ในบทความนี้ เราจะวาดวงกลมบนภาพโดยใช้ฟังก์ชัน circle() ของ OpenCV ภาพต้นฉบับ อัลกอริทึม ขั้นตอนที่ 1: นำเข้า OpenCV ขั้นตอนที่ 2: กำหนดรัศมีของวงกลม ขั้นตอนที่ 3: กำหนดพิกัดศูนย์กลางวงกลม ขั้นตอนที่ 4: กำหนดสีของวงกลม ขั้นตอนที่ 5: กำหนดความหนา ขั้นตอนที่ 6: ส่งอาร์กิวเมนต์ข้างต้นเข้า cv2.circle()

ในโปรแกรมนี้ เราจะวาดรูปหลายเหลี่ยมทึบโดยใช้ฟังก์ชัน fillPoly() ของ OpenCV ฟังก์ชันนี้รับภาพและจุดปลาย (vertices) ของรูปหลายเหลี่ยม อัลกอริทึม ขั้นตอนที่ 1: นำเข้า cv2 และ numpy ขั้นตอนที่ 2: กำหนดจุดปลาย (endpoints) ขั้นตอนที่ 3: สร้างภาพด้วย zeros ขั้นตอนที่ 4: วาดรูปหลายเหลี่ยมด้วยฟังก์ชัน fillP

ในโปรแกรมนี้ เราจะเขียนข้อความบนภาพโดยใช้ฟังก์ชัน putText() ของ OpenCV ฟังก์ชันนี้รับพารามิเตอร์ ได้แก่ ภาพ, ฟอนต์, พิกัดตำแหน่งข้อความ, สี, ความหนา ฯลฯ ภาพต้นฉบับ อัลกอริทึม ขั้นตอนที่ 1: นำเข้า cv2 ขั้นตอนที่ 2: กำหนดพารามิเตอร์สำหรับฟังก์ชัน putText() ขั้นตอนที่ 3: ส่งพารามิเตอร์เข้าไปใน putTex

ในโปรแกรมนี้ เราจะทำให้ภาพเบลอโดยใช้ฟังก์ชัน blur() ของ OpenCV อัลกอริทึม ขั้นตอนที่ 1: นำเข้า OpenCV ขั้นตอนที่ 2: นำเข้าภาพ ขั้นตอนที่ 3: กำหนดขนาดเคอร์เนล ขั้นตอนที่ 4: เรียกฟังก์ชัน blur() ส่งภาพและขนาดเคอร์เนลเป็นพารามิเตอร์ ขั้นตอนที่ 5: แสดงผลลัพธ์ ภาพต้นฉบับ ตัวอย่างโค้ด import cv2 image =

ในโปรแกรมนี้ เราจะทำให้ภาพเบลอโดยใช้ฟังก์ชัน GaussianBlur() ของ OpenCV การเบลอแบบ Gaussian เป็นกระบวนการเบลอภาพโดยใช้ฟังก์ชัน Gaussian ใช้อย่างแพร่หลายในซอฟต์แวร์กราฟิกเพื่อกำจัดสัญญาณรบกวนและลดรายละเอียด อัลกอริทึม ขั้นตอนที่ 1: นำเข้า cv2 ขั้นตอนที่ 2: อ่านภาพต้นฉบับ ขั้นตอนที่ 3: ใช้ฟังก์ชัน Gau

โดยใช้ plt.legend() เราสามารถเพิ่มหรือแสดงเฉพาะรายการที่ต้องการได้โดยใส่ค่าลงในลิสต์ ขั้นตอน ตั้งค่าป้ายกำกับแกน X ด้วย plt.xlabel() ตั้งค่าป้ายกำกับแกน Y ด้วย plt.ylabel() วาดเส้นด้วยลิสต์ที่ส่งผ่านอาร์กิวเมนต์ของ plot() พารามิเตอร์ location และ legend_drawn_flag ช่วยหาตำแหน่งและทำให้กรอบเป็น Tru

ในโปรแกรมนี้ เราจะทำให้ภาพเบลอโดยใช้ฟังก์ชัน medianBlur() ในไลบรารี OpenCV การเบลอแบบ Median ช่วยประมวลผลขอบในภาพขณะที่กำจัดสัญญาณรบกวน (noise) ภาพต้นฉบับ อัลกอริทึม ขั้นตอนที่ 1: นำเข้า cv2 ขั้นตอนที่ 2: อ่านภาพ ขั้นตอนที่ 3: ส่งภาพและขนาดเคอร์เนลให้ฟังก์ชัน cv2.medianBlur() ขั้นตอนที่ 4: แสดงภาพ

ในโปรแกรมนี้ เราจะกัดกร่อนภาพ (erode) โดยใช้ฟังก์ชัน erode() ของ OpenCV การกัดกร่อนภาพหมายถึงการหดตัวของภาพ หากพิกเซลใดในเคอร์เนลมีค่า 0 แล้วพิกเซลทั้งหมดในเคอร์เนลจะถูกตั้งค่าเป็น 0 เงื่อนไขก่อนใช้ฟังก์ชัน erosion คือภาพควรเป็นภาพ grayscale ภาพต้นฉบับ อัลกอริทึม ขั้นตอนที่ 1: นำเข้า cv2 ขั้นตอนที

ในโปรแกรมนี้ เราจะขยายภาพ (dilate) โดยใช้ฟังก์ชัน dilate ในไลบรารี OpenCV การขยาย (Dilation) จะเพิ่มพิกเซลเข้าไปที่ขอบของวัตถุในภาพ กล่าวคือ ขยายภาพออกไปทุกด้าน ภาพต้นฉบับ อัลกอริทึม ขั้นตอนที่ 1: นำเข้า cv2 และ numpy ขั้นตอนที่ 2: อ่านภาพด้วย opencv.imread() ขั้นตอนที่ 3: กำหนดเคอร์เนลด้วยฟังก์ชั

โดยใช้ Pandas เราสามารถสร้าง DataFrame และตั้งค่าดัชนี (index) ให้เป็น datetime ได้ โดยใช้ gcf().autofmt_xdate() เราจะปรับรูปแบบวันที่บนแกน X ให้อ่านง่าย ขั้นตอน สร้างลิสต์ของวันที่และแปลงเป็น datetime ด้วย pd.to_datetime() กำหนดข้อมูลตัวอย่าง data = [1, 2, 3] สร้างอ็อบเจ็กต์ DataFrame() คือ DF ตั

ในโปรแกรมนี้ เราจะทำการดำเนินการ Opening (เปิด) บนภาพ การ Opening จะกำจัดวัตถุเล็กๆ ออกจากพื้นที่หน้ากากของภาพ วางพวกมันไว้ในพื้นหลัง เทคนิคนี้ยังสามารถใช้เพื่อค้นหารูปร่างเฉพาะในภาพได้ Opening สามารถเรียกได้ว่าเป็น Erosion ตามด้วย Dilation ฟังก์ชันที่ใช้คือ cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_OPEN,

ในโปรแกรมนี้ เราจะทำการดำเนินการ Closing (ปิด) โดยใช้ฟังก์ชัน cv2.morphologyEx() การ Closing จะกำจัดรูเล็กๆ ในพื้นที่หน้ากาก (foreground) โดยเปลี่ยนรูเล็กๆ ของพื้นหลังให้กลายเป็นพื้นที่หน้ากาก เทคนิคนี้ยังสามารถใช้เพื่อค้นหารูปร่างเฉพาะในภาพได้ ฟังก์ชันที่ใช้คือ cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_CL

ในโปรแกรมนี้ เราจะคำนวณค่ามัธยฐาน (MEDIAN) ของพิกเซลทั้งหมดในแต่ละแชนเนลโดยใช้ไลบรารี Pillow ภาพมีทั้งหมด 3 แชนเนล ดังนั้นเราจะได้รายการ 3 ค่า ภาพต้นฉบับ อัลกอริทึม ขั้นตอนที่ 1: นำเข้าไลบรารี Image และ ImageStat ขั้นตอนที่ 2: เปิดภาพ ขั้นตอนที่ 3: ส่งภาพให้ฟังก์ชัน stat ของคลาส ImageStat ขั้นตอนท

โดยใช้ style=plain ในเมธอด ticklabel_format() เราสามารถจำกัดไม่ให้ค่าตัวเลขเปลี่ยนเป็นรูปแบบเลขยกกำลังได้ ขั้นตอน ส่งลิสต์ 2 ตัวเพื่อวาดเส้นด้วยเมธอด plot() ใช้เมธอด ticklabel_format() พร้อม style=plain หากไม่ตั้งค่าพารามิเตอร์ คุณสมบัติของตัวจัดรูปแบบจะคงเดิม style=plain จะปิดการใช้สัญกรณ์วิทยาศา

โดยใช้เมธอด FuncAnimation เราสามารถสร้างภาพเคลื่อนไหว (animation) ได้ เราจะสร้างฟังก์ชันที่ผู้ใช้กำหนดเองชื่อ update เพื่อเปลี่ยนตำแหน่งของอนุภาค (particles) ตลอดเวลา และในที่สุดเมธอดจะคืนค่าอินสแตนซ์ของ scatter plot ขั้นตอน กำหนดตำแหน่งเริ่มต้น ความเร็ว แรง และขนาดของอนุภาค สร้าง Figure ใหม่ หรือ

โค้ดตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการวาดบรรทัดใหม่ในป้ายกำกับ (label) ของ Matplotlib ด้วย TeX ขั้นตอน ตั้งค่าป้ายกำกับแกน X และ Y โดยใช้ \n เพื่อสร้างบรรทัดใหม่ในป้ายกำกับ ตั้งค่า rcParams ปัจจุบันสำหรับสีพื้นหลังแกน (axes facecolor) ใช้ cycler เพื่อตั้งค่าสีสำหรับกลุ่มเส้น สีประกอบด้วย r (แดง), g (เขีย

ในโปรแกรมนี้ เราจะทำการดำเนินการ TopHat บนภาพ การดำเนินการ TopHat เป็นการดำเนินการทางมอร์โฟโลจิ (morphological operation) ที่ใช้สำหรับแยกองค์ประกอบเล็กๆ และรายละเอียดจากภาพที่กำหนด TopHat ใช้เพื่อเน้นวัตถุสว่างบนพื้นหลังมืด เราจะใช้ฟังก์ชัน morphologyEx(image, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel) ภาพต้นฉบับ

ในโปรแกรมนี้ เราจะทำการดำเนินการ BlackHat บนภาพโดยใช้ OpenCV การแปลง BlackHat ใช้เพื่อเน้นวัตถุมืดที่สนใจบนพื้นหลังสว่าง เราจะใช้ฟังก์ชัน morphologyEx(image, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel) ภาพต้นฉบับ อัลกอริทึม ขั้นตอนที่ 1: นำเข้า cv2 ขั้นตอนที่ 2: อ่านภาพ ขั้นตอนที่ 3: กำหนดขนาดเคอร์เนล (kernel) ขั

ในโปรแกรมนี้ เราจะทำการเพิ่มขนาดภาพ (Upsampling) ซึ่งเป็นกระบวนการเพิ่มความละเอียดเชิงพื้นที่ ขณะที่ยังคงการแสดงผล 2 มิติของภาพ กระบวนการนี้มักใช้สำหรับการซูมเข้า (zoom in) บนพื้นที่เล็กของภาพ เราจะใช้ฟังก์ชัน pyrUp() ในไลบรารี OpenCV ภาพต้นฉบับ อัลกอริทึม ขั้นตอนที่ 1: อ่านภาพ ขั้นตอนที่ 2: ส่งภา

โดยใช้เมธอด savefig ของแพ็กเกจ pyplot เราสามารถบันทึกกราฟไปยังตำแหน่งที่ระบุได้ ซึ่งหมายถึงการบันทึกไฟล์ไปยังเส้นทาง (path) ที่กำหนด ไม่ว่าจะเป็นเครื่องเดียวกันหรือเซิร์ฟเวอร์ระยะไกลก็ตาม ขั้นตอน ตั้งค่า Backend ที่แตกต่างกันโดยใช้ matplotlib.use(Agg) (สำหรับสภาพแวดล้อมที่ไม่มีหน้าจอแสดงผล) วาดกรา