Voir la source de OpenCV pour Python

L'installation d''''OpenCV''' pour '''Python''' se fait assez simplement sur '''GNU/Linux''' (testé et fonctionnel sur '''Raspberry Pi'''):
 sudo apt-get install python-opencv

Un grand nombre d'exemples sont disponibles dans le dossier samples>python2 de l'[http://opencv.org/ archive d'OpenCV] téléchargeable sur le site du projet.

De même, l'ouvrage [http://programmingcomputervision.com/ Programming Computer Vision with Python] (pdf disponible), offre des explications utiles dans la section consacrée à la librairie.

Le code ci-dessous suffit à afficher le flux d'une webcam :

<syntaxhighlight lang="python">
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret,im = cap.read()
    cv2.imshow('video test',im)
    key = cv2.waitKey(10)
</syntaxhighlight>

Les informations qui suivent sont issues d'une démarche '''empirique''' visant à trouver un moyen de traiter de la '''vidéo en temps-réel avec Python'''.
Ce n'est donc pas un tutoriel pour apprendre à utiliser OpenCV.

En s'appuyant sur cette image de 3*2 (agrandi pour le besoin du wiki), il est possible de comprendre comment sont stockées les informations relatives à celle-ci, comment y avoir accès et comment les modifier.

[[Fichier:3x2.png|center]]

Ainsi, ce script...
<syntaxhighlight lang="python">
import cv2
im = cv2.imread('3x2.png')

print im
</syntaxhighlight>

donne-t-il:

<syntaxhighlight lang="bash">
[[[  0   0   0]
  [  0 255   0]
  [  0   0   0]]

 [[  0   0 255]
  [255 255 255]
  [255   0   0]]]
</syntaxhighlight>

Les informations relative au pixel en bas à droite de notre image sont donc accessibles de cette façon.
(À noter que le stockage des couleurs est fait dans l'ordre BLEU-VERT-ROUGE, inverse d'un intuitif RVB)

<syntaxhighlight lang="python">
# pour le niveau de Bleu
print im[1][2][0]
# pour le niveau de Vert
print im[1][2][1]
# pour le niveau de Rouge
print im[1][2][2]
</syntaxhighlight>

De même , le script suivant remplacera le pixel blanc (au milieu, en bas) par un pixel jaune :

<syntaxhighlight lang="python">
import cv2
im = cv2.imread('3x2.png')

im[1][1] = [0, 255, 255]

# sauvegarde du resultat
cv2.imwrite('resultat.png',im)
</syntaxhighlight>

Ces manipulations sont, bien évidemment, aussi possibles en vidéo. Par exemple, le script ci-dessous trace une ligne rouge horizontale puis une ligne bleue verticale, en temps-réel, sur un flux vidéo capturé par une webcam.

<syntaxhighlight lang="python">
import cv2

# setup video capture
cap = cv2.VideoCapture(0)

ret,im = cap.read()
height, width = im.shape[:2]

while True:
    ret,im = cap.read()

    # trait horizontal
    for i in range(width):
        im[height/2][i] = [0, 0, 255]

    # trait vertical
    for i in range(height):
        im[i][width/2] = [255, 0, 0]

    cv2.imshow('video test',im)
    key = cv2.waitKey(10)

</syntaxhighlight>


[[Fichier:axe.jpg|center]]

Remarque:

La fonction pour ajouter une ligne horizontale sans calcul:
 cv2.line(img,  point1,  point2,      couleur,  épaisseur)
 cv2.line(img, (0, 270), (960, 270), (0, 0, 0), 1)

Pour information, pour peu que les scripts n'aient pas a afficher d'image, les traitements sont possibles sur une '''Raspberry Pi''' sans avoir besoin de lancer de session graphique.

== Taille des sources vidéo ==

La taille des flux vidéos capturés se définie avec '''.set(ID, valeur)''', où ID='''3''' pour la largeur et ID='''4''' pour la hauteur.

Le script ci-dessous attribue une taille de 320*240 à cap0 et 160*120 à cap1

<syntaxhighlight lang="python">
import cv2

cap0 = cv2.VideoCapture(0)
cap0.set(3,320)
cap0.set(4,240)

cap1 = cv2.VideoCapture(1)
cap1.set(3,160)
cap1.set(4,120)

while True:

    ret0,im0 = cap0.read()
    ret1,im1 = cap1.read()    

    cv2.imshow("vid-0",im0)
    cv2.imshow("vid-1",im1)

    key = cv2.waitKey(10)

</syntaxhighlight>


[[Fichier:Size-Video-OpenCV.jpg|800px|center]]


Pour info, voici la liste de ID des propriétés existante pour .set() (et pour .get(), par ailleurs).

* '''0''' - CV_CAP_PROP_POS_MSEC Current position of the video file in milliseconds.
* '''1''' - CV_CAP_PROP_POS_FRAMES 0-based index of the frame to be decoded/captured next.
* '''2''' - CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO Relative position of the video file
* '''3''' - CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH Width of the frames in the video stream.
* '''4''' - CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT Height of the frames in the video stream.
* '''5''' - CV_CAP_PROP_FPS Frame rate.
* '''6''' - CV_CAP_PROP_FOURCC 4-character code of codec.
* '''7''' - CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT Number of frames in the video file.
* '''8''' - CV_CAP_PROP_FORMAT Format of the Mat objects returned by retrieve() .
* '''9''' - CV_CAP_PROP_MODE Backend-specific value indicating the current capture mode.
* '''10''' - CV_CAP_PROP_BRIGHTNESS Brightness of the image (only for cameras).
* '''11''' - CV_CAP_PROP_CONTRAST Contrast of the image (only for cameras).
* '''12''' - CV_CAP_PROP_SATURATION Saturation of the image (only for cameras).
* '''13''' - CV_CAP_PROP_HUE Hue of the image (only for cameras).
* '''14''' - CV_CAP_PROP_GAIN Gain of the image (only for cameras).
* '''15''' - CV_CAP_PROP_EXPOSURE Exposure (only for cameras).
* '''16''' - CV_CAP_PROP_CONVERT_RGB Boolean flags indicating whether images should be converted to RGB.
* '''17''' - CV_CAP_PROP_WHITE_BALANCE Currently unsupported
* '''18''' - CV_CAP_PROP_RECTIFICATION Rectification flag for stereo cameras (note: only supported by DC1394 v 2.x backend currently)

== Déplacement des fenêtres et multiplication des sources == 

Il est possible de choisir sa source avec '''cv2.VideoCapture(0)'''.
* cv2.VideoCapture(0) ouvre /dev/video0
* cv2.VideoCapture(1) ouvre /dev/video1
* ...

Il est possible choisir la position de chaque fenêtre de rendu, ainsi que de les déplacer avec '''cv2.moveWindow(video_name, posX, posY)'''

Le script ci-dessous ouvre deux flux, affiche 14 fenêtres et les déplacent sur l'écran :

<syntaxhighlight lang="python">
import cv2

# setup video capture
cap0 = cv2.VideoCapture(0)
cap1 = cv2.VideoCapture(1)

posV, posH = 0, 0

while True:

    ret0,im0 = cap0.read()
    ret1,im1 = cap1.read()
    
    if (posV == 200):
        posV = 0

    if (posH > 900):
        posH = 0

    for i in range (6):

        video_name = 'test2-{0}'.format(i)
        cv2.imshow(video_name.format(i),im0)
        cv2.moveWindow(video_name, posH+i*80, i*50)

    for i in range (8):

        video_name = 'test-{0}'.format(i)
        cv2.imshow(video_name.format(i),im1)
        cv2.moveWindow(video_name, 160*i+40, posV+i*50)

    key = cv2.waitKey(10)

    posV += 10
    posH += 8
</syntaxhighlight>


[[Fichier:mosaic.jpg|800px|center]]


== Infos utiles dans ce contexte ==

====Liste des paramètres accessibles sur v4l2====
 sudo apt-get install uvcdynctrl
puis
 uvcdynctrl -d video0 -c
pour avoir le détail des valeurs possibles
 uvcdynctrl -c -v

====Réglage du focus en python====
 import os
 os.system(uvcdynctrl -d video0 -s "Focus (absolute)" 10) # 0 to 40

====Autoriser l'ouverture de fenêtres sur X en root====

En cas de :
 Client is not authorized to connect to Server
 (video test:2420): Gtk-WARNING **: cannot open display: :1.0
Taper en console
 xhost +

référence : [[Ruru]]

[[Catégorie:Python]]