{"id":617,"date":"2014-09-29T21:21:02","date_gmt":"2014-09-29T18:21:02","guid":{"rendered":"http:\/\/www.galirows.com.br\/meublog\/opencv-python\/?page_id=617"},"modified":"2014-10-01T14:51:38","modified_gmt":"2014-10-01T11:51:38","slug":"mostrar-imagem-opencv-python","status":"publish","type":"page","link":"http:\/\/www.galirows.com.br\/meublog\/opencv-python\/opencv2-python27\/capitulo1-basico\/mostrar-imagem-opencv-python\/","title":{"rendered":"1.1 – Mostrar imagem"},"content":{"rendered":"

Para o primeiro tutorial ser\u00e1 utilizada a imagem a seguir. Eu n\u00e3o precisava citar, mas obtive esse imagem atrav\u00e9s do site\u00a0pixabay.com<\/a>. O tutorial consiste de ler a imagem, mostr\u00e1-la, adquirir a cor de determinados pixels, alterar a cor de determinados pixels, recortar \u00a0parte da imagem e salvar uma imagem editada.<\/p>\n

\"lampada\"<\/a><\/p>\n

Carregar e mostrar uma imagem e suas propriedades<\/strong><\/p>\n

Carregar e mostrar uma imagem na \u00a0OpenCV \u00e9 bastante simples, bastando utilizar o m\u00e9todo imread()<\/em> que espera como par\u00e2metro o endere\u00e7o da imagem. Considerando que a imagem estar\u00e1 no mesmo diret\u00f3rio onde est\u00e1 salvo o script, basta indicar o nome da imagem como foi feito na linha 2 do c\u00f3digo abaixo. Para mostrar a imagem \u00e9 utilizado o m\u00e9todo imshow()<\/em> que gerar\u00e1 uma janela e exibir\u00e1 a imagem nessa janela. O m\u00e9todo espera um nome qualquer para a janela e o objeto de imagem (no caso, o objeto de imagem \u00e9 a imagem carregada no passo anterior).<\/p>\n

As linhas 5, 6 e 7 apenas mostrar\u00e3o caracter\u00edsticas da imagem carregada, sendo mostrada a altura, largura\u00a0e n\u00famero de canais da imagem. Essas informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o extra\u00eddas a partir da propriedade shape<\/em> existente no objeto de imagem. Essa propriedade \u00e9 um vetor, por isso foram acessadas posi\u00e7\u00f5es (\u00edndices) do vetor para extrair apenas a propriedade desejada.<\/p>\n

Canais de uma imagem s\u00e3o respons\u00e1veis por armazenar informa\u00e7\u00f5es de quantidade de cor. No caso de uma imagem em escalas de cinza (que formam uma foto preto e branco), um canal \u00e9 suficiente para informar a quantidade de cor em cada pixel. Para uma imagem colorida, mais canais s\u00e3o necess\u00e1rios. Em uma imagem no padr\u00e3o RGB \u00e9 preciso 3 canais \u00a0para armazenar a quantidade de vermelho (red), verde (green) e azul (blue) existentes na imagem.<\/p>\n

A \u00faltima instru\u00e7\u00e3o serve para que o c\u00f3digo fique esperando alguma tecla ser apertada para finalizar, fechando as janela aberta. Se voc\u00ea estiver codificando utilizando alguma IDE de desenvolvimento, essa instru\u00e7\u00e3o pode n\u00e3o funcionar adequadamente, por isso recomendo utilizar o prompt de comando\/terminal para rodar o c\u00f3digo.<\/p>\n

import cv2\r\nimagem = cv2.imread(\"lampada.png\")\r\ncv2.imshow(\"Original\", imagem)\r\n\r\nprint \"Altura (height): %d pixels\" % (imagem.shape[0])\r\nprint \"Largura (width): %d pixels\" % (imagem.shape[1])\r\nprint \"Canais (channels): %d\"      % (imagem.shape[2])\r\n    \r\ncv2.waitKey(0)<\/pre>\n
Pegando a cor de um pixel<\/strong><\/p>\n
A \u00a0continua\u00e7\u00e3o do c\u00f3digo mostrada abaixo pega a cor em determinados pixels da imagem e mostra a quantidade de vermelho, verde e azul presentes na cor. A linha 10 do c\u00f3digo (primeira linha desse subconjunto de c\u00f3digo) \u00e9 respons\u00e1vel por \u00a0pegar o pixel na coordenada 0,0 da imagem (pixel do topo superior esquerdo). Toda a imagem \u00e9 considerada uma matriz por isso a aquisi\u00e7\u00e3o do pixel necessita que seja informado a posi\u00e7\u00e3o do pixel.<\/p>\n
Dois detalhes importantes:<\/p>\n