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文章目录
- cv2.aruco 介绍
- imutils.perspective.four_point_transform 介绍
- skimage.exposure.match_histograms 介绍
- 牛刀小试
- 遇到的问题
参考学习来自 OpenCV基础（18）使用 OpenCV 和 Python 进行自动色彩校正
cv2.aruco 介绍
一、cv2.aruco模块概述
cv2.aruco 是 OpenCV 库中用于 ArUco 标记检测和识别的模块。ArUco 是一种基于 OpenCV 的二进制标记系统，用于多种计算机视觉应用，如姿态估计、相机校准、机器人导航和增强现实等。
以下是关于 cv2.aruco 的中文文档概要，按照参考文章中的信息进行整理和归纳：
一、ArUco 标记概述
ArUco 标记是带有黑色边框的二进制正方形图像，内部主体为白色，标记根据特定的编码变化。
ArUco 标记由 ArUco 字典、标记大小和标记 ID 组成。例如，一个 4x4_100 字典由 100 个标记组成，4x4 标记大小意味着标记由 25 位组成，每个标记将有一个唯一的 ID。
二、主要函数与参数
（1）cv2.aruco.detectMarkers()
- 功能：检测图像中的 ArUco 标记。
- 参数：
- 输入图像：包含 ArUco 标记的图像。
- 字典：用于搜索的 ArUco 字典。
- 参数（可选）：检测参数，如 cv2.aruco.DetectorParameters()。
- 返回值：
- 标记角：检测到的标记的四个角的位置坐标。
- 标记 ID：检测到的标记的 ID。
- 拒绝标记（可选）：未满足检测条件的标记信息。
（2）cv2.aruco.drawDetectedMarkers()
-
功能：在图像上绘制检测到的 ArUco 标记。
-
参数：
- 输入图像：包含 ArUco 标记的图像。
- 标记角：检测到的标记的四个角的位置坐标。
- 边界颜色（可选）：绘制标记边界的颜色。
-
返回值：绘制了标记的图像。
（3）cv2.aruco.getPredefinedDictionary()
-
功能：获取预定义的 ArUco 字典。
-
参数：字典类型（如 aruco.DICT_ARUCO_ORIGINAL）。
-
返回值：预定义的 ArUco 字典。
三、检测过程与参数调整
阈值化：检测的第一步是对输入图像进行阈值化。这可以通过调整 cv2.aruco.DetectorParameters() 中的相关参数来完成，如 adaptiveThreshWinSizeMin、adaptiveThreshWinSizeMax 和 adaptiveThreshWinSizeStep。
角点细化：为了提高角点检测的精度，可以使用 cornerRefinementMethod 和 cornerRefinementWinSize 参数进行角点细化。
四、使用示例
以下是一个简单的示例，演示了如何使用 cv2.aruco 检测和可视化 ArUco 标记：
import cv2
import cv2.aruco as aruco # 读取图片
img = cv2.imread("marker.jpg") # 创建字典
dictionary = aruco.getPredefinedDictionary(aruco.DICT_ARUCO_ORIGINAL) # 检测标记
corners, ids, _ = aruco.detectMarkers(img, dictionary) # 可视化标记
img_with_markers = aruco.drawDetectedMarkers(img, corners) # 显示结果
cv2.imshow("ArUco detection", img_with_markers)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
五、注意事项
-
确保已正确安装 OpenCV，并包含 cv2.aruco 模块。
-
根据具体应用需求选择合适的 ArUco 字典和标记大小。
-
调整检测参数以优化标记检测性能。
imutils.perspective.four_point_transform 介绍
使用前先安装 pip install imutils
imutils.perspective.four_point_transform 是 OpenCV 图像处理库的一个辅助工具，用于实现透视变换（Perspective Transformation）。透视变换可以将一个图像从一个视角转换到另一个视角，这在图像校正、文档扫描、车牌识别等任务中非常有用。
以下是关于 imutils.perspective.four_point_transform 函数的详细解释和用法：
一、函数定义
imutils.perspective.four_point_transform 函数需要两个主要参数：
-
image：要进行透视变换的原始图像。
-
pts：包含图像中感兴趣区域（ROI）四个顶点的坐标列表。这四个点定义了原始图像中的一个四边形区域，该区域将被变换成一个矩形区域。
二、使用步骤
a. 读取图像
首先，使用 OpenCV 的 cv2.imread() 函数读取要进行透视变换的图像。
b. 确定变换点
然后，需要确定要进行透视变换的 ROI 的四个顶点。这可以通过各种方法实现，如边缘检测、轮廓查找、角点检测等。
c. 调用 four_point_transform 函数
将原始图像和四个顶点的坐标列表传递给 imutils.perspective.four_point_transform 函数。函数将返回一个经过透视变换后的新图像。
d. 显示或保存变换后的图像
使用 OpenCV 的 cv2.imshow() 函数显示变换后的图像，或者使用 cv2.imwrite() 函数将其保存为文件。
三、示例代码
以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用 imutils.perspective.four_point_transform 函数进行透视变换：
import cv2
import numpy as np
import imutils # 读取图像
image = cv2.imread('input.jpg') # 假设我们已经通过某种方法找到了 ROI 的四个顶点，这里我们直接给出坐标
pts = np.array([[100, 100], [300, 100], [300, 300], [100, 300]], dtype="float32") # 进行透视变换
warped = imutils.perspective.four_point_transform(image, pts) # 显示变换后的图像
cv2.imshow("Warped", warped)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
四、注意事项
-
确保 pts 列表中的坐标点按照正确的顺序排列（通常是左上角、右上角、右下角、左下角）。
-
透视变换的结果可能会受到原始图像中 ROI 的形状和大小的影响。因此，在实际应用中，可能需要通过调整 ROI 的位置和大小来优化变换结果。
skimage.exposure.match_histograms 介绍
可参考 【python】OpenCV—Histogram Matching（9.2）
牛刀小试
素材来自于
链接：https://pan.baidu.com/s/1ja5RZUiV5Hyu-Z65JEJWzg
提取码：123a
# -----------------------------
# USAGE
# -----------------------------
# python color_correction.py
# -----------------------------
# IMPORTS
# -----------------------------
# Import the necessary packages
from imutils.perspective import four_point_transform
from skimage import exposure
import numpy as np
import argparse
import imutils
import cv2
import sys# -----------------------------
# FUNCTIONS
# -----------------------------
def find_color_card(image, colors, savename=None):# Load the ArUCo dictionary, grab the ArUCo parameters and detect the markers in the input imagearucoDict = cv2.aruco.Dictionary_get(cv2.aruco.DICT_ARUCO_ORIGINAL)arucoParams = cv2.aruco.DetectorParameters_create()(corners, ids, rejected) = cv2.aruco.detectMarkers(image, arucoDict, parameters=arucoParams)# Plot cornersif savename:image_copy = image.copy()for i in range(len(corners)): # traverse cornersfor j in range(4): # traverse coordinatescv2.circle(image_copy, center=(int(corners[i][0][j][0]), int(corners[i][0][j][1])),radius=10, color=colors[i], thickness=-1)cv2.imwrite(savename, image_copy)# Try to extract the coordinates of the color correction cardtry:# Otherwise, this means that the four ArUCo markers have been found and# so continue by flattening the ArUCo IDs listids = ids.flatten()# Extract the top-left markeri = np.squeeze(np.where(ids == 923)) # 3topLeft = np.squeeze(corners[i])[0] # array([111., 123.], dtype=float32)# Extract the top-right markeri = np.squeeze(np.where(ids == 1001)) # 2topRight = np.squeeze(corners[i])[1] # array([430., 124.], dtype=float32)# Extract the bottom-right markeri = np.squeeze(np.where(ids == 241)) # 1bottomRight = np.squeeze(corners[i])[2] # array([427., 516.], dtype=float32)# Extract the bottom left markeri = np.squeeze(np.where(ids == 1007)) # 0bottomLeft = np.squeeze(corners[i])[3] # array([121., 520.], dtype=float32)# The color correction card could not be found, so gracefully returnexcept:return None# Build the list of reference points and apply a perspective transform to obtain a top-down,# birds-eye-view of the color matching cardcardCoords = np.array([topLeft, topRight, bottomRight, bottomLeft])""" for referencearray([[111., 123.],[430., 124.],[427., 516.],[121., 520.]], dtype=float32)"""card = four_point_transform(image, cardCoords)# Return the color matching card to the calling functionreturn cardif __name__ == "__main__":# colors for cornerscolors = [[0, 0, 255],[0, 125, 255],[0, 255, 255],[0, 255, 0]]# Load the reference image and input images from diskprint("[INFO] Loading images...")ref = cv2.imread("./reference.jpg") # (4032, 3024, 3)image = cv2.imread("./examples/03.jpg") # (4032, 3024, 3)# Resize the reference and input imagesref = imutils.resize(ref, width=600) # (800, 600, 3)image = imutils.resize(image, width=600) # (800, 600, 3)# Display the reference and input images to the screencv2.imshow("Reference", ref)cv2.imshow("Input", image)# Find the color matching card in each imageprint("[INFO] Finding color matching cards...")refCard = find_color_card(ref, colors, "refCardPlot.jpg") # (397, 319, 3)imageCard = find_color_card(image, colors, "imageCardPlot.jpg") # (385, 306, 3)# If the color matching card is not found in either the reference or the input image, gracefully exit the programif refCard is None or imageCard is None:print("[INFO] Could not find color matching cards in both images! Exiting...")sys.exit(0)# Show the color matching card in the reference image and the in the input image respectivelycv2.imshow("Reference Color Card", refCard)cv2.imshow("Input Color Card", imageCard)# cv2.imwrite("reference_color_card.jpg", refCard)# cv2.imwrite("input_color_card.jpg", imageCard)# Apply histogram matching from the color matching card in the reference image# to the color matching card in the input imageprint("[INFO] Matching images...")# imageCard = exposure.match_histograms(imageCard, refCard, multichannel=True)imageCard = exposure.match_histograms(imageCard, refCard, channel_axis=-1)# Show the input color matching card after histogram matchingcv2.imshow("Input Color Card After Matching", imageCard)# cv2.imwrite("input_color_card_after_matching.jpg", imageCard)cv2.waitKey(0)
reference.jpg
03.jpg
refCardPlot.jpg
reference 的 corners
(array([[[120., 486.],[155., 485.],[156., 519.],[121., 520.]]], dtype=float32),
array([[[393., 482.],[427., 482.],[427., 516.],[393., 516.]]], dtype=float32),
array([[[395., 124.],[430., 124.],[430., 161.],[395., 161.]]], dtype=float32),
array([[[111., 123.],[147., 124.],[148., 160.],[111., 160.]]], dtype=float32))
reference 的 ids
array([[1007],[ 241],[1001],[ 923]], dtype=int32)
reference 的 rejected
len(rejected)
76
1007 左下角，红色
241 右下角，橙色
1001 右上角，黄色
923 右下角，绿色
imageCardPlot.jpg
透视变换 four_point_transform 后
reference_color_card.jpg
input_color_card.jpg
input_color_card_after_matching.jpg
遇到的问题
问题1：AttributeError: module ‘cv2.aruco’ has no attribute ‘Dictionary_get’
解决办法：pip install opencv-contrib-python==4.6.0.66
问题2：TypeError: rescale() got an unexpected keyword argument ‘multichannel‘
解决方法：将multichannel=True改成channel_axis=-1