نوشته‌ها

آستانه گذاری ساده

پردازش تصویر با پایتون- قسمت چهاردهم

آستانه  گذاری ساده

 

مرسوم ترین خصوصیت تصویر برای  آستانه گذاری، سطح  خاکستری پیکسل است:
اگر T آستانه باشد

g(x,y) = ۰ if f(x,y) < T  و g(x,y) = ۱ if f(x,y) ≥ T

اگر دو تا آستانه داشته باشیم  T1 < T1  :

g(x,y) = ۰ if f(x,y) < T1 OR f(x,y) > T2 and g(x,y) = ۱ if T1 ≤ f(x,y) ≤ T2

th8

https://www.cs.auckland.ac.nz

 

مشکل اصلی این است که  چگونه یک یا تعدادی آستانه مناسب، برای جدا کردن یک یا چند شی دلخواه از پس زمینه، انتخاب کنیم. 

در بسیاری از موارد عملی، آستانه گذاری ساده، قادر به جداسازی اشیاء مد نظر نیست، همانطور که در تصاویر بالا نشان داده شده است.

تابع استفاده شده، cv2.threshold است.

 

cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst

پارامترها

src : آرایه ورودی همان تصویر ورودی( تک کاناله(خاکستری )، ۸ بیتی یا ۳۲ بیتی شناور)

dst : آرایه یا تصویر خروجی که هم اندازه و هم نوع با تصویر ورودی است.

thresh : مقدار آستانه

maxval : حداکثر مقدار برای استفاده دو نو آستانه گذاری ساده THRESH_BINARY و THRESH_BINARY_INV .

type  : نوع آستانه گذاری

 

OpenCV سبک های مختلف آستانه گذاری ساده  را فراهم می کند و توسط پارامتر چهارم تابع تعیین می شود:

  • cv2.THRESH_BINARY
  • cv2.THRESH_BINARY_INV
  • cv2.THRESH_TRUNC
  • cv2.THRESH_TOZERO
  • cv2.THRESH_TOZERO_INV
threshold ture

https://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/miscellaneous_transformations.html#cv2.threshold

 

ساده ترین شکل آستانه گذاری ، آستانه گذاری باینری نامیده می شود.

اگر (src (x، y بزرگتر از thresh باشد، مقدار (dst (x، y(تصویر مقصد) به maxValue تنظیم میشود، در غیر اینصورت آن را صفر تنظیم می کند.

ifsrc(x,y) > thresh
dst(x,y) =maxValue
else
dst(x,y)  =0
thresholded
 

مشخص است. اگر مقدار پیکسل بیشتر از یک مقدار آستانه باشد، مقدار (ممکن است سفید باشد) تعیین می شود، در غیر اینصورت یک مقدار دیگر (ممکن است سیاه باشد) تعیین می شود.

 دو خروجی به دست می آید.یکی از آنها retval  است که بعدا توضیح داده خواهد شد.خروجی دوم تصویر آستانه ای است. بنابراین حتما باید از دو متغیر استفاده کنیم. 

threshold

https://www.learnopencv.com

کد:

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('threshold.png')
#thresh = ۰ و maxValue = ۲۵۵٫
ret,thresh1 = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY)
#با تغییر آستانه به ۳۵، شدت نور بالاتر از  ۳۵ نمایش داده میشود. 
ret,thresh2 = cv2.threshold(img,35,255,cv2.THRESH_BINARY)
ret,thresh3 = cv2.threshold(img,65,255,cv2.THRESH_BINARY)
#با آستانه ۱۲۷ و بیشترین مقدار ۱۲۵ ، شدت نور بالاتر از ۱۲۷ و با رنگ ۱۲۸ نمایش داده میشود. 
ret,thresh4 = cv2.threshold(img,127,128,cv2.THRESH_BINARY)
ret,thresh5 = cv2.threshold(img,0,128,cv2.THRESH_BINARY)

titles = ['Original Image','THRESH1','THRESH12','THRESH3','THRESH4','THRESH6']
images = [img, thresh1, thresh2, thresh3, thresh4, thresh5]

for i in range(6):
 plt.subplot(2,3,i+1),plt.imshow(images[i],'gray')
 plt.title(titles[i])
 plt.xticks([]),plt.yticks([])

plt.show()

th1
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('threshold.png')
ret,thresh1 = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY)
# تغییر بیشترین مقدار به ۱۲۸، مقدار بخش آستانه گذاری شده را به ۱۲۸ تنظیم می کند.
ret,thresh2 = cv2.threshold(img,0,128,cv2.THRESH_BINARY)
ret,thresh3 = cv2.threshold(img,0,201,cv2.THRESH_BINARY)
ret,thresh4 = cv2.threshold(img,0,66,cv2.THRESH_BINARY)
ret,thresh5 = cv2.threshold(img,0,33,cv2.THRESH_BINARY)
titles = ['Original Image','THRESH255','THRESH128','THRESH201','THRESH6','THRESH33']
images = [img, thresh1, thresh2, thresh3, thresh4, thresh5]
for i in range(6):
plt.subplot(2,3,i+1),plt.imshow(images[i],'gray')
plt.title(titles[i])
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()
th33

پردازش تصویر با پایتون قسمت یازدهم

تغییر فضاهای رنگ- opencv

هدف

در این آموزش،  نحوه تبدیل تصاویر از یک فضای رنگی به دیگری را  یاد خواهیم گرفت، مانند: BGR \leftrightarrowGray, BGR \leftrightarrow HSV  ، 
علاوه بر این، یک برنامه ایجاد می کنیم که ۳ شیء رنگی را از یک تصویر استخراج کند، و با توابع زیر آشنا خواهید شد:
()cv2.cvtColor () ، cv2.inRange  .

 

در OpenCV بیش از ۱۵۰ روش تبدیل فضای رنگ وجود دارد. اما تنها دو مورد که بیشتر مورد استفاده قرار می گیرند، به BGR ↔ Gray و BGR ↔ HSV را توضیح میدهیم .


برای تبدیل رنگ، از تابع (cv2.cvtColor (input_image، flag استفاده می کنیم که در آن پرچم نوع تبدیل را تعیین می کند.

برای تبدیل  BGR →Gray   از پرچم cv2.COLOR_BGR2GRAY و برای BGR → HSV، از پرچم cv2.COLOR_BGR2HSV استفاده می کنیم. .
برای دریافت پرچم های دیگر، فقط دستورات زیر را در ترمینال پایتون خود اجرا کنید:

>>> import cv2
>>> flags = [i for i in dir(cv2) if i.startswith('COLOR_')]
>>> print flags

 

 (HSV)

یک فضای رنگی مناسب، مدل رنگی HSV است. در این مدل، رنگ دارای ۳ویژگی متمایز است:

Hue: نام رنگ (زرد، سبز، صورتی و..)
Value: روشنایی یا تیرگی رنگ (خاکستری)
Saturation or intensity اشباع یا شدت نور  : خلوص رنگ، روشنایی یا تاریکی ( طیف رنگی قرمز).

نکته

در فضای رنگ HSV، محدوده رنگ [۰،۱۷۹]، محدوده اشباع [۰،۲۵۵] و محدوده مقدار [۰،۲۵۵] است. نرم افزار های مختلف از مقیاس های مختلف استفاده می کنند. بنابراین اگر مقادیر OpenCV را با آنها مقایسه کنید، باید این محدوده ها را نرمال کنید.

 

مدل رنگ HSV چه کاربردی دارد؟

 مثلا اگر  بیخواهیم  قطعاتی از یک تصویر که در محدوده رنگ آبی یا  قرمز یا سبز  قرار دارند را شناسایی کنیم از این مدل استفاده میکنیم.

در HSV، رنگ آمیزی ساده تر از BGR رنگی است. 

 

 

 

hsv

 

hsv2

hsv3hsv4
  بنابراین در اینجا روش به شکل زیر است:

برنامه،  تصویر را بگیرد
تبدیل از فضای رنگ BGR به HSV انجام دهد.
ما تصویر HSV را برای طیف وسیعی از رنگ آبی وقرمز و سبز، آستانه گذاری(در جلسات بعدی آموزش داده میشود.) میکنیم:
در حال حاضر تنها ۳ شیء آبی و سبز و قرمز را استخراج می کنیم، می توانیم هر آنچه را که می خواهیم انجام دهیم.
کد:

 

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('bgrtohsv.png')
#تبدیل فضای رنگ bgr to hsv
hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV )

lower_blue = np.array([110,50,50])
upper_blue = np.array([120,255,255])

lower_green = np.array([50,50,50])
upper_green = np.array([60,255,255])

lower_red = np.array([0,50,50])
upper_red = np.array([0,255,255])
#آستانه گیری(cv2.inRange())
maskb = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
maskg = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green)
maskr = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
 # and تصویر اصلی با ماسک 
#میشود (cv2.bitwise_and())
resb = cv2.bitwise_and(img,img, mask= maskb)
resg = cv2.bitwise_and(img,img, mask= maskg)
resr = cv2.bitwise_and(img,img, mask= maskr)

cv2.imshow('original image',img)
cv2.imshow('maskb',maskb)
cv2.imshow('maskg',maskg)
cv2.imshow('maskr',maskr)

cv2.imshow('resb',resb)
cv2.imshow('resg',resg)
cv2.imshow('resr',resr)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
 

rgbtohsv

 

نکته

 نویز کمی در تصویر وجود دارد. خواهید دید که چگونه آنها را در قسمتهای  بعد حذف میکنیم. این ساده ترین روش در ردیابی شی است.

 

برای پیدا کردن مقادیر HSV چکار باید کرد؟

بسیار ساده است و شما می توانید از همان تابع ()cv2.cvtColor  استفاده کنید.

برای مثال، برای پیدا کردن مقدار HSV سبز، دستورات زیر را در ترمینال پایتون امتحان کنید:

>>> green = np.uint8([[[0,255,0 ]]])
>>> hsv_green = cv2.cvtColor(green,cv2.COLOR_BGR2HSV)
>>> print hsv_green
[[[ ۶۰ ۲۵۵ ۲۵۵]]]

اکنون شما می توانید [H-10، ۱۰۰،۱۰۰] و [H + 10، ۲۵۵، ۲۵۵] را به ترتیب پایین تر و بالاتر محدوده رنگ  قرار دهید.

به غیر از این روش، می توانید از هر ابزار ویرایش عکس مانند GIMP یا هر مبدل آنلاین برای پیدا کردن این ارزش ها استفاده کنید.

اما فراموش نکنید که محدوده های HSV را تنظیم کنید.

Image Segmentation

آستانه گذاری درOpenCV

۱- Image Segmentation
۱- آستانه گداری(Threshold) تصویر چیست؟


بخشبندی تصویر (Image Segmentation)

هدف پردازش تصویر دیجیتال، استخراج اطلاعات مفید(آبجکت، شی، ۲۵۵، ۱، روشن) از تصاویر، بدون کمک انسان است.

بخشبندی،  تصویر را به ناحیه هایی با پیکسل هایی که دارای ویژگیهای مشابه(منظم و یکنواخت) هستند، تقسیم میکند.این ویژگی ها میتوانند به عنوان مثال: سطح خاکستری، رنگ، بافت و … باشند. در بخشبندی تقسیم تصاوبر به نواحی  غیر یکسان میباشد، طوری که با هم اشتراکی نداشته باشند تا آن را برای تجزیه و تحلیل آسان تر و معنادارتر کند.

 

 

خروجی بخشبندی

 

۱) پیکسلهای لبه یا مرز یک بخش. کاربرد:  گوشه ها یا حالت  ناحیه ی مد نظر  را مشخص میکند.

۲) تمام پیکسلهای درون یک بخش. کاربرد: ویژگیهای درونی بخش های تصویر مثل بافت، رنگ و … را مشخص میکند.

لبه: به تغییرات ناگهانی در سطوح خاکستری، تصویر لبه گفته میشود. لبه ها در مرز بین دو ناحیه اتفاق می افتد. 

 

تکنیکهای بخشبندی

۱)  contextual (بخش بندی بر اساس لبه ها)

  تصویر،  با آشکار کردن نقاط یا مرزهایی که در محل آنها،  تغییرات سریع سطوح خاکستری وجود دارند، بخش بندی میشود. 

Contexuall

۲) non-contextual (بخش بندی بر اساس نواحی)

 بر اساس شباهت سطوح خاکستری ، تصویر،  در ابتدا با آستانه گذاری، ناحیه را گسترش داده و با ادغام کردن  بخش ها، بخشبندی میشود. همین جا اشاره کنم که آستانه گذاری از نوع non-contextual میباشد.(ماسکهای آشکار ساز لبه ها، همانند فیلتر بالاگذر حوزه فرکانس  که در قسمتهای بعدی توضیح داده میشوند، میباشند.)

non
 

کاربرد بخشبندی

به عنوان مثال، با استفاده از بخشبندی، میتوان تعداد مربع یا مستطیل را در تصویر شمرد. یا تشخیص چهره ، تشخیص عابر پیاده، اثر انگشت و … را انجام داد. از طرفی گاهی اوقات اصلا لازم نیست برای کسب اطلاعاتی از یک عکس کل تصویر را پردازش کرد. به همین دلیل با استفاده از بخش بندی فقط ناحیه مورد نظر پردازش میشود.

آستانه گداری(Threshold) تصویر چیست؟

آستانه‌گذاری  مناسب‌ترین و ساده ترین تکنیک بخش بندی non-contextual است.
با اعمال آستانه‌گذاری بر روی تصویر در مقیاس خاکستری، تصویری باینری(۰و۱) بدست می‌آید که تصویر به دو بخش کاملا جدا از هم تقسیم میشود.یکی از آنها حاوی پیکسل هایی با مقادیر داده ورودی کوچکتر از آستانه و دیگری مربوط به مقادیر ورودی است که برابر آستانه یا بیشتراز آن هستند. مناطق اول و دوم معمولا به ترتیب با برچسب صفر (۰) و غیر صفر (۱) برچسب گذاری می شوند. آستانه گذاری ، ممکن است دارای چند آستانه باشد که تصویر را به چند بخش مجزا تقسیم میکنند.

برای تصاویر رنگی، سه آستانه(برای هر کانال) باید مشخص شود.

به عبارت دیگر آستانه گذاری شامل تقسیم یک تصویر به دو منطقه است: یک منطقه آبجکت و یک منطقه پس زمینه.
threshold e

تصویر زیر را با دقت مشاهده کنید:

threshold

https://www.learnopencv.com

چند عدد می بینید؟
اکثر شما اعداد زیر را می بینید:
۳۲ (آه، بله، به دقت نگاه کنید)، ۶۴، ۱۰۰، ۱۲۸، ۱۸۰، ۲۰۰ و ۲۵۵٫ اما در تصویر، اعداد بیشتری وجود دارد که به چشم نمیاد.

برای دیدن یک نسخه آستانه گذاری از تصویر اصلی، روی تصویر حرکت کنید .   متوجه خواهید شد که تمام اعداد، سرتاسر  سفید هستند (به عنوان مثال، آنها دارای یک مقدار خاکستری ۲۵۵ میباشند ) و عدد اضافی ۵ وجود دارد. شما متوجه  عدد ۵  در تصویر اصلی  نشدید چون ارزش خاکستری آن ۵ بود.

در حقیقت تمام اعداد در تصویر اصلی یک مقدار خاکستری  برابر با عدد دارند. بنابراین ۲۵۵ روشنترین و ۵ تاریک ترین است.

 خواندن اعداد در تصویر آستانه گذاری شده  آسان تر از خواندن اعداد در تصویر اصلی است. جای تعجب نیست که یک الگوریتم  تصویر آستانه گذاری شده، بسیار ساده تر از تصویر اصلی،  پردازش می کند.
تمام الگوریتم های آستانه گذاری، یک تصویر منبع (src) و مقدار آستانه (thresh) به عنوان ورودی میگیرند، و با مقایسه مقادیر پیکسل در پیکسل  تصویر منبع (x، y) با آستانه،  یک تصویر خروجی (dst) تولید می کند. اگر src (x، y)> thresh باشد، سپس (dst (x، y یک مقدار را تعیین می کند. در غیر این صورت، (dst (x، y مقدار دیگری را ایجادمی کند.

سه روش آستانه ‘گذاری داریم که در قسمتهای بعدی توضیح داده خواهند شد:
+ Simple thresholding
+ Adaptive thresholding
+ Otsu’s thresholding

 

داده کاوی با پایتون-Datamining

 


داده کاوی

 

داده کاوی، استخراج اطلاعات ناشناخته و مفید از عظیم داده ها است. داده کاوی و تکنیکهای آن در بسیاری از حوزه ها به کار گرفته شده است. میتوانیم با یک مثال ساده هم به این موضوع بپردازیم :

بیایید با هم تصور کنیم انبوه داده ی ما معدن سنگ است(Big_Data )

datamining-big-data

داده کاوی-داده های بزرگ

 

اگر دانشی که قرار است از میان انبوه داده کشف شود، رگه طلایی باشد که باید از میان آن همه سنگ کشف شود،  با داده کاوی، دانش پنهان را  از  داده های بزرگ کشف می کنیم.

دانش

Knowledge-دانش

داده های بزرگ(Big_Data )

 

برای داده_کاوی ما نیاز به حجم زیادی داده داریم که این داده ها، Big_Data نامیده میشود. حجم زیاد یعنی اونقدر داده ها زیاد باشه که به راحتی نشه تجزیه و تحلیل کرد. فقط با ابزار خاص.

از ویژگیهای مهم Big_Data :

 

۱) ارزشمند بودن داده ها(value)

۲)متنوع بودن داده ها(variety

۳)حجیم بودن داده ها(volume)حجم زیاد یعنی اونقدر داده ها زیاد باشه که به راحتی نشه تجزیه و تحلیل کرد. فقط با ابزار خاص.

۴)داده ها به سرعت در حال تغییر و تولید هستند(Velocity)

۵)داده ها به درد بخور و صحیح هستند(veracity)

*****در کل سه ویژگی اول از همه مهمتر هستند. *****

 

آموزش  ما، در مورد ابزارهایی است که در داده کاوی عملی، برای یافتن و توصیف الگوهای ساختاری در داده ها، با استفاده از پایتون، استفاده می شوند. در سال های اخیر، پایتون، با حمایت از جامعه بزرگ محاسباتی علمی و تعداد روزافزون کتابخانه ها، برای تجزیه و تحلیل داده ها، توسعه برنامه های کاربردی محور، استفاده شده است. به طور خاص، ما با موارد زیر آشنا خواهیم شد:

  1. وارد کردن و تصویر سازی از داده ها
  2.  طبقه بندی و خوشه بندی داده ها
  3. کشف روابط  در داده ها با استفاده از رگرسیون و اقدامات همبستگی
  4. کاهش ابعاد داده ها به منظور فشرده سازی و تجسم اطلاعاتی که به ارمغان می آورد
  5. تجزیه و تحلیل داده های ساختاری

هر موضوع، بر اساس چهار کتابخانه بزرگ پایتون، برای تجزیه و تحلیل و دستکاری داده ها، بررسی  شده است: numpy، matplotlib، sklearn و networkx.

 

 

در قسمت بعدی درمورد فرایند و روشهای داده کاوی  توضیح خواهیم داد.


 


 

image -processing-python-opencv

نمایش تصویرRGB با Matplotlib و تابع تبدیل ()cvtColor در OpenCv

.

۱- نمایش تصویرRGB با Matplotlib</a
۱- ۲خواندن و نمایش تصویر فقط با opencv
۱- ۳خواندن و نمایش تصویر فقط با matplotlib
۱- ۴ خواندن تصویر با opencv و نمایش آن توسط matplotlib
۲- تابع تبدیل ()cvtColor در OpenCv

 

 


نمایش تصویرRGB با Matplotlib

 


می دانیم که کتابخانه  matplotlib ، برای کار با نمودارها و ارقام است. اما اگر خواستیم یک تصویر ساده RGB را نمایش دهیم چه؟ آیا می توانیم با matplotlib انجام دهیم؟

در این قسمت مابه شما نشان می دهیم که چگونه یک تصویر RGB  را با matplotlib فقط در چند خط کد  میشه نشان داد و هرگونه ابهاماتی را که هنگام استفاده از OpenCV و matplotlib وقتی با هم اجرا میشوند، مواجه می شوید روشن کنید.

یک تصویر RGB، که گاهی اوقات به عنوان یک تصویر رنگی واقعی نامیده می شود، به صورت یک آرایه سه بعدی  داده m × n × ۳ ذخیره می شود که کانالهای قرمز، سبز و آبی رنگ را برای هر پیکسل تعریف می کند. رنگ هر پیکسل با ترکیبی از فرمت های فایل های گرافیکی تصاویر RGB، به عنوان تصاویر ۲۴(۸*۳) بیتی ذخیره می شود، حال آنکه هر کدام از کانالهای قرمز، سبز و آبی ۸ بیت هستند.

 

تصویر اصلی

 

خواندن و نمایش تصویر فقط با opencv

کد زیر فقط از opencv برای خواندن و نمایش تصویر استفاده  کرده است. توجه داشته باشید که فرمت رنگ پیش فرض در OpenCV  BGR است (بایت ها معکوس می شوند).

import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('test.png')
cv2.imshow('opencv',img)
cv2.waitKey (0)
cv2.destroyAllWindows ()

خروجی:

11

 

خواندن و نمایش تصویر فقط با matplotlib

در کد زیر هم فقط از matplotlib برای خواندن و نمایش تصویر  استفاده شده است.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
image = mpimg.imread("img2.png")
plt.imshow(image)
plt.show()

اولین کاری که ما انجام می دهیم این است که کتابخانه matplotlib را وارد کنیم.

ولی ما فقط از یک قسمتی از این کتابخانه مربوط به خواندن تصویر است به عنوان mpimg  ، که جایگزین  matplotlib.image،  همچنین از plt که جایگزین matplotlib.pyplot است  برای نمایش استفاده کردیم.
ما می توانیم تصویر زیر را ببینیم:

 

12

در مورد خلاص شدن از محور  و اعداد از کد زیر استفاده میکنیم:

plt.axis(“off”)
plt.imshow(image)
plt.show()
 
 

خواندن تصویر با opencv و نمایش آن توسط matplotlib

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
image = cv2.imread("img2.png") 
 plt.axis("off") 
plt.imshow(image)
plt.show() 

 

اما نتیجه انتظار نمی رفت تصویر زیر باشد:

13

 

چرا نتیجه مورد انتظار نیست؟

پاسخ به عنوان یک نکته در opencv نهفته است.

 

نکته

OpenCV تصاویر RGB را به عنوان آرایه های چند بعدی Numpy معرفی می کند … اما به ترتیب معکوس! به این معنی که تصاویر در واقع در BGR به جای RGB نشان داده شده است!

پس چگونه این مسئله را حل کنیم؟

 

 تصویر را از BGR به RGB   تبدیل   کنیم:


تابع تبدیل ()cvtColor در OpenCv 


این تابع یک تصویر ورودی را از یک فضای رنگی به یکی دیگر تبدیل می کند.  در صورت تغییر به-از فضای رنگ RGB، منظور از کانال ها باید صریح مشخص شود (RGB یا BGR).

cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]]) → dst

پارامتر ها

src : تصویر ورودی:

۸-bit unsigned, 16-bit unsigned ( CV_16UC… )

dst : تصویر خروجی که اندازه و عمق آن باید مثل تصویر ورودی باشد.

code : کد تبدیل فضای رنگ

dstCn – تعداد کانال ها در تصویر مقصد؛ اگر پارامتر ۰ باشد، تعداد کانال ها به صورت خودکار از src و کد به دست می آید.

چرا در OpenCV  فضای رنگ BGR  است؟

 توجه داشته باشید که فرمت رنگ پیش فرض در OpenCV اغلب به عنوان RGB نامیده می شود اما در واقع BGR است (بایت ها معکوس می شوند).

  بنابراین بایت اول یک تصویر استاندارد ۲۴ بیتی،  ۸ بیتی،  آبی ، بایت دوم سبز  و بایت سوم قرمز خواهد بود. بایت های چهارم، پنجم و ششم پیکسل دوم (آبی، سپس سبز، سپس قرمز)، و غیره

محدوده  معمول برای مقادیر کانال R، G و B عبارتند از:

۰ to 255 for CV_8U images

۰ to 65535 for CV_16U images

۰ to 1 for CV_32F images

CV_8U  – یعنی یک پیکسل می تواند مقادیر ۰-۲۵۵ داشته باشد، این محدوده طبیعی برای اکثر فرمت های تصویری و فیلم است.

CV_32F – پیکسل می تواند هر مقدار بین ۰-۱٫۰ داشته باشد، برای برخی از مجموعه محاسبات در داده ها مفید است – اما باید آن را به ۸ بیت برای ذخیره یا نمایش با ضرب کردن هر پیکسل به ۲۵۵ تبدیل کنید.

CV_8U: یک عدد صحیح بدون علامت ۱ بایت (unsigned char).
CV_32S عدد صحیح علامت دار (int).
CV_32F: نقطه شناور ۴ بایت.

 

import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt
 import cv2
img = cv2.imread('img2.png')
temp = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(temp)
plt.axis('off')
plt.show()

 

نتیجه اسکریپت ما نشان می دهد که رنگ های تصویر ما درست است.


 

 

 

ماشین حساب ساده با پایتون

کاربرد elif

 

import math
from tkinter import *
from tkinter import messagebox
sufra= Tk()
sufra.configure(background='#FF339F')
sufra.title("ماشين حساب")

def show():
 try: 
 a =asq .get() 
 b = bsq.get()
 o = op.get()
 if o == '+':
 csq = a + b
 messagebox.showinfo("جواب ", csq)
 elif o == '-':
 csq = a - b
 messagebox.showinfo("جواب ", csq)
 elif o == '*':
 csq = a * b
 messagebox.showinfo("جواب", csq)
 elif o == '/':
 csq = a / b
 messagebox.showinfo("جواب", csq) 
 else:
 print('بيشتر')
 except ValueError:
 tkMessageBox.showinfo("خطا!") 
asq=IntVar()
bsq=IntVar()
op=StringVar ()
k= Label(sufra, text="ماشين حساب ساده",background='#FF339F').grid(row=0, column=1)
E1 = Entry(sufra, bd =5,textvariable = asq).grid(row=1, column=0)
L1 = Label(sufra, text="عدد اول ",background='#FF339F').grid(row=1, column=1)
E3 = Entry(sufra, bd =5,textvariable = op).grid(row=2, column=0)
L2 = Label(sufra, text="(*/-+) ",background='#FF339F').grid(row=2, column=1)
E2 = Entry(sufra, bd =5,textvariable = bsq).grid(row=3, column=0)
L3 = Label(sufra, text="عدد دوم ",background='#FF339F').grid(row=3, column=1)

B1 = Button(sufra, text="لطفا حاصل را نمايش بده",background='#FFDA33' ,command = show).grid(row=4, column=0)
sufra.mainloop()

44

ماشین حساب ساده با tkinter-python

ماشین حساب ساده با tkinter-python

from tkinter import *
import math

def calculate():
    try:
        num1 = float(enter1.get())
        num2 = float(enter2.get())
        result = num1 * num2
        label3.config(text=str(result))
    except ValueError:
        label3.config(text='Enter numeric values!')
def calculate2():
    try:
        num1 = float(enter1.get())
        num2 = float(enter2.get())
        result = num1 / num2
        label3.config(text=str(result))
    except ValueError:
        label3.config(text='Enter numeric values!')
def calculate3():
    try:
        num1 = float(enter1.get())
        num2 = float(enter2.get())
        result = num1 + num2
        label3.config(text=str(result))
    except ValueError:
        label3.config(text='Enter numeric values!')
def calculate4():
    try:
        num1 = float(enter1.get())
        num2 = float(enter2.get())
        result = num1 - num2
        label3.config(text=str(result))
    except ValueError:
        label3.config(text='Enter numeric values!',fg="white")
def calculate5():
    try:
        num1 = float(enter1.get())
        result = num1**2
        label3.config(text=str(result))
    except ValueError:
        label3.config(text='Enter numeric values!',fg="white")
def calculate6():
    try:
        num1 = float(enter1.get())
        result = math.sqrt(num1)
        label3.config(text=str(result))
    except ValueError:
        label3.config(text='Enter numeric values!',fg="white")
root = Tk()
root.configure(background='black')
label1 = Label(root, text='عدد اول',bg="black", fg="white")
label1.grid(row=0, column=0,columnspan=2)
enter1 = Entry(root, bg='white')
enter1.grid(row=1, column=0,columnspan=2)
label2 = Label(root, text='عدد دوم',bg="black", fg="white")
label2.grid(row=2, column=0,columnspan=2)
enter2 = Entry(root, bg='white')
enter2.grid(row=3, column=0, columnspan=2)
btn1 = Button(root, text='ضرب', command=calculate,bg="black",activebackground="green", fg="white")
btn1.grid(row=4, column=0)
btn2 = Button(root, text='تقسيم', command=calculate2,bg="black",activebackground="orange", fg="white")
btn2.grid(row=5, column=0)
btn3 = Button(root, text='جمع', command=calculate3,bg="black",activebackground="purple", fg="white")
btn3.grid(row=5, column=1)
btn4 = Button(root, text='تفريق', command=calculate4,bg="black",activebackground="red", fg="white")
btn4.grid(row=4, column=1)
btn5 = Button(root, text='توان ۲ عدد اول', command=calculate5,bg="black",activebackground="cyan", fg="white")
btn5.grid(row=6, column=0, columnspan=2)
btn6 = Button(root, text='ريشه عدد اول', command=calculate6,bg="black",activebackground="yellow", fg="white")
btn6.grid(row=7, column=0, columnspan=2,)
label3 = Label(root, bg="black", fg="red")
label3.grid(row=8, column=0, columnspan=2)
enter1.focus()
enter1.bind('', func=lambda e:enter2.focus_set())
root.mainloop()

re

Tkinter چیست؟

معرفی (tkinter(Tk interface   سلام ما آموزش پایتون را تا if پیش بردیم. مسئله ای که هست من خودم علاقمندم هر دستوری را با یک مثال شهودی پیش ببرم ولی خوب برای این کار باید تقریبا مقدمات پایتون را بلد باشید. با این حال من تصمیم گرفتم از  tkinter  که کتابخانه  واسط کاربر گرافیکی در […]

پایتون

آموزش پایتون-دستور شرطی IF

در این قسمت به دستورات شرطی میپردازیم:

9if

 

https://www.tutorialspoint.com/python/python_decision_making.htm

به عنوان نمونه میخواهیم ببینیم عدد وارد شده کمتر از ۱۰۰ هست یا نه :

در پایتون بر خلاف c,c++,c#,java,… خبری از{} برای قرار دادن دستورات داخل آن نیست و برای این کار از تب یعنی ۴ تا space استفاده میشه.  با این تب به مفسر میگیم این خط کد مربوط به دستور IF است.

x=85

if x < 100:

    print( “عدد وارد شده کمتر از ۱۰۰ است. “)

در این قطعه کد ما فقط شرط درستی را بررسی میکنیم

58

else

یک عدد از کاربر دریافت میکنیم حالا اگر عدد وارد شده بیشتر از ۱۰۰ بودو شرط ما نادرست بود، از else  استفاده میکنیم:

x=int(input(“لطفا يک عدد صحيح وارد کنيد:”))
if x < 100:
print( “عدد وارد شده کمتر از ۱۰۰ است. “)
else:
print(“عدد وارد شده بزرگتر از ۱۰۰ است.”)

8

 

Symbols for Conditions

10

elif

 elif همان خلاصه شده else if  در زبانهای دیگر مثل جاوا، سی شارپ، سی و… میباشد. در واقع اگر بخواهیم در صورت برقرار نبودن شرطی شرطهای بعدی را هم بررسی کنیم:

x=int(input(“لطفا يک عدد صحيح وارد کنيد:”))
if x < 20:

    print( “عدد وارد شده کمتر از ۱۰۰ است. “)

elif x == 100:

     print( “برابر ۱۰۰ است .”)
elif x > 100 and x<150:

     print( “عدد وارد شده بيشتر از ۱۰۰ و کمتر از ۱۵۰ است. “)
elif x > 100 or x<50:

    print( “عدد وارد شده يا بيتر از ۱۰۰ يا کمتر ا ۱۵۰ است.”)

else:
print(“عدد وارد شده در اين محدوده نيست”)

IF های تو در تو

در صورت درست بودن یک شرط، شرطی دیگر را بررسی کنیم:

var = 100
if var < 200:
 print ("Expression value is less than 200")
 if var == 150:
 print ("Which is 150")
 elif var == 100:
 print ("Which is 100")
 elif var == 50:
 print ("Which is 50")
elif var < 50:
 print ("Expression value is less than 50")
else:
 print ("Could not find true expression")

print ("Good bye!")

Expression value is less than 200
Which is 100
Good bye!