La manipulation d'images avec OpenCV2
Sur cette page tu découvriras comment manipuler des images avec OpenCV2, ou même comment combiner les images pour faire une vidéo !
Si tu utilises CV2 dans le cadre d’ateliers d’intelligence artificielle, tu peux retourner au portail IA ici
Pense à bien ajouter la ligne d’import (import cv2) pour pouvoir utiliser les fonctions d’OpenCV2.
Dans cette page tu trouveras :
Ouvrir et afficher une image
Ouvrir une image
Pour ouvrir une image, on utilise la fonction imread() :
Enregistrer une image
Pour enregistrer l’image, on utilise imwrite().
Il faut alors préciser le chemin complet avec le nom de l’image
Afficher une image
Pour afficher une image, après l’avoir ouverte grâce à la fonction imread(), on peut utiliser cv2_imshow(). Attention à bien importer cv2_imshow comme sur l’exemple :
Manipuler les images – modifications de base
Modifier la taille de l’image
Tu peux modifier la taille de l’image avec la fonction resize() :
On peut aussi récupérer la hauteur et la largeur avec la fonction shape(). On peut alors utiliser la fonction resize() en fonction de ces valeurs :
Tourner l’image
Pour faire tourner l’image, on utilise la fonction rotate() :
On peut aussi utiliser la fonction flip() pour retourner l’image selon un axe de symétrie.
Il faut alors préciser comme paramètre :
- 0 pour l’axe vertical
- 1 pour l’axe horizontal
- -1 pour l’axe horizontal et l’axe vertical
Recadrer l’image
En Python, mais plus généralement en programmation, les coordonnées sont un peu différentes de ce qu’on connaît en mathématiques classiques.
Comme tu peux le voir sur l’image ci-dessous, l’axe des ordonnées (Y) va vers le bas au lieu d’aller vers le haut 🙂
L’origine de l’image est donc le point en haut à gauche de celle-ci !
Pour recadrer les images, nous allons seulement « couper » le tableau contenant l’image :
Manipuler les images – modifications avancées
Filtrer les images
Tu peux utiliser les méthodes blur() ou medianBlur() pour ajouter un effet de flou sur ton image :
On peut également appliquer des filtres plus avancés, voici quelques exemples :
Mélanger deux images
On utilise la fonction addWeighted() pour pouvoir mélanger les 2 images.
On place en 1er argument, l’image de fond puis son opacité (1 pour totalement opaque, 0 pour totalement invisible).
Puis on place l’image de devant avec son opacité.
Enfin, on indique l’opacité globale de l’image (de -255 à 255).
Il faut aussi penser à utiliser cvtColor() avant pour que l’on puisse gérer la transparence de l’image.
Ajouter un bord
Pour ajouter un bord, on utilise la fonction copyMakeBorder() :
- 1er argument : tableau contenant l’image
- 2ème argument : largeur en pixels des bords haut, bas, gauche et droite
- 3ème argument : type de bordure
- 4ème argument : couleur du bord (en BGR)
Ajouter du texte
Pour ajouter du texte, on utilisera putText() avec les polices Hershey :
Créer un gif image par image
On commence par un tableau pour stocker les images.
… puis :
- On importe la librairie imageio
- On ouvre l’image avec imageio
- On ajoute dans le gif
- Un fois toute les images dans le gif, on l’écrit dans un fichier .gif
Le gif est enregistré, tu peux le télécharger, ou le lire directement dans colab en double-cliquant dessus.
Créer une vidéo image par image
On commence par créer la vidéo
… puis :
- on ajoute des images dans la vidéo avec video.write()
- on enregistre la vidéo avec video.release()
La vidéo est alors enregistrée, tu peux la télécharger – ou alors la visualiser directement dans Google Colab en ajoutant un lecteur de vidéo (voir ci-dessous).
Visualiser une vidéo dans Google Colab
On utilise mediapy pour lire une vidéo dans Google Colab. On commence donc par importer mediapy et ffmpeg
Puis on peut simplement lire la vidéo avec mediapy !
Attention : pour qu’elle soit affichée, la vidéo sera transformée en gif, cela prend du temps.
import mediapy as media
Si jamais tu as besoin de redimensionner ta vidéo, tu peux aussi utiliser media.resize_video().
Ta vidéo s’affichera sur Colab comme sur la capture d’écran ci-dessous
