jupyter : 初めての使い方

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windows10で使用

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Jupyterの実行は Shift + Enter

CTRL+Enterだと、次のセルが出てこない(表示されない

おかしくなります。

ダメなときは、jupyterを閉じ、新しく開きます。

Dosコマンドの実行「!dir」 !

先頭に「!」をつける

うまく行かないときは、「jupyter」を一度閉じ、また、立ち上げてください。

 

同じようにPythonのバージョンを確認

 

python -v

import sys
print(sys.version)

これでも、同じ結果になります。

openCV のバージョン調べる

import cv2
cv2.__version__

openCV 3

3系が使われています。

OpenCVで画像を別形式で保存する

画像の保存形式変換

cv2.imread
cv2.imwrite(“ファイル名”,どれを)

スクリプトと同じ場所に保存されます。

スクリプトフォルダ

flower.jpg

 

OpenCVでカラーをグレイのみに

openCV 白黒変換

cv2.cvtColor(画像ファイル, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

白黒PIC

 

jupyterの中で画像を表示

jupyterで画像表示

import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread(“flower.png”)
plt.imshow(img)

cv2.imshow()はダメ

元画像と色が違います。OpenCVはBGR matplotlibではRGB RBが逆です。
直さないと、同じ色に表示されません。

show_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)

RB チェンジ

 

顔を検出し、四角で囲む

%matplotlib inline
import cv2 # opencv
import matplotlib.pyplot as plt # matplotlibの描画系

fn_img = "testimg.jpg" # レナさんの画像ファイル名
img = cv2.imread(fn_img) # レナさんの画像を読み込む

img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # グレースケール化

# cascade の学習結果は https://github.com/Itseez/opencv/tree/master/data/haarcascades から落とせる
cascade_path = "haarcascade_frontalface_alt.xml"
cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path) # カスケード分類器を作成
facerect = cascade.detectMultiScale(img_gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=1, minSize=(10,10)) # 顔認識

img_result = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 出力結果用にコピー & RGB化
rect_color = (0, 255, 0) # 矩形の色 (B=0, G=255, R=0)
if len(facerect) > 0:
    for rect in facerect:
        # 検出範囲を矩形で囲む
        cv2.rectangle(img_result, tuple(rect[0:2]), tuple(rect[0:2] + rect[2:4]), rect_color, thickness=2)

plt.imshow(img_result)

顔検出

エラーが出るときは、xmlファイルが有るか確認してください。jupyterのHomeフォルダ

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