(TIỂU LUẬN) đề tài chèn phủ ảnh sử dụng ngôn ngữ python (overplay images by python)

Xử lý ảnh gồm 4 lĩnh vKc chính: xử lý nâng cao chất lượng ảnh, nhận dạng ảnh, nén ảnh v truy vấn ảnh.. Ngy nay xử lý ảnh đã được áp dụng rất rộng rãi trong đời sống như: photoshop, nén

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM

KHOA ĐIÊN – ĐIÊN TƯ ––––🙠🙠🙠🙠🙠––––

BỘ MÔN: XƯ LÝ ẢNH

ĐỀ TÀI: Chèn phủ ảnh sử dụng ngôn ngữ Python (Overplay

images by Python)

GVHD: TS Nguyễn Văn Thái SVTH : Nhóm 40

Đinh Hồ Trung Hiếu 19651005

Tp Hồ Chí Minh, ngày 01 tháng 01 năm 2022

Mục Lục

LỜI CẢM ƠN 1

LỜI NÓI ĐẦU 2

CHƯƠNG 1.TỔNG QUAN 3

1.1 Khái niệm xử lý ảnh 3

1.2 Lý do chn đ ti 4

1.3 Giao diện mn hình 4

CHƯƠNG 2 : KẾT QUẢ 5

2.1 Kết quả đạt được 5

2.2 Code trang giới thiệu 6

2.3 Code chương trình chính 6

2.3.1 Code chèn phủ ảnh 7

2.3.2 Code chèn phủ webcam 7

LỜI CẢM ƠN

Trước tiên em xin gởi lời cảm ơn sâu sắc đến Thầy Nguyễn Văn Thái v các thầy cô giáo trong Khoa Điện – Điện Tử đã trang bị kiến thức cho em những kiến thức cần thiết v bổ ích để hon thnh báo cáo môn hc Xử lý ảnh

Do thời gian v kiến thức còn hạn chế nên viê Jc thKc hiê Jn đ ti không tránh khỏi những sai sót Em mong nhận được sK đóng góp bổ sung của thầy v các bạn Cuối cùng xin chân thnh cảm ơn tất cả các bạn đã đóng góp ý kiến v hổ trợ em trong quá trình thKc hiện báo cáo môn hc ny

LỜI NÓI ĐẦU

Ngy nay với sK phát triển như vũ bão của công nghệ thông tin Nó đã đem lại những ứng dụng to lớn trong nhiu lĩnh vKc khác nhau Công nghệ thông tin đã trở thnh ngnh công nghiệp mũi nhn của nhiu nước trên thế giới SK tồn tại v phát triển của một doanh nghiệp, cơ quan, tổ chức nh nước Không thể thiếu sK trợ giúp của máy tính

Trong việc quản lý, thu nhận v xử lý thông tin với khối lượng ngy cng lớn, nhiu lúc với những phần mm thủ công không đem lại hiệu quả mong muốn, tốn nhiu công sức v thời gian

Đây l một phân ngnh khoa hc mới rất phát triển trong những năm gần đây

Xử lý ảnh gồm 4 lĩnh vKc chính: xử lý nâng cao chất lượng ảnh, nhận dạng ảnh, nén ảnh v truy vấn ảnh SK phát triển của xử lý ảnh đem lại rất nhiu lợi ích cho cuộc sống của con người

Ngy nay xử lý ảnh đã được áp dụng rất rộng rãi trong đời sống như: photoshop, nén ảnh, nén video, nhận dạng biển số xe, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng chữ viết, xử lý ảnh thiên văn, ảnh y tế,

CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN

1.1 Khái niệm xử lý ảnh

Xử lý ảnh l một lĩnh vKc mang tính khoa hc v công nghệ Nó l một ngnh khoa hc mới mẻ so với nhiu ngnh khoa hc khác nhưng tốc độ phát triển của nó rất nhanh, kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt l máy tính chuyên dụng riêng cho nó

Xử lý ảnh được đưa vo giảng dạy ở bậc đại hc ở nước ta khoảng chục năm nay Nó l môn hc liên quan đến nhiu lĩnh vKc v cần nhiu kiến thức cơ sở khác Đầu tiên phải kể đến xử lý tín hiệu số l một môn hc cơ bản cho xử lý tín hiệu chung, các khái niệm v tích chập, các biến đổi Fourier, biến đổi Laplace, các bộ lc hữu hạn… Thứ hai, các công cụ toán như Đại số tuyến tính, xác suất, thống kê Một số kiến thứ cần thiết như trí tuệ nhân tao, mạng nơron nhân tạo cũng được đ cập trong quá trình phân tích v nhận dạng ảnh

Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính: nâng cao chất lượng ảnh v phân tích ảnh Ứng dụng đầu tiên được biết đến l nâng cao chất lượng ảnh báo được truyn qua cáp từ Luân đôn đến New York từ những năm 1920 Vấn đ nâng cao chất lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng v độ phân giải của ảnh Việc nâng cao chất lượng ảnh được phát triển vo khoảng những năm 1955 Điu ny

có thể giải thích được vì sau thế chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điu kiện cho quá trình xử lý ảnh số thuận lợi Năm 1964, máy tính đã có khả năng xử lý v nâng cao chất lượng ảnh từ mặt trăng v vệ tinh Ranger 7 của Mỹ bao gồm: lm nổi đường biên, lưu ảnh Từ năm 1964 đến nay, các phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng ảnh phát triển không ngừng Các phương pháp tri thức nhân tạo như mạng nơ ron nhân tạo, các thuật toán xử lý hiện đại v cải tiến, các công cụ nén ảnh ngy cng được áp dụng rộng rãi v thu nhiu kết quả khả quan

Để dễ tưởng tượng, xét các bước cần thiết trong xử lý ảnh Đầu tiên, ảnh tK nhiên từ thế giới ngoi được thu nhận qua các thiết bị thu (như Camera, máy chụp ảnh) Trước đây,ảnh thu qua Camera l các ảnh tương tK (loại Camera ống kiểu CCIR) Gần đây, với sK phát triển của công nghệ, ảnh mu hoặc đen trắng được lấy

ra từ Camera, sau đó nó được chuyển trKc tiếp thnh ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo (Máy ảnh số hiện nay l một thí dụ gần gũi) Mặt khác, ảnh cũng có thể tiếp nhận từ vệ tinh;có thể quét từ ảnh chụp bằng máy quét ảnh

1.2 Lý do chn đ ti

1.3 Giao diện mn hình

2.1 Kết quả đạt được: CHƯƠNG 2 KẾT QUẢ

2.1.1 Chèn phủ logo vo hình ảnh

2.1.2 Chèn phủ logo vo Webcam máy tính

2.2 Code trang giới thiệu

from tkinter import *

from tkinter import Label, Tk , Button

from PIL import Image,ImageTk

root.title('Gioi Thieu')

root.geometry("1300x1000")

root.iconbitmap('logo1.ico')

Image.open('giaodien.png')

render= ImageTk.PhotoImage(load)

img=Label(root,image=render)

img.place(x=0,y=0)

root.mainloop()

2.3 Code chương trình chính

import cvzone

import cv2

from tkinter import *

from tkinter import Label, Tk , Button

from PIL import Image,ImageTk

def Logo():

imgBack = cv2.imread("lena_color.jpg")

imgFront = cv2.imread("logo1.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED) imgFront = cv2.resize(imgFront, (0, 0), None, 0.75, 0.75)

hf, wf, cf = imgFront.shape

hb, wb, cb = imgBack.shape

imgResult = cvzone.overlayPNG(imgBack, imgFront, [0, hb-hf]) cv2.imshow("Image", imgResult)

cv2.waitKey(0)

def Webcam():

cap = cv2.VideoCapture(0)

success, img = cap.read()

imgFront = cv2.imread("logo1.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED) imgFront = cv2.resize(imgFront, (0, 0), None, 0.75, 0.75)

hf, wf, cf = imgFront.shape

hb, wb, cb = img.shape

fpsReader = cvzone.FPS()

while True:

success, img = cap.read()

imgResult = cvzone.overlayPNG(img, imgFront, [0, hb-hf]) _, imgResult = fpsReader.update(imgResult)

cv2.waitKey(0)

root = Tk()

root.title('Gioi Thieu')

root.geometry("1300x1000")

root.iconbitmap('logo1.ico')

load = Image.open('giaodien.png')

render= ImageTk.PhotoImage(load)

img=Label(root,image=render)

img.place(x=0,y=0)

c = Button(root, text = "Open2",command=Webcam,pady=10)

c.pack(side = RIGHT)

b = Button(root, text = "Open1",command=Logo,pady=10)

b.pack(side = RIGHT)

root.mainloop()

2.3.1 Code chèn phủ ảnh

import cvzone

import cv2

imgBack = cv2.imread("lena_color.jpg")

imgFront = cv2.imread("logo1.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED) imgFront = cv2.resize(imgFront, (0, 0), None, 0.75, 0.75)

hf, wf, cf = imgFront.shape

hb, wb, cb = imgBack.shape

imgResult = cvzone.overlayPNG(imgBack, imgFront, [0, hb-hf]) cv2.imshow("Image", imgResult)

cv2.waitKey(0)

2.3.2 Code chèn phủ Webcam

import cvzone

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

success, img = cap.read()

imgFront = cv2.imread("logo1.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED) imgFront = cv2.resize(imgFront, (0, 0), None, 0.75, 0.75)

hf, wf, cf = imgFront.shape

hb, wb, cb = img.shape

fpsReader = cvzone.FPS()

while True:

success, img = cap.read()

imgResult = cvzone.overlayPNG(img, imgFront, [0, hb-hf]) _, imgResult = fpsReader.update(imgResult)

cv2.imshow("Webcam", imgResult)

cv2.waitKey(0)