PowerShellで動画を白黒でキャプチャー

OpenCVSharpを使用して、動画を白黒でキャプチャーする。

グレースケールの時と同じで、読み込む→グレースケールに変換→白黒に変換の順に行う。

最後に変換したものをウィンドウに表示させる。

1. [void][System.Reflection.Assembly]::LoadFrom((Join-Path $pwd OpenCvSharp.dll))
3. # カメラの情報を取得
4. $camera = [OpenCvSharp.CvCapture]::FromCamera(0)
5. $window = New-Object OpenCvSharp.CvWindow("SampleCapture")
7. $threshold = 128 #　白色か黒色かのしきい値
9. while ( [OpenCvSharp.CvWindow]::WaitKey(10) -lt 0 ) {
10. $iplImage = $camera.QueryFrame()
11. $srcIplImage = New-Object OpenCvSharp.IplImage( $iplImage.Size, [OpenCvSharp.BitDepth]::U8, 1)
12. #　グレースケールに変換
13. [OpenCvSharp.Cv]::CvtColor($iplImage,$srcIplImage, [OpenCvSharp.ColorConversion]::BgraToGray)
15. $dstIplImage = New-Object OpenCvSharp.IplImage( $srcIplImage.Size, [OpenCvSharp.BitDepth]::U8, 1)
16. # 白黒に変換
17. $srcIplImage.Threshold($dstIplImage, $threshold, 255, [OpenCvSharp.ThresholdType]::Binary)
19. $window.Image = $dstIplImage
20. }
22. $iplImage.Dispose()
23. $srcIplImage.Dispose()
24. $dstIplImage.Dispose()
25. $window.Dispose()
26. $camera.Dispose()

PowerShellで動画をグレースケールでキャプチャー

OpenCVSharpを使用して、動画をグレースケールでキャプチャーする。

静止画をグレースケールにするのと同じ方法で、一度、IplImage型でWebカメラの映像を読み込んでからグレースケールに変換し、変換したものをウィンドウに表示させる。

1. [void][System.Reflection.Assembly]::LoadFrom((Join-Path $pwd OpenCvSharp.dll))
3. # カメラの情報を取得
4. $camera = [OpenCvSharp.CvCapture]::FromCamera(0)
5. $window = New-Object OpenCvSharp.CvWindow("SampleCapture")
7. while ( [OpenCvSharp.CvWindow]::WaitKey(10) -lt 0 ) {
8. $srcIplImage = $camera.QueryFrame()
9. $dstIplImage = New-Object OpenCvSharp.IplImage( $srcIplImage.Size, [OpenCvSharp.BitDepth]::U8, 1)
10. #　グレースケールに変換
11. [OpenCvSharp.Cv]::CvtColor($srcIplImage,$dstIplImage, [OpenCvSharp.ColorConversion]::BgraToGray)
12. $window.Image = $dstIplImage
13. }
15. $srcIplImage.Dispose()
16. $dstIplImage.Dispose()
17. $window.Dispose()
18. $camera.Dispose()

PowerShellで動画の顔検出をしてみる

OpenCvSharpを使用して、Webカメラでキャプチャーしながら顔検出をしてみる。

基本的には静止画の時と同じで、その部分のコードを動画のキャプチャーに埋め込んだだけ。

1. [void][System.Reflection.Assembly]::LoadFrom((Join-Path $pwd OpenCvSharp.dll))
3. #顔を検出するためにHaar分類器のカスケードを用いる
5. $color = [OpenCvSharp.CvColor]::Red
6. $scale = 1.04;
7. $scaleFactor = 1.139;
8. $minNeighbors = 2;
10. $camera = [OpenCvSharp.CvCapture]::FromCamera(0)
11. $window = New-Object OpenCvSharp.CvWindow("SampleCapture")
13. $srcWidth = $camera.FrameWidth
14. $srcHeight = $camera.FrameHeight
15. $srcSize = New-Object OpenCvSharp.CvSize([int]$srcWidth, [int]$srcHeight)
16. $srcIplImage = New-Object OpenCvSharp.IplImage( $srcSize, [OpenCvSharp.BitDepth]::U8, 1)
18. $dstWidth = $camera.FrameWidth / $scale
19. $dstHeight = $camera.FrameHeight / $scale
20. $dstSize = New-Object OpenCvSharp.CvSize([int]$dstWidth, [int]$dstHeight)
21. $dstIplImage = New-Object OpenCvSharp.IplImage( $dstSize, [OpenCvSharp.BitDepth]::U8, 1)
23. while ( [OpenCvSharp.CvWindow]::WaitKey(10) -lt 0 ) {
24. $iplImage = $camera.QueryFrame()
25. #顔検出用の画像の生成
26. [OpenCvSharp.Cv]::CvtColor($iplImage,$srcIplImage, [OpenCvSharp.ColorConversion]::BgraToGray)
27. [OpenCvSharp.Cv]::Resize($srcIplImage, $dstIplImage, [OpenCvSharp.Interpolation]::Linear)
28. [OpenCvSharp.Cv]::EqualizeHist($dstIplImage,$dstIplImage)
30. $cascade = [OpenCvSharp.CvHaarClassifierCascade]::FromFile((Join-Path $pwd "haarcascade_frontalface_alt.xml"))
32. $storage = New-Object OpenCvSharp.CvMemStorage
33. $storage.Clear()
35. # 顔の検出
36. $faces = [OpenCvSharp.Cv]::HaarDetectObjects($dstIplImage, $cascade, $storage, $scaleFactor, $minNeighbors, 0, (New-Object OpenCvSharp.CvSize(30, 30)));
38. Write-Host $faces.Total
39. # 検出された全ての顔位置に四角い枠を描画する
40. for ($i = 0; $i -lt $faces.Total; $i++) {
41. $r = $faces[$i].Rect
42. $pt1 = New-Object OpenCvSharp.CvPoint($r.x, $r.y)
43. $pt2 = new-object OpenCvSharp.CvPoint(($r.x + $r.Width),($r.y + $r.Height ))
44. $iplImage.Rectangle($pt1, $pt2, $color,　3, 8, 0)
45. }
46. # 丸で囲む
47. # for ($i = 0; $i -lt $faces.Total; $i++) {
48. # $r = $faces[$i].Rect
49. # $X = [OpenCvSharp.Cv]::Round(($r.X + $r.Width * 0.5) * $Scale)
50. # $Y = [OpenCvSharp.Cv]::Round(($r.Y + $r.Height * 0.5) * $Scale)
51. # $center = New-Object OpenCvSharp.CvPoint($X, $Y)
52. # $radius = [OpenCvSharp.Cv]::Round(($r.Width + $r.Height) * 0.25 * $Scale)
53. # $iplImage.Circle($center, $radius, $color, 3, [OpenCvSharp.LineType]::AntiAlias, 0)
54. # }
56. # ウィンドウに表示
57. $window.Image = $iplImage
58. }
60. $srcIplImage.Dispose()
61. $dstIplImage.Dispose()
62. $iplImage.Dispose()
63. $window.Dispose()
64. $camera.Dispose()

PowerShellで画像のRGBを調べてみる

OpenCVSharpを使用して画像のRGBを調べてみる。

下のコードは読み込んだ画像の1ピクセル？づつのRGB情報を順番に出力していくもの。

1. [void][System.Reflection.Assembly]::LoadFrom((Join-Path $pwd OpenCvSharp.dll))
3. $iplImage = [OpenCvSharp.Cv]::LoadImage((Join-Path $pwd "foo1.jpg"))
5. for ($x = 0; $x -lt $iplImage.Width; $x++) {
6. for ($y = 0; $y -lt $iplImage.Height; $y++) {
7. $cvColor = [OpenCvSharp.CvColor]$iplImage.Get2D($y, $x)
8. $line = [String]::Format("x = {0:000}, y = {1:000} : R = {2:000}, G = {3:000}, B = {4:000}", $x, $y, $cvColor.R, $cvColor.G, $cvColor.B)
9. Write-Host $line
10. }
11. }
13. $iplImage.Dispose()

PowerShellで静止画の顔検出をしてみる

OpenCvSharpを使用して、画像から顔を検出してみる。

顔があったらその周りを赤色の四角い枠で囲む。

顔検出には数千枚の画像ファイルから機械学習を行って、人間の顔とは？ってのを修めたデータが必要らしい…

でも、それをやるには時間がかかりすぎるので、Sampleに入っている学習済みのデータ「haarcascade_frontalface_alt.xml」を使用させてもらう。

利用させてもらっておいてどうかとは思うが、試したデータでは今一だった。

どうも余計なものまで顔と認識して検出してくる。もちろん、顔も検出してくれるからいいんだけどね。

いつものDLLと「haarcascade_frontalface_alt.xml」を同じフォルダーにコピーして、検出した元画像を「foo.jpg」として下のコードを実行する。

1. [void][System.Reflection.Assembly]::LoadFrom((Join-Path $pwd OpenCvSharp.dll))
3. #　元データ
4. $iplImage = [OpenCvSharp.Cv]::LoadImage((Join-Path $pwd "foo.jpg"))
6. $color = [OpenCvSharp.CvColor]::Red
7. $scale = 1.04;
8. $scaleFactor = 1.139;
9. $minNeighbors = 2;
11. $srcWidth = $iplImage.Width
12. $srcHeight = $iplImage.Height
13. $srcSize = New-Object OpenCvSharp.CvSize([int]$srcWidth, [int]$srcHeight)
14. $srcIplImage = New-Object OpenCvSharp.IplImage( $srcSize, [OpenCvSharp.BitDepth]::U8, 1)
16. $dstWidth = $iplImage.Width / $scale
17. $dstHeight = $iplImage.Height / $scale
18. $dstSize = New-Object OpenCvSharp.CvSize([int]$dstWidth, [int]$dstHeight)
19. $dst1IplImage = New-Object OpenCvSharp.IplImage( $dstSize, [OpenCvSharp.BitDepth]::U8, 1)
21. #　顔検出用の画像の生成
22. [OpenCvSharp.Cv]::CvtColor($iplImage,$srcIplImage, [OpenCvSharp.ColorConversion]::BgraToGray)
23. [OpenCvSharp.Cv]::Resize($srcIplImage, $dst1IplImage, [OpenCvSharp.Interpolation]::Linear)
24. [OpenCvSharp.Cv]::EqualizeHist($dst1IplImage,$dst1IplImage)
26. $cascade = [OpenCvSharp.CvHaarClassifierCascade]::FromFile((Join-Path $pwd "haarcascade_frontalface_alt.xml"))
28. $storage = New-Object OpenCvSharp.CvMemStorage
30. $storage.Clear()
32. #　顔の検出
33. $faces = [OpenCvSharp.Cv]::HaarDetectObjects($dst1IplImage, $cascade, $storage, $scaleFactor, $minNeighbors, 0, (New-Object OpenCvSharp.CvSize(30, 30)));
35. # 検出された全ての顔位置に四角い枠で囲む
36. for ($i = 0; $i -lt $faces.Total; $i++) {
37. $r = $faces[$i].Rect
38. $pt1 = New-Object OpenCvSharp.CvPoint($r.x, $r.y)
39. $pt2 = new-object OpenCvSharp.CvPoint(($r.x + $r.Width),($r.y + $r.Height ))
40. $iplImage.Rectangle($pt1, $pt2, $color,　3, 8, 0)
41. }
43. # 丸で囲いたい場合はこっち
44. #for ($i = 0; $i -lt $faces.Total; $i++) {
45. # $r = $faces[$i].Rect
46. # $X = [OpenCvSharp.Cv]::Round(($r.X + $r.Width * 0.5) * $Scale)
47. # $Y = [OpenCvSharp.Cv]::Round(($r.Y + $r.Height * 0.5) * $Scale)
48. # $center = New-Object OpenCvSharp.CvPoint($X, $Y)
49. # $radius = [OpenCvSharp.Cv]::Round(($r.Width + $r.Height) * 0.25 * $Scale)
50. # $iplImage.Circle($center, $radius, $color, 3, [OpenCvSharp.LineType]::AntiAlias, 0)
51. #}
53. #　赤枠で囲ったデータを保存する
54. $iplImage.SaveImage((Join-Path $pwd "bar.jpg"))
56. $iplImage.Dispose()
57. $srcIplImage.Dispose()
58. $dst1IplImage.Dispose()

PowerShellで画像を白黒に変換する

OpenCVSharpを使って画像を白黒（２値化）する。

最初にグレースケールにしておいて、しきい値以下だったら白色、以上だったら黒色の二色の画像にする。

少しぼかした方が、白い部分と黒い部分が分かれるのでいいかもしれない。

ぼかさないと、ノイズが多い感じになる。

サンプルはぼかし無しで、ぼかしの部分はコメントアウトしてある。

1. [void][System.Reflection.Assembly]::LoadFrom((Join-Path $pwd OpenCvSharp.dll))
3. #　グレースケールで読み込む
4. $srcIplImage = [OpenCvSharp.Cv]::LoadImage( (Join-Path $pwd "foo.jpg"), [OpenCvSharp.LoadMode]::GrayScale)
6. #　ソース画像と同じサイズのグレースケールで初期化する
7. $dstIplImage = New-Object OpenCvSharp.IplImage( $srcIplImage.Size, [OpenCvSharp.BitDepth]::U8, 1)
9. #　画像をすこしぼかすした方がいいかも
10. #$smooth = 5
11. #$srcIplImage.Smooth($srcIplImage, [OpenCvSharp.SmoothType]::Gaussian, $smooth)
13. $threshold = 128 #　白色か黒色かのしきい値
14. $srcIplImage.Threshold($dstIplImage, $threshold, 255, [OpenCvSharp.ThresholdType]::Binary)
15. $dstIplImage.SaveImage((Join-Path $pwd "bar.jpg"))
17. $srcIplImage.Dispose()
18. $dstIplImage.Dispose()

PowerShellで画像をグレースケールに変換する

OpenCVSharpを使って画像をグレースケールにする。

グレースケールにする方法は下記の二つ。

①画像を読み込む時にグレースケールで読み込む方法。

②OpenCvSharp.IplImageオブジェクトを減色する方法。

①の方法だと一度ファイルに保存する必要があるので、Webカメラでキャプチャーしながらの解析には向かない。その時は、②を使えばいい。

まずは、①のコード

1. [void][System.Reflection.Assembly]::LoadFrom((Join-Path $pwd OpenCvSharp.dll))
3. #グレースケールで読み込む
4. $iplImage = [OpenCvSharp.Cv]::LoadImage((Join-Path $pwd "foo.jpg"), [OpenCvSharp.LoadMode]::GrayScale)
5. $iplImage.SaveImage((Join-Path $pwd "bar.jpg"))
6. $iplImage.Dispose()

続いて、②のコード

1. [void][System.Reflection.Assembly]::LoadFrom(( Join-Path $pwd OpenCvSharp.dll))
3. #グレースケールに変換
4. $srcIplImage = [OpenCvSharp.Cv]::LoadImage((Join-Path $pwd "foo.jpg"))
5. $dstIplImage = New-Object OpenCvSharp.IplImage( $srcIplImage.Size, [OpenCvSharp.BitDepth]::U8, 1)
6. [OpenCvSharp.Cv]::CvtColor($srcIplImage,$dstIplImage, [OpenCvSharp.ColorConversion]::BgraToGray)
7. $dstIplImage.SaveImage((Join-Path $pwd "bar.jpg"))
8. $srcIplImage.Dispose()
9. $dstIplImage.Dispose()