5-Amaliy -ish Talaba guruhi: 416-20 Bajardi: Athamjonov Murodilla

MUHAMMAD AL-XOZAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI

TELEKOMMUNIKATSIYA TEXNOLOGIYALARI
FAKULTET
Tizimlar va signallarni qayta ishlash
5-Amaliy -ish

Talaba guruhi: 416-20
Bajardi: Athamjonov Murodilla

5-amaliy ish

Nazariy qism
Python OpenCV haqida

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) ochiq manbali kompyuter koʻrish va mashinani oʻrganish dasturlari kutubxonasi. OpenCV kompyuterni ko'rish ilovalari uchun umumiy infratuzilmani ta'minlash va tijorat mahsulotlarida mashinani idrok etishdan foydalanishni tezlashtirish uchun qurilgan. Apache 2 litsenziyalangan mahsuloti bo'lgan OpenCV korxonalar uchun koddan foydalanish va o'zgartirishni osonlashtiradi.

Kutubxonada 2500 dan ortiq optimallashtirilgan algoritmlar mavjud bo'lib, ular klassik va zamonaviy kompyuter ko'rish va mashinani o'rganish algoritmlarining keng qamrovli to'plamini o'z ichiga oladi. Ushbu algoritmlar yuzlarni aniqlash va tanib olish, ob'ektlarni aniqlash, videolarda inson harakatlarini tasniflash, kamera harakatlarini kuzatish, harakatlanuvchi ob'ektlarni kuzatish, ob'ektlarning 3D modellarini ajratib olish, stereo kameralardan 3D nuqta bulutlarini ishlab chiqarish, yuqori piksellar sonini yaratish uchun tasvirlarni birlashtirish uchun ishlatilishi mumkin. butun sahna tasviri, tasvirlar bazasidan shunga o'xshash tasvirlarni toping, flesh yordamida olingan tasvirlardan qizil ko'zlarni olib tashlang, ko'z harakatlarini kuzating, manzarani tanib oling va uni kengaytirilgan haqiqat bilan qoplash uchun markerlarni o'rnating va hokazo. OpenCV 47 mingdan ortiq foydalanuvchiga ega. hamjamiyat va taxminiy yuklab olishlar soni 18 milliondan oshadi. Kutubxonadan kompaniyalar, tadqiqot guruhlari va davlat organlari tomonidan keng foydalaniladi.
U C++, Python, Java va MATLAB interfeyslariga ega va Windows, Linux, Android va Mac OS tizimlarini qo'llab-quvvatlaydi. OpenCV asosan real vaqtda ko'rish dasturlariga tayanadi va mavjud bo'lganda MMX va SSE ko'rsatmalaridan foydalanadi. To'liq xususiyatli CUDA va OpenCL interfeyslari hozirda faol ishlab chiqilmoqda. 500 dan ortiq algoritmlar va bu algoritmlarni tuzadigan yoki qo'llab-quvvatlaydigan taxminan 10 barobar ko'p funktsiyalar mavjud. OpenCV original tarzda C++ tilida yozilgan va STL konteynerlari bilan uzluksiz ishlaydigan shablonli interfeysga ega.
Python da Open cv
Pip install opencv qilamiz

Rasm Oldin Ko’rinishi



U C++, Python, Java va MATLAB interfeyslariga ega va Windows, Linux, Android va Mac OS tizimlarini qo'llab-quvvatlaydi. OpenCV asosan real vaqtda ko'rish dasturlariga tayanadi va mavjud bo'lganda MMX va SSE ko'rsatmalaridan foydalanadi. To'liq xususiyatli CUDA va OpenCL interfeyslari hozirda faol ishlab chiqilmoqda. 500 dan ortiq algoritmlar va bu algoritmlarni tuzadigan yoki qo'llab-quvvatlaydigan taxminan 10 barobar ko'p funktsiyalar mavjud. OpenCV original tarzda C++ tilida yozilgan va STL konteynerlari bilan uzluksiz ishlaydigan shablonli interfeysga ega.
Pyton Numpy kutubxonasi haqida
NumPy Pythonda ilmiy hisoblashlar uchun asosiy paketdir. Bu Python kutubxonasi boʻlib, u koʻp oʻlchovli massiv obyekti, turli hosila obʼyektlari (masalan, niqoblangan massivlar va matritsalar) hamda massivlar ustida tezkor operatsiyalar, jumladan, matematik, mantiqiy, shakllarni manipulyatsiya qilish, saralash, tanlash, kiritish/chiqarish uchun tartiblar assortimentini taqdim etadi. , diskret Furye o'zgarishlari, asosiy chiziqli algebra, asosiy statistik operatsiyalar, tasodifiy simulyatsiya va boshqalar.

import cv2

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

image = cv2.imread("geeks.png", 1)

# Loading the image

half = cv2.resize(image, (0, 0), fx = 0.1, fy = 0.1)

bigger = cv2.resize(image, (1050, 1610))

stretch_near = cv2.resize(image, (780, 540),

interpolation = cv2.INTER_NEAREST)

Titles =["Original", "Half", "Bigger", "Interpolation Nearest"]

images =[image, half, bigger, stretch_near]
count = 4

for i in range(count):

plt.subplot(2, 3, i + 1)
plt.title(Titles[i])
plt.imshow(images[i])

plt.show()

import cv2

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

bgr_img = cv2.imread('images/san_francisco.jpg')

gray_img = cv2.cvtColor(bgr_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imwrite('san_francisco_grayscale.jpg',gray_img)

plt.imshow(gray_img, cmap = plt.get_cmap('gray'))

plt.xticks([]), plt.yticks([]) # to hide tick values on X and Y axis
plt.show()

while True:

k = cv2.waitKey(0) & 0xFF # 0xFF? To get the lowest byte.
if k == 27: break # Code for the ESC key

cv2.destroyAllWindows()

Bu kod orqali internet yoki boshqa saytlada rasm yuklab oladigan dastur