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Bildverarbeitung mit OpenCV unter Python mit Jupyter Notebooks

Die Mechatronik-Studierenden lernen die wichtigsten Basisfunktionen für Bildverarbeitung mit OpenCV unter Python. Da die Befehlssyntax fast identisch zu der von OpenCV für C++ ist, kann hierauf einfach im weiteren Studium aufgebaut werden.
Python ist inzwischen in vielen Bereichen ebenso leistungsfähig und komfortabel wie MATLAB. Es hat den großen Vorteil quelloffen und kostenlos zu sein - wer später mal ein Spin Off gründen will, weiß dies sicher zu schätzen!

OpenCV wurde 1999 von der Firma Intel gestartet und hat sich seitdem zu der wichtigsten Open Suorce C++ Bildverarbeitungsbibliothek entwickelt. Egal ob LabVIEW oder MATLAB, die darin enthaltenen Bildverarbeitungsalgorithmen stammen überwiegend aus dem kostenlosen OpenCV, auch wenn die Kunden dieser kommerziellen Programme dafür eine Menge Geld bezahlen.
Für Python gibt es einen sogenannten Wrapper für OpenCV, welcher OpenCV-Python heißt. Man kann ihn wie jede andere Pythonbibliothek z.B. mit dem Befehl pip install opencv-python unter Conda oder WinPython installieren.
Das folgende Tutorial basiert auf der Version "opencv-python-3.4.2.17". Es wird Python 3 sowie die objektorientierte Version von OpenCV verwendet. Daher beginnen die OpenCV-Befehle jeweils mit cv2.
OpenCV-Python verwendet die Pythonbibliothek Numpy, welche zusammen mit der Bibliothek Matplotlib etwa den gleichen Funktionsumfang von MATLAB mit sehr ähnlicher Syntax bietet. OpenCV-Python ist dadurch das Pendant zur "MATLAB Image Acquisition Toolbox".

In der Lehre werden sogenannte "Jupyter Notebooks" als Tutorials für die Vorbereitung auf das Praktikum verwendet. Jupyter Notebooks beinhalten Quellcode und Erklärungen dazu. Sie können mit jedem Browser angezeigt werden, wobei der Quellcode "lebt": Der Studierende kann den Code ändern oder erweitern und diesen direkt im Browser ausführen, ohne irgend eine Software auf den eigenen PC installieren zu müssen.

Dazu muss das Notebook über den Webservice „Binder“ ausgeführt werden. Klicken Sie dafür auf der zugehörigen GitHub-Seite bitte auf das Icon "launch|binder". Das Starten des Webservice binder kann bis zu einer Minute dauern. Der Pythoncode des Jupyter-Notebooks wird entweder über den Menüpunkt Cell > Run Cell oder über die Tastenkombination <SHIFT> + <ENTER> ausgeführt. Das erste Jupyter Notebook ist eine Einführung in das wissenschaftliche Rechnen mit Python. Im nächten Jupyter Notebook "2_PythonOpenCV-ImageProcessing" wird hierauf aufbauend die Bildverarbeitung unter OpenCV-Python vorgestellt.

Um die hier vorgestellten Codeschnipsel intensiver auszuprobieren, führt man diese am besten in der IDE Spyder aus, welche u.a. in der Distribution Conda oder WinPython enthalten ist. Denn in Spyder können die Matrizen und die anderen Variablen ähnlich wie unter MATLAB mit einem Variable Explorer inspiziert werden.