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3.6 KiB
Python
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Python
import cv2
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import numpy as np
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from copy import deepcopy
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from matplotlib import pyplot as plt
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from . import Algorithm
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class InvisCloak (Algorithm):
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""" init function """
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def __init__(self):
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# Number of buffered images
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self.n = 5
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# Picture buffer
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self.picture_buffer = []
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""" Processes the input image"""
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def process(self, img):
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""" 2.1 Vorverarbeitung """
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""" 2.1.1 Rauschreduktion """
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plotNoise = False # Schaltet die Rauschvisualisierung ein
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if plotNoise:
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self._plotNoise(img, "Rauschen vor Korrektur")
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img = self._211_Rauschreduktion(img)
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if plotNoise:
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self._plotNoise(img, "Rauschen nach Korrektur")
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""" 2.1.2 HistogrammSpreizung """
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img = self._212_HistogrammSpreizung(img)
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""" 2.2 Farbanalyse """
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""" 2.2.1 RGB """
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self._221_RGB(img)
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""" 2.2.2 HSV """
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self._222_HSV(img)
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""" 2.3 Segmentierung und Bildmdifikation """
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img = self._23_SegmentUndBildmodifizierung(img)
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return img
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""" Reacts on mouse callbacks """
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def mouse_callback(self, event, x, y, flags, param):
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if event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
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print("A Mouse click happend! at position", x, y)
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def _plotNoise(self, img, name:str):
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height, width = np.array(img.shape[:2])
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centY = (height / 2).astype(int)
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centX = (width / 2).astype(int)
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cutOut = 5
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tmpImg = deepcopy(img)
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tmpImg = tmpImg[centY - cutOut:centY + cutOut, centX - cutOut:centX + cutOut, :]
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outSize = 500
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tmpImg = cv2.resize(tmpImg, (outSize, outSize), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
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cv2.imshow(name, tmpImg)
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cv2.waitKey(1)
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def _211_Rauschreduktion(self, img):
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"""
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Hier steht Ihr Code zu Aufgabe 2.1.1 (Rauschunterdrückung)
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- Implementierung Mittelwertbildung über N Frames
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"""
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self.picture_buffer.append(img)
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if len(self.picture_buffer) < self.n:
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# If number of buffered images < defined buffer size n, return current image
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return img
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elif len(self.picture_buffer) > self.n:
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# If number of buffered images > defined buffer size n, remove oldest image
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self.picture_buffer.pop(0)
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# Reduce noise, return result image
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return np.mean(self.picture_buffer, axis=0).astype(np.uint8)
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def _212_HistogrammSpreizung(self, img):
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"""
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Hier steht Ihr Code zu Aufgabe 2.1.2 (Histogrammspreizung)
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- Transformation HSV
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- Histogrammspreizung berechnen
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- Transformation BGR
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"""
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return img
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def _221_RGB(self, img):
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"""
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Hier steht Ihr Code zu Aufgabe 2.2.1 (RGB)
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- Histogrammberechnung und Analyse
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"""
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pass
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def _222_HSV(self, img):
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"""
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Hier steht Ihr Code zu Aufgabe 2.2.2 (HSV)
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- Histogrammberechnung und Analyse im HSV-Raum
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"""
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pass
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def _23_SegmentUndBildmodifizierung (self, img):
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"""
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Hier steht Ihr Code zu Aufgabe 2.3.1 (StatischesSchwellwertverfahren)
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- Binärmaske erstellen
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"""
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"""
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Hier steht Ihr Code zu Aufgabe 2.3.2 (Binärmaske)
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- Binärmaske optimieren mit Opening/Closing
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- Wahl größte zusammenhängende Region
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"""
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"""
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Hier steht Ihr Code zu Aufgabe 2.3.1 (Bildmodifizerung)
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- Hintergrund mit Mausklick definieren
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- Ersetzen des Hintergrundes
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"""
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return img |