейронные сети для начинающих». Здесь и далее мы постараемся разобраться с таким понятием — как обработка графических данных, визуализация данных, а также на практике решим пару простых задач. Предыдущая статья — #1 Нейронные сети для начинающих. Решение задачи классификации Ирисов Фишера

Маленький совет из будущего: «В данной статье будут затронуты некоторые понятия, о которых я писал раньше, так что для полного понимания темы, советую прочитать и предыдущую статью»

На самом деле, на хабре было множество публикаций по этой теме, но все они говорят о разных вещах. Давайте разберёмся и соберём всё в одну кучку, для полноценного понимания картины мира.

Традиционно приведу небольшой перечень тем, которые будут освещены в этой статье:

• Знакомство с библиотекой NumPy.
• Знакомство с библиотекой MatplotLib.
• Поверхностное знакомство с библиотекой OpenCV.

Чтобы не терять зря времени, давайте приступим.

Знакомство с библиотекой NumPy

NumPy — библиотека с открытым исходным кодом для языка программирования Python. Возможности: поддержка многомерных массивов; поддержка высокоуровневых математических функций, предназначенных для работы с многомерными массивами.

NumPy включает в себя несколько основных концепций массива:



Пояснения к рисунку:

• a. Структура данных массива NumPy и связанные с ней поля метаданных.
• b. Индексирование массива срезами и шагами. Эти операции возвращают «представление» исходных данных.
• c. Индексация массива с масками, скалярными координатами или другими массивами, чтобы он возвращал «копию» исходных данных. В нижнем примере массив индексируется с другими массивами; это передаёт аргументы индексирования перед выполнением поиска.
• d. Векторизация эффективно применяет операции к группам элементов.
• e. Вещание при умножении двумерных массивов.
• f. Операции редукции действуют по одной или нескольким осям. В этом примере массив суммируется по выбранным осям для получения вектора или последовательно по двум осям для получения скаляра.
• g. Здесь есть пример кода NumPy, иллюстрирующий некоторые из этих концепций.

▍Пришло время разобраться с базовыми операциями над массивами

Небольшая оговорочка — математические операции над массивами выполняются поэлементно. Создаётся новый массив, который заполняется результатами действия оператора.

И теперь сразу к коду:

import numpy as np # в программировании на Python библиотеку NumPy для удобства "обзывают" - np
a = np.array([20, 30, 40, 50])
b = np.arange(4)
a + b # array([20, 31, 42, 53])
a - b # array([20, 29, 38, 47])
a * b # array([  0,  30,  80, 150])
a / b # При делении на 0 возвращается inf (бесконечность)
a ** b # array([     1,     30,   1600, 125000])
a % b # При взятии остатка от деления на 0 возвращается 0

c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
d = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
c + d
# Вывод: 
# Traceback (most recent call last):
# File "<input>", line 1, in <module>
# ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,3) (3,2)

Почему же так происходит? Ответ очень прост: массивы должны быть одинаковых размеров. Это то же самое, что в бутылку на 1.5 литра, пытаться перелить 5 литровую и наоборот, их нельзя считать равными, а как следствие, нельзя и совмещать. Всё просто:



В NumPy можно производить математические операции между массивом и числом. В этом случае к каждому элементу прибавляется (или что вы там делаете) это число:

a + 1 # array([21, 31, 41, 51])
a ** 3 # array([  8000,  27000,  64000, 125000])
a < 35  # array([ True,  True, False, False], dtype=bool)

NumPy также предоставляет множество математических операций для обработки массивов:

np.cos(a) # array([ 0.40808206,  0.15425145, -0.66693806,  0.96496603])
np.arctan(a) # array([ 1.52083793,  1.53747533,  1.54580153,  1.55079899])
np.sinh(a) # array([  2.42582598e+08,   5.34323729e+12,   1.17692633e+17, 2.59235276e+21])

Подробнее со списком математических операций можно ознакомиться здесь.

Многие унарные операции, такие как, например, вычисление суммы всех элементов массива, представлены также и в виде методов класса ndarray:

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
np.sum(a) # 21
a.sum() # 21
a.min() #1
a.max() # 6

По умолчанию эти операции применяются к массиву, как если бы он был списком чисел, независимо от его формы. Однако, указав параметр axis, можно применить операцию для указанной оси массива:

a.min(axis=0)  # Наименьшее число в каждом столбце: array([1, 2, 3])
a.min(axis=1)  # Наименьшее число в каждой строке: array([1, 4])

▍ Встаёт вопрос, а в чём практическая польза таких массивов?

Давайте разберёмся. Представим, что мы хотим по-быстрому посмотреть, как выглядит график какой-то функции. Для определённости возьмём сигмоиду, часто используемую в качестве функции активации в нейронных сетях.

Рисовать будем при помощи библиотеки Matplotlib, с которой подробнее познакомимся далее. Путём написания небольшого скрипта на Python, мы сможем получить преинтереснейший результат:

# vim: set ai et ts=4 sw=4:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-5, 5, 100)

def sigmoid(alpha):
    return 1 / ( 1 + np.exp(- alpha * x) )

def main():
    dpi = 80
    fig = plt.figure(dpi = dpi, figsize = (512 / dpi, 384 / dpi) )

    plt.plot(x, sigmoid(0.5), 'ro-')
    plt.plot(x, sigmoid(1.0), 'go-')
    plt.plot(x, sigmoid(2.0), 'bo-')

    plt.legend(['A = 0.5', 'A = 1.0', 'A = 2.0'], loc = 'upper left')

    fig.savefig('sigmoid.png')
    
main()

Если запустить наш код, то мы получим вот такое изображение с названием 'sigmoid.png':



Заметьте, что больше не нужно писать циклы, вычисляющие значение функции в различных точках, поскольку NumPy делает всё это за нас. Фактически мы просто применяем функции к функциям и выводим получившиеся функции. Декларативное и чисто функциональное программирование в самом натуральном его виде!

Как видите, библиотека NumPy оказалась крайне полезной в целом ряде задач. И это мы рассмотрели далеко не все её возможности. В качестве источников дополнительной информации можно порекомендовать книги, NumPy посвящено точно больше одной.

Считается, что NumPy потребляет меньше памяти и работает до 10 раз быстрее аналогичного кода, написанного на чистом Python. Здесь я решил не приводить никаких бенчмарков, потому что тут есть масса нюансов, и всё сильно зависит от специфики конкретного приложения (объёмы данных, размеры массивов и т.д.). А доводилось ли вам использовать NumPy, и если да, то для решения каких задач? Напишите свой опыт в комментариях!

Знакомство с библиотекой MatplotLib

Matplotlib — библиотека на языке программирования Python для визуализации данных двумерной графикой. Получаемые изображения могут быть использованы в качестве иллюстраций в публикациях. Matplotlib написан и поддерживался в основном Джоном Хантером и распространяется на условиях BSD-подобной лицензии.

Перед тем как углубиться в дебри библиотеки Matplotlib, для того чтобы появилось интуитивное понимание принципов работы с этим инструментом, рассмотрим несколько примеров, изучив которые вы уже сможете использовать библиотеку для решения своих задач.

Если вы работаете в Jupyter Notebook, для того чтобы получать графики рядом с ячейками, с кодом необходимо выполнить специальную magic-команду после того как импортируете matplotlib:

# Построим график прямой, используя MatplotLib
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5])

Результат будет следующим:



Если вы пишете код в .py файле, а потом запускаете его через вызов интерпретатора Python, то строка %matplotlib inline вам не нужна, используйте только импорт библиотеки.

Пример, аналогичный тому, что представлен на рисунке выше, для отдельного Python файла будет выглядеть так:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5])
plt.show()

Результатом будет тот же самый график, но в отдельном окне.

▍ Построение графика и результат

Для начал построим простую линейную зависимость, дадим нашему графику название, подпишем оси и отобразим сетку. Код программы:

import numpy as np

# Независимая (x) и зависимая (y) переменные
x = np.linspace(0, 10, 50)
y = x

# Построение графика
plt.title("Линейная зависимость y = x") # заголовок
plt.xlabel("x") # ось абсцисс
plt.ylabel("y") # ось ординат
plt.grid()      # включение отображения сетки
plt.plot(x, y)  # построение графика

Изменим тип линии и её цвет, для этого в функцию plot(), в качестве третьего параметра передадим строку, сформированную определённым образом, в нашем случае это “r–”, где “r” означает красный цвет, а “–” – тип линии – пунктирная линия. Код программы:

# Построение графика
plt.title("Линейная зависимость y = x") # заголовок
plt.xlabel("x") # ось абсцисс
plt.ylabel("y") # ось ординат
plt.grid()      # включение отображения сетки
plt.plot(x, y, "r--")  # построение графика

▍ Несколько графиков на одном поле

Вам не кажется, что графику одному будет скучно? Построим несколько графиков на одном поле, для этого добавим квадратичную зависимость:

# Линейная зависимость
x = np.linspace(0, 10, 50)
y1 = x

# Квадратичная зависимость
y2 = [i**2 for i in x]

# Построение графика
plt.title("Зависимости: y1 = x, y2 = x^2") # заголовок
plt.xlabel("x")         # ось абсцисс
plt.ylabel("y1, y2")    # ось ординат
plt.grid()              # включение отображения сетки
plt.plot(x, y1, x, y2)  # построение графика

В приведённом примере в функцию plot() последовательно передаются два массива для построения первого графика и два массива для построения второго, при этом как вы можете заметить, для обоих графиков массив значений независимой переменной x один и то же.

▍ Несколько разделённых полей с графиками

Третья, довольно часто встречающаяся задача – это отобразить два или более различных поля, на которых будет отображено по одному или более графику.

Построим уже известные нам две зависимость на разных полях:

# Линейная зависимость
x = np.linspace(0, 10, 50)
y1 = x

# Квадратичная зависимость
y2 = [i**2 for i in x]

# Построение графиков
plt.figure(figsize=(9, 9))

plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x, y1)               # построение графика
plt.title("Зависимости: y1 = x, y2 = x^2") # заголовок
plt.ylabel("y1", fontsize=14) # ось ординат
plt.grid(True)                # включение отображения сетки
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x, y2)               # построение графика
plt.xlabel("x", fontsize=14)  # ось абсцисс
plt.ylabel("y2", fontsize=14) # ось ординат
plt.grid(True)                # включение отображения сетки

Здесь используем новые функции:

• figure() – функция для задания глобальных параметров отображения графиков. В неё, в качестве аргумента, передаём кортеж, определяющий размер общего поля.
• subplot() – функция для задания местоположения поля с графиком. Существует несколько способов задания областей для вывода через функцию subplot() мы воспользовались следующим: первый аргумент – количество строк, второй – столбцов в формируемом поле, третий – индекс (номер поля, считаем сверху вниз, слева направо).

Остальные функции уже нам знакомы, дополнительно мы использовали параметр fontsize для функций xlabel() и ylabel(), для задания размера шрифта.

▍ Построение диаграммы для категориальных данных

До этого у нас были графики по численным данным, т.е. зависимая и независимая переменные имели числовой тип. На практике довольно часто приходится работать с данными нечисловой природы – имена людей, название фруктов, и т.п.

Построим диаграмму, на которой будет отображаться количество фруктов в магазине:

fruits = ["apple", "peach", "orange", "bannana", "melon"]
counts = [34, 25, 43, 31, 17]
plt.bar(fruits, counts)
plt.title("FRUETS")
plt.xlabel("Fruit")
plt.ylabel("Count")

Для вывода диаграммы используем функцию bar().

К этому моменту, если вы самостоятельно попробовали запустить приведённые выше примеры, у вас уже должно сформировать некоторое понимание того, как осуществляется работа с этой библиотекой.

▍ Основные элементы графика

Рассмотрим основные термины и понятия, касающиеся изображения графика, с которыми вам необходимо будет познакомиться, для того чтобы в дальнейшем у вас не было трудностей при прочтении материалов из этого цикла статей и документации по библиотеке matplotlib.



Корневым элементом при построении графиков в системе Matplotlib является Фигура (Figure). Всё, что нарисовано на рисунке выше, является элементами фигуры. Рассмотрим её составляющие более подробно:

График: на рисунке представлены два графика – линейный и точечный. Matplotlib предоставляет огромное количество различных настроек, которые можно использовать для того, чтобы придать графику вид, который вам нужен: цвет, толщина и тип линии, стиль линии и многое другое, всё это мы рассмотрим в ближайших статьях.

Оси: вторым, после непосредственно самого графика, по важности элементом фигуры являются оси. Для каждой оси можно задать метку (подпись), основные (major) и дополнительные (minor) тики, их подписи, размер и толщину, также можно задать диапазоны по каждой из осей.

Сетка и легенда: следующими элементами фигуры, которые значительно повышают информативность графика, являются сетка и легенда. Сетка также может быть основной (major) и дополнительной (minor). Каждому типу сетки можно задавать цвет, толщину линии и тип. Для отображения сетки и легенды используются соответствующие команды.

Ниже представлен код, с помощью которого была построена фигура, изображённая на рисунке:

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import (MultipleLocator, FormatStrFormatter,
                               AutoMinorLocator)
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 10)
y1 = 4*x
y2 = [i**2 for i in x]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))

ax.set_title("Графики зависимостей: y1=4*x, y2=x^2", fontsize=16)
ax.set_xlabel("x", fontsize=14)        
ax.set_ylabel("y1, y2", fontsize=14)
ax.grid(which="major", linewidth=1.2)
ax.grid(which="minor", linestyle="--", color="gray", linewidth=0.5)
ax.scatter(x, y1, c="red", label="y1 = 4*x")
ax.plot(x, y2, label="y2 = x^2")
ax.legend()

ax.xaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator())
ax.yaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator())
ax.tick_params(which='major', length=10, width=2)
ax.tick_params(which='minor', length=5, width=1)

plt.show()

На этом закончим наше базовое знакомство с основными методами библиотеки MatplotLib.

Поверхностное знакомство с библиотекой OpenCV

OpenCV — библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и численных алгоритмов общего назначения с открытым кодом. Реализована на C/C++, также разрабатывается для Python, Java, Ruby, Matlab, Lua и других языков.

OpenCV выпускается под лицензией BSD (лицензия Berkeley Software Distribution), поэтому её можно бесплатно использовать в научных и коммерческих целях. OpenCV имеет интерфейсы C ++, Python и Java и поддерживает Windows, Linux, Mac OS, iOS и Android. OpenCV предназначен для повышения эффективности вычислений, ориентируясь на приложения реального времени. Библиотека написана на оптимизированном C / C ++ и может использовать преимущества многоядерной обработки.
OpenCV принят во всём мире, с сообществом из более чем 47 000 пользователей и оценочной загрузкой более 14 миллионов. Использует диапазон от интерактивного искусства до инспекции мин, онлайн-карт мозаики или продвинутых роботов.

OpenCV можно использовать для разработки программ обработки изображений в реальном времени, компьютерного зрения и распознавания образов в следующих областях:

• Дополненная реальность.
• Распознавание лиц.
• Распознавание жестов
• Человеко-компьютерное взаимодействие.
• Распознавание действий.
• Отслеживание движения.
• Распознавание объектов.
• Раздел изображения.
• Роботы.

Чтобы установить OpenCV, необходимо ввести в консоль команду:

pip install opencv-python

Для того чтобы проверить, установилась ли библиотека, необходимо в командной строке/консоли написать «python» и в открывшемся редакторе написать «import cv2», если ошибок/подсказок не выведется, то я могу Вас поздравить, вы установили OpenCV!

Для проверки работоспособности окружения и самой библиотеки, напишем небольшой скрипт, который обращается к камере Вашего компьютера/ноутбука и выводит на экран потоковое видео с неё:

# Импорт
import numpy as np
import cv2

# Позвоните в камеру компьютера, 0: первая основная камера
cap = cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    # Capture frame-by-frame
    ret, frame = cap.read()

    # Преобразование цветового пространства
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Отображение изображения
    cv2.imshow('frame', frame)
    cv2.imshow('gray',gray)
    
    # Конец, клавиша q
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# Закройте вызывающую программу камеры и закройте все окна изображений
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Результат Вы можете проверить, запустив этот скрипт у себя на компьютере.

▍Немного про пиксели и цветовые пространства

Перед тем как перейти к практике, нам нужно разобраться немного с теорией. Каждое изображение состоит из набора пикселей. Пиксель — это строительный блок изображения. Если представить изображение в виде сетки, то каждый квадрат в сетке содержит один пиксель, где точке с координатой ( 0, 0 ) соответствует верхний левый угол изображения. К примеру, представим, что у нас есть изображение с разрешением 400x300 пикселей. Это означает, что наша сетка состоит из 400 строк и 300 столбцов. В совокупности в нашем изображении есть 400*300 = 120000 пикселей.

В большинстве изображений пиксели представлены двумя способами: в оттенках серого и в цветовом пространстве RGB. В изображениях в оттенках серого каждый пиксель имеет значение между 0 и 255, где 0 соответствует чёрному, а 255 соответствует белому. А значения между 0 и 255 принимают различные оттенки серого, где значения ближе к 0 более тёмные, а значения ближе к 255 более светлые.

Цветные пиксели обычно представлены в цветовом пространстве RGB(red, green, blue — красный, зелёный, синий), где одно значение для красной компоненты, одно для зелёной и одно для синей. Каждая из трёх компонент представлена целым числом в диапазоне от 0 до 255 включительно, которое указывает как «много» цвета содержится. Исходя из того, что каждая компонента представлена в диапазоне [0,255], то для того, чтобы представить насыщенность каждого цвета, нам будет достаточно 8-битного целого беззнакового числа. Затем мы объединяем значения всех трёх компонент в кортеж вида (красный, зелёный, синий). К примеру, чтобы получить белый цвет, каждая из компонент должна равняться 255: (255, 255, 255). Тогда, чтобы получить чёрный цвет, каждая из компонент должна быть равной 0: (0, 0, 0). Ниже приведены распространённые цвета, представленные в виде RGB кортежей:

▍ Обнаружение объектов с помощью цветовой сегментации изображений в Python

Теперь займёмся уже чем-нибудь более интересным, помимо скучной теории, а именно преисполнимся в оконтуривании с помощью Python и OpenCV.

Несколько важных понятий:

Контуры — контуром называется кривая, которая объединяет все непрерывные точки (по границе) одного цвета или интенсивности. Контуры являются весьма полезными инструментами для анализа форм, обнаружения и распознавания объектов.

Пороговые значения — пороговая обработка полутонового изображения (в оттенках серого) превращает его в бинарное. Вы задаёте некое пороговое значение, и все значения ниже порога становятся чёрными, а выше — белыми.

Теперь у вас есть всё необходимое для работы. Знакомство с цветовой сегментацией мы начнём с простого примера. Потерпите, скоро будет самое интересное.

Возьмём в качестве примера круг Омбре:



Для чего? Всё просто, он мне нравится и хорошо пригодится в качестве примера.

В коде ниже я поделю данное изображение на 17 уровней серого. Затем измерю площадь каждого уровня с помощью оконтуривания:

import cv2
import numpy as np

def viewImage(image):
    cv2.namedWindow(‘Display’, cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.imshow(‘Display’, image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

def grayscale_17_levels (image):
    high = 255
    while(1): 
        low = high — 15
        col_to_be_changed_low = np.array([low])
        col_to_be_changed_high = np.array([high])
        curr_mask = cv2.inRange(gray, col_to_be_changed_low,col_to_be_changed_high)
        gray[curr_mask > 0] = (high)
        high -= 15
        if(low == 0 ):
            break
            
image = cv2.imread(‘./path/to/image’)
viewImage(image)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
grayscale_17_levels(gray)
viewImage(gray)

Это же изображение, разделённое на 17 уровней серого:

def get_area_of_each_gray_level(im):
    ## преобразование изображения к оттенкам серого (обязательно делается до оконтуривания) 
    image = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    output = []
    high = 255
    first = True
    while(1):
        low = high — 15
        if(first == False):
 
        # Делаем значения выше уровня серого чёрными. Так они не будут обнаруживаться 
        to_be_black_again_low = np.array([high])
        to_be_black_again_high = np.array([255])
        curr_mask = cv2.inRange(image, to_be_black_again_low, 
        to_be_black_again_high)
        image[curr_mask > 0] = (0)
 
        # Делаем значения этого уровня белыми. Так мы рассчитаем их площадь
        ret, threshold = cv2.threshold(image, low, 255, 0)
        contours, hirerchy = cv2.findContours(threshold, 
        cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
        if(len(contours) > 0):
            output.append([cv2.contourArea(contours[0])])
            cv2.drawContours(im, contours, -1, (0,0,255), 3)
            high -= 15
            first = False
        if(low == 0 ):
            break
    return output

В этой функции я выполняю преобразование шкалы (интенсивности) серого, которую планирую оконтурить (выделить). Для этого я задаю одинаковое значение интенсивности всем уровням, находящимся в диапазоне данной шкалы. Остальная интенсивность (меньшая и большая) становится чёрной.

Второй шаг — это пороговая обработка изображения. Она делается для того, чтобы цвет, который я сейчас буду оконтуривать, стал белым, а всё остальные части окрасились в чёрный. Этот шаг мало что меняет, но выполнение его обязательно, поскольку лучше всего оконтуривание работает на чёрно-белых (пороговых) изображениях.

До выполнения пороговой обработки наше изображение будет выглядеть так же, с той лишь разницей, что белое кольцо окрашено серым (интенсивность серого из 10-го уровня (255–15*10)).

Показывается только 10–й сегмент для расчёта его площади:

image = cv2.imread(‘./path/to/image’)
print(get_area_of_each_gray_level(image))
viewImage(image)

Контуры 17 уровней серого в исходном изображении:



Массив со значениями площадей:



Так мы получаем площади каждого уровня серого.

▍ Обнаружение объектов

Возьмём, в качестве примера, изображение обычного листика, например, вот такого:



Здесь мы будем оконтуривать листок. Текстура изображения неровная и неоднородная. Несмотря на то что на картинке не так много цветов, интенсивность зелёного также меняет и его яркость. Поэтому правильнее всего будет унифицировать зелёный цвет и свести его к одному оттенку. Тогда при оконтуривании лист будет рассматриваться единым объектом.

Примечание: ниже представлен результат оконтуривания без предварительной обработки изображения. Я хотел показать вам, как неравномерная структура листа мешает OpenCV понять, что на картинке изображён один объект. Оконтуривание без предварительной обработки. Обнаружен 531 контур:

import cv2
import numpy as np

def viewImage(image):
    cv2.namedWindow(‘Display’, cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.imshow(‘Display’, image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

Для начала необходимо определить HSV-представление цвета. Это можно сделать путём преобразования его RGB в HSV:

# Получаем HSV-представление для зелёного цвета 
green = np.uint8([[[0, 255, 0 ]]])
green_hsv = cv2.cvtColor(green,cv2.COLOR_BGR2HSV)
print( green_hsv)

Зелёный HSV цвет: [[[60 255 255]]]

Конвертация изображения в HSV. С HSV проще получить полный диапазон одного цвета. H здесь означает Hue (тон), S — Saturation (насыщенность), а V — Value (значение). Мы уже знаем, что зелёный цвет — это [60, 255, 255]. Весь зелёный цвет в мире находится в диапазоне с [45, 100, 50] по [75, 255, 255], то есть с [60–15, 100, 50] по [60+15, 255, 255]. 15 — это примерное значение.

Мы берём этот диапазон и превращаем его в [75, 255, 200] или любой другой светлый цвет (третье значение должно быть сравнительно большим). Последняя цифра представляет собой яркость цвета — как раз та величина, которая «покрасит» данную область в белый после порогового преобразования изображения:

image = cv2.imread(‘./path/to/image.jpg’)

hsv_img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
viewImage(hsv_img) # 1

green_low = np.array([45 , 100, 50] )
green_high = np.array([75, 255, 255])
curr_mask = cv2.inRange(hsv_img, green_low, green_high)
hsv_img[curr_mask > 0] = ([75,255,200])
viewImage(hsv_img) # 2

# Преобразование HSV-изображения к оттенкам серого для дальнейшего оконтуривания
RGB_again = cv2.cvtColor(hsv_img, cv2.COLOR_HSV2RGB)
gray = cv2.cvtColor(RGB_again, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
viewImage(gray) # 3

ret, threshold = cv2.threshold(gray, 90, 255, 0)
viewImage(threshold) # 4

contours, hierarchy = cv2.findContours(threshold,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 0, 255), 3)
viewImage(image) # 5

Изображение после конвертации в HSV

Изображение после наложения маски для унификации цвета

Изображение после преобразования HSV к оттенкам серого

Пороговое изображение, последний этап

Конечное оконтуривание

На заднем плане всё ещё заметна неоднородность. С этим методом мы создадим самый крупный контур, и это — конечно же, лист.

Индекс контура листа можно получить из массива contours. Оттуда же берём площадь и центр листа.

Контуры обладают и другими признаками, которые можно использовать в работе: периметр контура, выпуклая оболочка, ограничивающий прямоугольник и т.д.

def findGreatesContour(contours):
    largest_area = 0
    largest_contour_index = -1
    i = 0
    total_contours = len(contours)
    while (i < total_contours ):
        area = cv2.contourArea(contours[i])
        if(area > largest_area):
            largest_area = area
            largest_contour_index = i
        i+=1
    
    return largest_area, largest_contour_index

    # Чтобы получить центр контура 
    cnt = contours[13]
    M = cv2.moments(cnt)
    cX = int(M[“m10”] / M[“m00”])
    cY = int(M[“m01”] / M[“m00”])
    largest_area, largest_contour_index = findGreatesContour(contours)
    print(largest_area)
    print(largest_contour_index)
    print(len(contours))
    print(cX)
    print(cY)

Результат вывода операторов:

278482.5
13
34
482
603

Некоторый итог

Хух, мы с Вами проделали огромную работу, познакомились с тем, что такое библиотеки NumPy, MatplotLib, поработали с ними, освоив базовые операции, а также мы с Вами поработали и «потыкали» основу основ компьютерного зрения — библиотеку OpenCV, с которой будем работать и в дальнейших статьях. Я считаю, что мы с вами, начинающими датасаентистами, проделали колоссальную работу и достойны аплодисментов. Если что-то осталось непонятно, то я выложу весь код в формате Jupyter Notebook и обычного Python файла у себя на GitHub, скачайте понравившийся формат файла и «потыкайте» его, пройдите по нему ещё раз и я уверен, что всё сразу станет понятно!