cv2.imwrite("imagenes/imgSinColorearParam.jpg",rgb) segmentarImagen('imagenes/imgSinColorearParam.jpg') break else: break cv2.waitKey() capture.read() cv2.imshow() capture.release() cv2.destroyWindow("Captura") # Si deseas mostrar la imagen con funciones de matplotlib posiblemente haya que cambiar # el formato, con cv2.cvtColor(<img>, ...) # Esta funcion del paquete "select_pixels" pinta los pixeles en la imagen # Puede ser util para el entrenamiento markImg = sel.select_fg_bg(imNp) # Tambien puedes mostrar imagenes con las funciones de matplotlib plt.imshow(markImg) plt.show() # Si deseas guardar alguna imagen .... imsave('lineaMarcada.png',markImg)
capture = cv2.VideoCapture('./video.mp4') hsImages = np.memmap('./datasets/hsImages.driver', dtype='uint8', mode='w+', shape=(config.numberOfImages, config.imageShape['height'], config.imageShape['width'], 2)) markedImages = np.memmap('./datasets/markedImages.driver', dtype='uint8', mode='w+', shape=(config.numberOfImages, config.imageShape['height'], config.imageShape['width'], 3)) for i in range(config.numberOfImages): print(i) # cImg = 0 key = 0 while (key != 27): ret, im = capture.read() cv2.imshow('Camera', im) key = cv2.waitKey(35) cv2.destroyWindow('Camera') cv2.waitKey(1) cv2.waitKey(1) cv2.waitKey(1) rgbImg = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2RGB) markedImg = sel.select_fg_bg(rgbImg) hsImages[i] = cv2.cvtColor(rgbImg, cv2.COLOR_RGB2HSV)[:,:,(0,1)] markedImages[i] = markedImg hsImages.flush() markedImages.flush()
# Vision por Computador. Master en Inteligencia Artificial ################################# import numpy as np from scipy.misc import imread import maxflow import matplotlib.pyplot as plt import select_pixels as sel imgName='horse.jpg' img = imread(imgName) # Marco algunos pixeles que pertenecen el objeto y el fondo markedImg = sel.select_fg_bg(img) # Create the graph. g = maxflow.Graph[float]() # Add the nodes. nodeids has the identifiers of the nodes in the grid. nodeids = g.add_grid_nodes(img.shape[:2]) # Calcula los costes de los nodos no terminales del grafo # Estos son los costes de los vecinos horizontales exp_aff_h= # Estos son los costes de los vecinos verticales exp_aff_v= # Construyo el grafo
def segmentarImagen(imagen, strn): #Colorear Imagen i = cv2.imread(imagen) imgColoreada = select_fg_bg(i) imsave("imagenes/imagenColoreada" + strn + ".png", imgColoreada)