TRANSFORMACOES_E_MASCARAS.md

Estudos Visão Computacional com Python

Transformações e máscaras

Em muitos casos existe a necessiidade de realizar modificações em imagens como redimensionar, cortar ou rotacionar, esse processo pode ser feito de varias formas.

Cortando uma imagem

Primeiro vamos ver uma técnica que se chama crop, ao qual possui a finalidade de cortar uma imagem,o código abaixo mostra como isso é feito.

import cv2
imagem = cv2.imread("imagem.jpg")
recorte = imagem[100:400,  200:400]
cv2.imshow('Resultado', recorte)
cv2.waitKey(0)

Estamos carregando a imagem, definindo que queremos pegar apartir da linha 100 á 400 e coluna 200 á 400. o que nos retorna este resultado:

Se voce acompanhou os passos anteriores sabe como é essa imagem original.

Redimensionando Imagem

Uma das técnicas bem interessante é a de ‘slicing’, faciliando muito o redimensionamento da imagem.

import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('imagem.jpg')
cv2.imshow("Original", img)
resultado = img[::2,::2]
cv2.imshow("Imagem redimensionada", resultado)
cv2.waitKey(0)

O código basicamente refaz a imagem, pegando a primeira linha, ignora a segunda em seguida pega a terceira e ignora a quarta, e assim por diante. O mesmo é feito com as colunas, gerando o mesmo resultado.

Espelhamento

Como já aprendemos as imagens são compostas por matrizes, e para inverter uma imagem basta apenas inverter seus valores, colocando os primeiros no final e assim por diante e podemos fazer isso de duas formas ou utilizando funções do cv2 ou manualmente com recursos da própria linguam, vamos aprender os dois modos.

import cv2
img = cv2.imread('imagem.jpg')

cv2.imshow('',img)

# Recursos da linguagem
horizontal = img[::-1,:]
vertical = img[:,::-1]

# funcoes
horizontal = cv2.flip(img,1)
vertical = cv2.flip(img, -1)

cv2.imshow('',horizontal)
cv2.waitKey(0)

Máscaras

Vamos falar sobre mascaras que nada mais é que uma imagem onde cada pixel pode estar "ligado" ou "desligado", possuindo pixels preto e branco, vamos formar um circulo.

import cv2
import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('imagem.jpg')
mask = np.zeros(img.shape[:2],dtype="uint8")

(cX, cY) = (img.shape[1] // 2, img.shape[0] // 2)

cv2.circle(mask, (cX, cY), 100, 255, -1)

img_com_mascara = cv2.bitwise_and(img, img, mask = mask)
cv2.imshow("Mask", img_com_mascara)

cv2.waitKey(0)

Resultado

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Author Marcelo Silva

• Twitter: @marcelxsilva