AI社交距离检测器:使用OpenCV标记检测到的对象
上一篇文章AI社交距离检测器:使用OpenCV中处理图像我们学习了如何从摄像头和视频文件中读取、写入和显示图像和视频,以及使用OpenCV对图像进行加载、写入和显示,以及视频流读写的基本操作。
在本文中,将学习如何使用OpenCV标注检测到的对象。如下所示。在对象检测器训练期间,通常需要这样做来指示训练和测试数据集中的图像中的对象。
OpenCV提供了一种方法,使可以在图像中选择形状。也就是说,可以用OpenCV显示的窗口中,使用鼠标回调(imshow
或namedWindow
方法)。就可以检测用户何时单击鼠标按钮以及将指针放在何处。
下面将展示如何使用OpenCV和Python来响应鼠标事件。
公共模块
为了对代码中使用的各种常量进行分组,我创建了Common.py模块:
import cv2 as opencv
LENA_FILE_PATH = '../Images/Lena.png'
WINDOW_NAME = 'Lena'
# Colors (BGR)
GREEN = (0, 255, 0)
LINE_THICKNESS = 3
# Image labeling parameters
FONT_FACE = opencv.FONT_HERSHEY_PLAIN
FONT_SCALE = 2
FONT_THICKNESS = 2
FONT_LINE = opencv.LINE_AA
TEXT_OFFSET = 4
该模块定义了几个常量:
LENA_FILE_PATH
-指向Lena图像的位置。WINDOW_NAME
-存储窗口名称。GREEN
和LINE_THICKNESS
-定义用于绘制矩形的颜色(BGR格式)和线条厚度。FONT_FACE
,FONT_SCALE
用于显示对象标签的参数。TEXT_OFFSET
-定义标签与矩形之间的间隙(以像素为单位)。
鼠标回调
要处理与OpenCV窗口的鼠标交互,可以设置鼠标回调。为此,首先使用namedWindow
函数:
import cv2 as opencv
import common
opencv.namedWindow(common.WINDOW_NAME)
然后,调用setMouseCallback
:
opencv.setMouseCallback(common.WINDOW_NAME, on_mouse_move)
回调应该具备以下原型:
def on_mouse_move(event, x, y, flags, param)
以下是五个输入参数:
event
鼠标事件EVENT_LBUTTONDOWN
,EVENT_LBUTTONUP
,EVENT_MOUSEWHEEL
,EVENT_RBUTTONDBLCLK
.x
,y
-鼠标光标的坐标。flags
-指示鼠标按钮是否已按下的标志(EVENT_FLAG_LBUTTON, EVENT_FLAG_RBUTTON
,EVENT_FLAG_MBUTTON
)或者用户按Ctrl(EVENT_FLAG_CTRLKEY
),Shift(EVENT_FLAG_SHIFTKEY
)或Alt(EVENT_FLAG_ALTKEY
).param
-可选参数。
一旦设置了回调,只要鼠标事件被触发,OpenCV就会调用它。若要让用户选择对象,可以编写on_mouse_move
回调如下:
rectangle_points = []
def on_mouse_move(event, x, y, flags, param):
# User pressed left mouse button and started drawing the rectangle
if(event == opencv.EVENT_LBUTTONDOWN):
rectangle_points.clear()
rectangle_points.append((x,y))
# User has finished drawing the rectangle
elif event == opencv.EVENT_LBUTTONUP:
rectangle_points.append((x,y))
display_lena_image(True)
上面的函数存储由用户选择的矩形的两个坐标(两个相对的角)。当用户按下鼠标左键时,回调调用下面两个语句:
rectangle_points.clear()
rectangle_points.append((x,y))
首先清除坐标列表,然后通过读取x
和y
通过OpenCV传递给回调的参数。这些坐标表示矩形的第一个角。然后,用户按住鼠标左键,将光标移动到相对矩形的角。然后,用户必须释放鼠标左键,该按钮将调用on_mouse_move
回调函数:
rectangle_points.append((x,y))
display_lena_image(True)
第一个语句将追加x
, y
鼠标光标到rectangle_points
名单。第二个语句将使用以下方法显示Lena图像:
def display_lena_image(draw_rectangle):
# File path
file_path = common.LENA_FILE_PATH
# Load image
lena_img = opencv.imread(file_path)
# Draw rectangle
if(draw_rectangle):
draw_rectangle_and_label(lena_img, 'Lena')
# Show image
opencv.imshow(common.WINDOW_NAME, lena_img)
opencv.waitKey(0)
这个display_lena_image
上面显示的函数使用OpenCV的imread
方法从文件中读取图像。然后,函数检查输入参数是否draw_rectangle
是True
。如果是的话,display_lena_image
在向用户显示最终图像之前,将绘制用户选择的矩形。为了显示图像,我使用imshow
方法和waitKey
等待用户按任意键后执行以下操作。
绘制矩形和标签
为了绘制用户选择的矩形,我实现了draw_rectangle_and_label
函数:
def draw_rectangle_and_label(img, label):
opencv.rectangle(img, rectangle_points[0], rectangle_points[1],
common.GREEN, common.LINE_THICKNESS)
text_origin = (rectangle_points[0][0], rectangle_points[0][1] - common.TEXT_OFFSET)
opencv.putText(img, label, text_origin,
common.FONT_FACE, common.FONT_SCALE, common.GREEN,
common.FONT_THICKNESS, common.FONT_LINE)
上面的方法使用了两个OpenCV函数:rectangle
和putText
.
第一个,顾名思义,画矩形。
第二个函数,putText
,用于在矩形上方写入标签。
把东西放在一起
我将上面的函数组合成一个Python脚本:
import cv2 as opencv
import common
rectangle_points = []
def draw_rectangle_and_label(img, label):
# Definition of the draw_rectangle_and_label
def display_lena_image(draw_rectangle):
# Definition of the display_lena_image
def on_mouse_move(event, x, y, flags, param):
# Definition of the on_mouse_move
# Prepare window and set mouse callback
opencv.namedWindow(common.WINDOW_NAME)
opencv.setMouseCallback(common.WINDOW_NAME, on_mouse_move)
# Display Lena image
display_lena_image(False)
要测试应用程序,只需运行notations.py即可。代码将创建窗口,设置鼠标回调,然后在没有任何标签的情况下显示Lena图像。然后选择矩形,将在应用程序绘制图像,然后设置标签。
总结
我们学习了如何在OpenCV中使用鼠标回调来选择图像中的各种对象。此功能通常用于准备测试数据集,并指示检测到的对象。在下一篇文章中,我们将使用绘图函数来标识检测到的对象。
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