φυβλαςのβλογ
บล็อกของ phyblas



opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๖: การปรับขนาดและต่อเติมภาพ
เขียนเมื่อ 2020/06/28 18:47
แก้ไขล่าสุด 2021/09/28 16:42

ต่อจาก บทที่ ๕

ในบทนี้จะพูดถึงเรื่องการย่อหรือขยายขนาดภาพโดยใช้ cv2.resize() และการต่อเติมภาพจากขอบด้วย cv2.copyMakeBorder() รวมถึงการพลิกภาพกลับโดย cv2.flip()




การย่อขยายขนาดภาพ

ฟังก์ชัน cv2.resize() ใช้สำหรับย่อหรือขยายขนาดภาพให้เป็นขนาดตามที่ต้องการ

สิ่งที่ต้องใส่ในฟังก์ชันคืิอตัวอาเรย์รูปภาพกับขนาดใหม่ที่ต้องการ

ลำดับ ชื่อ สิ่งที่ต้องใส่ ชนิดข้อมูล
1 src อาเรย์รูปภาพ np.array
2 dsize ขนาด (กว้าง,สูง) tuple ของ int

เอาภาพมาย่อดูเป็นตัวอย่าง

teto06c01.jpg

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

teto = cv2.imread('teto06c01.jpg')
teto = cv2.resize(teto,(120,300))
cv2.imwrite('teto06c02.jpg',teto)
teto06c02.jpg


คราวนี้ลองเอาภาพที่ย่อแล้วมาขยายใหม่
teto = cv2.imread('teto06c02.jpg')
teto = cv2.resize(teto,(600,450))
cv2.imwrite('teto06c03.jpg',teto)
teto06c03.jpg


เวลาภาพเล็กที่ขยายเป็นภาพใหญ่จะเกิดการประมาณค่าในช่วง แต่จากเดิมทีที่มีรายละเอียดน้อยกว่าอยู่พอขยายจึงมักเห็นภาพแตก

เวลาย่อหรือขยาย ภาพมีวิธีการประมาณค่าในช่วงมีอยู่หลายวิธี ผลที่ได้ก็จะต่างกันไปในรายละเอียด




วิธีการประมาณค่าในช่วงเมื่อย่อขยายภาพ

เมื่อใช้ cv2.resize() สามารถกำหนดวิธีได้โดยใส่คีย์เวิร์ด interporate ค่าที่ใส่เป็นแฟล็กของ cv2 ที่ชื่อขึ้นต้นด้วย cv2.INTER_

ลองแสดงแฟล็กทั้งหมดได้
print('\n'.join(['%s: %d'%(x,getattr(cv2,x)) for x in dir(cv2) if x[:6]=='INTER_']))

ยกตัวอย่าง ลองใช้วิธีการประมาณค่าในช่วง ๕ แบบต่างกันแล้วเทียบกันดูโดยใช้ matplotlib แสดงภาพเรียงเทียบกันดู

ตัวอย่างแรก ลองเอาภาพเดิมมาย่อ
teto = cv2.imread('teto06c01.jpg')
flag = [None,cv2.INTER_NEAREST,cv2.INTER_LINEAR,cv2.INTER_AREA,cv2.INTER_CUBIC,cv2.INTER_LANCZOS4]
interp = ['','nearest','linear','area','cubic','lanczos4']
plt.figure(figsize=[7,8])
for i in range(6):
    plt.subplot(321+i,title=interp[i])
    if(flag[i]!=None):
        plt.imshow(cv2.resize(teto[:,:,::-1],(64,48),interpolation=flag[i]))
    else:
        plt.imshow(teto[:,:,::-1])
plt.tight_layout()
plt.show()


จะเห็นว่าผลที่ได้จะแตกต่างกันออกไปเล็กน้อย แต่ก็ไม่ได้เห็นผลชัดเจนนักในกรณีที่ย่อภาพเล็กลง

ต่อมาลองดูตัวอย่างการขยายภาพ

teto06c05.jpg

teto = cv2.imread('teto06c05.jpg')
plt.figure(figsize=[7,10])
for i in range(6):
    plt.subplot(321+i,title=interp[i])
    if(flag[i]!=None):
        plt.imshow(cv2.resize(teto[:,:,::-1],(600,600),interpolation=flag[i]))
    else:
        plt.imshow(teto[:,:,::-1])
plt.tight_layout()
plt.show()


ผลที่ได้เมื่อขยายภาพจะต่างกันออกไปมาก




การย่อขยายภาพโดยกำหนดค่าเป็นจำนวนเท่าของขนาดเดิม

ฟังก์ชัน cv2.resize() นั้นนอกจากจะเปลี่ยนขนาดโดยกำหนดขนาดใหม่แล้ว ก็สามารถกำหนดขนาดโดยใช้เลขจำนวนเท่าของขนาดเดิมได้

วิธีการคือให้ใส่อาร์กิวเมนต์ตัวที่ ๒ และ ๓ เป็น None ไว้ แล้วไปใส่อาร์กิวเมนต์ตัวที่ ๔ เป็นเลขจำนวนเท่าของความกว้าง และตัวที่ ๕ เป็นเลขจำนวนเท่าของความสูง

ตัวอย่าง

gumi06c01.jpg

gumi = cv2.imread('gumi06c01.jpg')
gumi = cv2.resize(gumi,None,None,0.4,0.4)
cv2.imwrite('gumi06c02.jpg',gumi)
gumi06c02.jpg





การพลิกภาพกลับ

cv2.flip() ใช้พลิกภาพกลับตามแนวตั้งหรือนอน

รูปแบบการพลิกมี ๓ ​แบบ แสดงด้วยตัวเลข -1,0,1

1 พลิกแนวนอน
0 พลิกแนวตั้ง
-1 พลิกทั้งแนวตั้งแนวนอน

ตัวอย่าง
gumi = cv2.imread('gumi06c01.jpg')
plt.figure(figsize=[6,5])
plt.subplot(221)
plt.imshow(gumi[:,:,::-1])
plt.title('ภาพเดิม',family='Tahoma')
for i in [-1,0,1]:
    plt.subplot(223+i,title='flip %d'%i)
    plt.imshow(cv2.flip(gumi[:,:,::-1],i))
    
plt.tight_layout()
plt.show()


นอกจากนี้ ถึงไม่ใช่ cv2.flip() แต่ใช้คุณสมบัติของอาเรย์ numpy เองก็สามารถพลิกภาพได้ง่ายๆเช่นกัน หลักการเช่นเดียวกับที่ใช้ [:,:,::-1] เพื่อกลับสี BGR เป็น RGB เช่น arr[::-1] จะพลิกแนวตั้ง arr[:,::-1] จะพลิกแนวนอน




การเติมขอบ

cv2.copyMakeBorder() เป็นอีกวิธีหนึ่งในการเพิ่มขนาดรูปภาพ ไม่ใช่ด้วยการขยายซูม แต่เป็นการเติมขอบโดยเพิ่มเติมจากส่วนที่มีอยู่เดิม

อาร์กิวเมนต์ของฟังก์ชันนี้เป็นดังนี้ ตามลำดับ

ลำดับ สิ่งที่ต้องใส่ ชนิดข้อมูล
1 อาเรย์ของรูปภาพ np.array
2 ส่วนขยายด้านบน int
3 ส่วนขยายด้านล่าง int
4 ส่วนขยายด้านซ้าย int
5 ส่วนขยายด้านขวา int
6 วิธีการเติมขอบ flag

ตรงส่วนของวิธีการเติมขอบนั้นใส่เป็นแฟล็ก ซึ่งขึ้นต้นด้วย cv2.BORDER_ ลองไล่ดูว่ามีอะไรบ้างได้
print('\n'.join(['%s: %d'%(x,getattr(cv2,x)) for x in dir(cv2) if x[:7]=='BORDER_']))

ตัวอย่างเพื่อเปรียบเทียบวิธีการเติมขอบในแบบต่างๆ

miku06c01.jpg

miku = cv2.imread('miku06c01.jpg')

plt.figure(figsize=[6,7])
plt.subplot(321)
plt.title('ภาพเดิม',family='Tahoma')
plt.imshow(miku[:,:,::-1])

border = [cv2.BORDER_REPLICATE,cv2.BORDER_REFLECT,cv2.BORDER_REFLECT_101,cv2.BORDER_WRAP,cv2.BORDER_CONSTANT]
title = ['replicate','reflect','reflect101','wrap','constant']
for i in range(5):
    plt.subplot(322+i,title=title[i])
    plt.imshow(cv2.copyMakeBorder(miku[:,:,::-1],250,150,200,350,border[i]))
plt.tight_layout()
plt.show()


แต่ละแบบมีความหมายดังนี้

แฟล็ก เลข ความหมาย
cv2.BORDER_CONSTANT 0 เติมด้วยสีเดียวตลอด
cv2.BORDER_REPLICATE 1 เอาค่าที่ขอบมาป้ายลากยาวต่อไป
cv2.BORDER_REFLECT 2 สะท้อนภาพเดิมเหมือนเป็นกระจก
cv2.BORDER_WRAP 3 ภาพเดิมแผ่ซ้ำต่อไปเรื่อยๆ
cv2.BORDER_REFLECT_101 4 สะท้อนภาพเดิม แต่จะไม่ซ้ำจุดริมสุดด้วย

กรณีที่เลือก cv2.BORDER_CONSTANT ต้องใส่ค่าสีไปด้วยโดยใส่ในคีย์เวิร์ด value ไม่เช่นนั้นจะเป็นสีดำ

ลองใส่สีขอบเป็นสีเขียว
miku = cv2.imread('miku06c01.jpg')
miku = cv2.copyMakeBorder(miku,50,50,50,50,cv2.BORDER_CONSTANT,value=(0,200,50))
plt.imshow(miku[:,:,::-1])
plt.show()


ถ้าใช้ cv2.BORDER_REFLECT ก็สามารถทำภาพเดิมถูกวนซ้ำกลับด้านไปมาเรื่อยๆได้
miku = cv2.imread('miku06c01.jpg')
miku = cv2.copyMakeBorder(miku,0,1800,0,1800,cv2.BORDER_REFLECT)
plt.figure(figsize=[6,6])
plt.imshow(miku[:,:,::-1])
plt.tight_layout()
plt.show()


กรณี cv2.BORDER_WRAP คือแค่วนซ้ำไปเรื่อยๆอาจใช้ np.tile() แทนได้เช่นกัน โดยเขียนแบบนี้
miku = cv2.imread('miku06c01.jpg')
miku = np.tile(miku,(5,4,1))
plt.figure(figsize=[6,6])
plt.imshow(miku[:,:,::-1])
plt.tight_layout()
plt.show()





การทำโมเสกหรือเซ็นเซอร์ภาพ

หากย่อภาพให้เหลือความละเอียดต่ำแล้วขยายภาพกลับขึ้นมาใหม่โดยใช้วิธีการ cv2.INTER_NEAREST ก็จะทำให้ได้ภาพที่เป็นแผ่นสี่เหลี่ยมใหญ่ๆเหมือนแผ่นกระเบื้องโมเสก ดูสวยไปอีกแบบ

ที่เป็นอย่างนี้ได้เพราะวิธีการนี้จะขยายโดยดูว่าจุดใกล้สุดเป็นสีอะไร พิจารณาอยู่แค่ช่องเดียว เมื่อขยายจึงมีหลายจุดเป็นสีเดียวกันต่อเนื่องเป็นสี่เหลี่ยม

ตัวอย่างการใช้

rin06c01.jpg
rin = cv2.imread('rin06c01.jpg')
rinx = cv2.resize(rin,(120,90))
rinx = cv2.resize(rinx,(600,450),interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
cv2.imwrite('rin06c02.jpg',rinx)

rinx = cv2.resize(rin,(60,45))
rinx = cv2.resize(rinx,(600,450),interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
cv2.imwrite('rin06c03.jpg',rinx)
rin06c02.jpg

rin06c03.jpg

ก็จะได้ภาพออกมาเป็นสี่เหลี่ยมช่องๆเหมือนถูกเซนเซอร์แบบนี้

สามารถเลือกเซ็นเซอร์บางส่วนได้ โดยเลือกเฉพาะแต่ส่วนที่ต้องการแก้ เช่นลองเลือกเฉพาะบริเวณแก้วกาแฟ
rin = cv2.imread('rin06c01.jpg')
rinx = cv2.resize(rin[320:440,300:500],(15,9))
rin[320:440,300:500] = cv2.resize(rinx,(200,120),interpolation=0)
cv2.imwrite('rin06c04.jpg',rin)
rin06c04.jpg

ใครต้องการเซ็นเซอร์เหล้าหรือเบียร์ก็สามารถใช้วิธีการแบบนี้ได้



อ่านบทถัดไป >> บทที่ ๗



-----------------------------------------

囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧

ดูสถิติของหน้านี้

หมวดหมู่

-- คอมพิวเตอร์ >> เขียนโปรแกรม >> opencv
-- คอมพิวเตอร์ >> เขียนโปรแกรม >> python >> numpy
-- คอมพิวเตอร์ >> เขียนโปรแกรม >> python >> matplotlib

ไม่อนุญาตให้นำเนื้อหาของบทความไปลงที่อื่นโดยไม่ได้ขออนุญาตโดยเด็ดขาด หากต้องการนำบางส่วนไปลงสามารถทำได้โดยต้องไม่ใช่การก๊อปแปะแต่ให้เปลี่ยนคำพูดเป็นของตัวเอง หรือไม่ก็เขียนในลักษณะการยกข้อความอ้างอิง และไม่ว่ากรณีไหนก็ตาม ต้องให้เครดิตพร้อมใส่ลิงก์ของทุกบทความที่มีการใช้เนื้อหาเสมอ

สารบัญ

รวมคำแปลวลีเด็ดจากญี่ปุ่น
มอดูลต่างๆ
-- numpy
-- matplotlib

-- pandas
-- manim
-- opencv
-- pyqt
-- pytorch
การเรียนรู้ของเครื่อง
-- โครงข่าย
     ประสาทเทียม
maya
javascript
ความน่าจะเป็น
บันทึกในญี่ปุ่น
บันทึกในจีน
-- บันทึกในปักกิ่ง
-- บันทึกในฮ่องกง
-- บันทึกในมาเก๊า
บันทึกในไต้หวัน
บันทึกในยุโรปเหนือ
บันทึกในประเทศอื่นๆ
เรียนภาษาจีน
qiita
บทความอื่นๆ

บทความแบ่งตามหมวด



ติดตามอัปเดตของบล็อกได้ที่แฟนเพจ

  ค้นหาบทความ

  บทความแนะนำ

การสร้างแบบจำลองสามมิติเป็นไฟล์ .obj วิธีการอย่างง่ายที่ไม่ว่าใครก็ลองทำได้ทันที
รวมรายชื่อนักร้องเพลงกวางตุ้ง
ภาษาจีนแบ่งเป็นสำเนียงอะไรบ้าง มีความแตกต่างกันมากแค่ไหน
ทำความเข้าใจระบอบประชาธิปไตยจากประวัติศาสตร์ความเป็นมา
เรียนรู้วิธีการใช้ regular expression (regex)
หลักการเขียนทับศัพท์ภาษาจีนกวางตุ้ง
การใช้ unix shell เบื้องต้น ใน linux และ mac
หลักการเขียนทับศัพท์ภาษาจีนกลาง
g ในภาษาญี่ปุ่นออกเสียง "ก" หรือ "ง" กันแน่
ทำความรู้จักกับปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง
ค้นพบระบบดาวเคราะห์ ๘ ดวง เบื้องหลังความสำเร็จคือปัญญาประดิษฐ์ (AI)
หอดูดาวโบราณปักกิ่ง ตอนที่ ๑: แท่นสังเกตการณ์และสวนดอกไม้
พิพิธภัณฑ์สถาปัตยกรรมโบราณปักกิ่ง
เที่ยวเมืองตานตง ล่องเรือในน่านน้ำเกาหลีเหนือ
บันทึกการเที่ยวสวีเดน 1-12 พ.ค. 2014
แนะนำองค์การวิจัยและพัฒนาการสำรวจอวกาศญี่ปุ่น (JAXA)
เล่าประสบการณ์ค่ายอบรมวิชาการทางดาราศาสตร์โดยโซวเคนได 10 - 16 พ.ย. 2013
ตระเวนเที่ยวตามรอยฉากของอนิเมะในญี่ปุ่น
เที่ยวชมหอดูดาวที่ฐานสังเกตการณ์ซิงหลง
บันทึกการเที่ยวญี่ปุ่นครั้งแรกในชีวิต - ทุกอย่างเริ่มต้นที่สนามบินนานาชาติคันไซ
หลักการเขียนทับศัพท์ภาษาญี่ปุ่น
ทำไมจึงไม่ควรเขียนวรรณยุกต์เวลาทับศัพท์ภาษาต่างประเทศ
ทำไมถึงอยากมาเรียนต่อนอก
เหตุผลอะไรที่ต้องใช้ภาษาวิบัติ?

บทความแต่ละเดือน

2022年

1月 2月 3月 4月
5月 6月 7月 8月
9月 10月 11月 12月

2021年

1月 2月 3月 4月
5月 6月 7月 8月
9月 10月 11月 12月

2020年

1月 2月 3月 4月
5月 6月 7月 8月
9月 10月 11月 12月

2019年

1月 2月 3月 4月
5月 6月 7月 8月
9月 10月 11月 12月

2018年

1月 2月 3月 4月
5月 6月 7月 8月
9月 10月 11月 12月

ค้นบทความเก่ากว่านั้น

ไทย

日本語

中文