はじめに
オープンソース コンピューター ビジョン ライブラリ (OpenCV) は、畫像やビデオ ファイルなどの視覚入力を処理するための、無料で利用できるプログラミング ツールを提供します。これには、さまざまなプログラミング言語を介してアクセスできる、すぐに使用できる関數(shù)が多數(shù)含まれています。ここに投稿した例では Python を使用しています。したがって、コードを理解したい場合は、少なくとも Python と NumPy の基本的な知識が必要です。 OpenCV の入門を探している場合は、このリンクが非常に役立つ可能性があります: [https://dev.to/arpitmandliya/opencv-python-tutorial-3dac]。

ピクセルが畫像を作る仕組み
ほとんどの場合、コンピューター畫像は RGB (OpenCV では BGR) モデルに基づいています。これは、ピクセルの色が Red、Green、および Blue のコンポーネントの混合であることを意味します。他のモデル (例: Hue、Saturation、Value) やベクター グラフィックス (SVG または PDF) もありますが、説明は省略します。ここにあります。

コンピューター上の畫像は、色情報を含むピクセルの集合として表現(xiàn)できます。より専門的な用語で言えば、畫像は 3 次元配列 (または 3 つのカラー チャネルを持つピクセルのマトリックス) であり、最初の 2 次元が畫像のサイズ (高さと幅) を決定し、3 番目の次元には赤、緑の値が含まれます。および青 (各色は 0 ～ 255 の値)。畫像にカラー チャネルが 1 つだけある場合 (8 ビット畫像)、それは 0 (黒) から 255 (白) の範(fàn)囲のさまざまなグレー値を持つグレースケール畫像になります。 図 1 はそれを示しています。

図 1: 畫像は配列として表されます。右側(cè)はカラー イメージの例です。赤、緑、青の値の範(fàn)囲は 0 ～ 255 (0、0、255 は青) です。左側(cè)は、さまざまなグレーの色合いを表す 1 つのチャネルを持つグレースケール イメージです。

色情報をさまざまなサイズのドットに変換する
上で説明した原則は、NumPy ライブラリと OpenCV ライブラリを使用して Python で畫像編集を?qū)g行するために適用できます。この例では、ループを使用して、NumPy 配列として表される畫像を処理します。このループは畫像內(nèi)のすべてのピクセルを反復(fù)するのではなく、一定の間隔でピクセルをスキップします (たとえば、10 番目のピクセルごとに処理します)。処理された各ピクセルのグレースケール値は、ドットのサイズを決定するために使用されます (たとえば、グレースケール値 100 は特定のドット サイズに対応します)。これらのドットは、元の畫像の色情報を使用して、元の畫像の空のコピー上に描畫されます。要約すると、元のピクセルの色情報に基づいてさまざまなサイズのドットが描畫されるイメージ コピーを作成します (図 2 を參照)。

図 2: ドットを描畫するには、元の畫像のピクセルの色情報が使用されます。ドットのサイズを決定するには、元の畫像のグレースケール バージョンが使用されます。

以下にコードがあり、考えられる結(jié)果を 図 3 に示します。

import numpy as np
import cv2

# load an image; image has to be in working directory when giving no path information 
img = cv2.imread('FlowerPower.jpg',cv2.IMREAD_UNCHANGED)
# show the dimensions of the image array
print(img.shape)

# choose a resizing factor for the whole image; to depict it on computer screen
resizing = .2
#convert original image to greyscale image
img_grey = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# make a copy of the orignal image 
img_output = img.copy()

# make a white canvas by assigning the color white (255,255, 255) to each pixel
# [:,:] covers all values of the first and second array dimension
img_output[:,:] = [255,255,255] # or with black [0,0,0] or any other color

# Settings for looping over the image
step_width = 40 # steps of loop; here: every 30th pixel
# - 1 fills circle that is drawn onto output image; positive value define
# line thickness of circle
thickness = -1 
perc = .2 # size factor for drawing circles/dots onto output image

# for loops running over the first two dimensions of the array (width and height) 
# step_width defines which pixels are included
for i in range(2,  img.shape[0] - step_width,  step_width):
    for u in range(2,  img.shape[1] - step_width,  step_width):        
        # radius (dot size) is based on the value of greyscale version of original image
        # at the current index; e.g., pixel at i = 10, u = 30 might have 123
        # perc variable modifies dot size 
        radius = int((255-img_grey[i,u])*perc) +1 
        if radius <= 0:
            radius +=1
        # take color from pixel at position [i,u] of original image
        # e.g., i = 10, u = 30 might have [123,0,61] 
        color = img[i,u].astype(int).tolist()
        # draw a circle on output image using dot size based on greyscale 
        # value with color of original image   
        cv2.circle(img_output, (u,i), radius, color, thickness)

# resize images, so they are not too big for computerscreen
# based on the resizing variable defined at the top of the page        
img_size = img.shape        
img_sm =  cv2.resize(img,(int(img_size[1]*resizing), int(img_size[0]
                         * resizing)), interpolation = cv2.INTER_CUBIC)
# open window that shows original image
cv2.imshow("Original", img_sm)
img_output_sm =  cv2.resize(img_output,(int(img_size[1]*resizing), int(img_size[0]*
                              resizing)), interpolation = cv2.INTER_CUBIC)
# show the dotted image
cv2.imshow("Dotted Image", img_output_sm)

図 3: 右側(cè)には元のイメージが表示され、左側(cè)にはここで示されているコードに基づく點線バージョンが表示されます。

私が包括的な方法でコードを提示し、誰かがそれを役に立つと思ってくれれば幸いです。よかったら遊んでみてください。円を長方形に置き換え、異なるサイズの円を選択し、ループのステップ幅などの値を変更して、何が起こるかを確認(rèn)してください。

以上がOpenCvを使用して簡単な點描絵畫を作成します。の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。