實(shí)踐教程 | 基于opencv實(shí)現(xiàn)模塊化圖像處理管道

在這篇文章中，我們將學(xué)習(xí)如何為圖像處理實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的模塊化管道，本文使用 OpenCV 進(jìn)行圖像處理和操作，并使用 Python 生成器進(jìn)行管道步驟。

圖像處理管道是一組按預(yù)定義順序執(zhí)行的任務(wù)，用于將圖像轉(zhuǎn)換為所需的結(jié)果或提取一些有趣的特征。

任務(wù)示例可以是：

• 圖像轉(zhuǎn)換，如平移、旋轉(zhuǎn)、調(diào)整大小、翻轉(zhuǎn)和裁剪，

• 圖像的增強(qiáng)，

• 提取感興趣區(qū)域（ROI），

• 計(jì)算特征描述符，

• 圖像或?qū)ο蠓诸?lèi)，

• 物體檢測(cè)，

• 用于機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像注釋?zhuān)?/p>

最終結(jié)果可能是一個(gè)新圖像，或者只是一個(gè)包含一些圖像信息的JSON文件。

假設(shè)我們?cè)谝粋€(gè)目錄中有大量圖像，并且想要檢測(cè)其中的人臉并將每個(gè)人臉寫(xiě)入單獨(dú)的文件。此外，我們希望有一些 JSON 摘要文件，它告訴我們?cè)诤翁幷业饺四樢约霸谀膫€(gè)文件中找到人臉。我們的人臉檢測(cè)流程如下所示：

這是一個(gè)非常簡(jiǎn)單的例子，可以用以下代碼總結(jié)：

import cv2
import os
import json
import numpy as np

def parse_args():
    import argparse

    # Parse command line arguments
    ap = argparse.ArgumentParser(description="Image processing pipeline")
    ap.add_argument("-i", "--input", required=True,
                    help="path to input image files")
    ap.add_argument("-o", "--output", default="output",
                    help="path to output directory")
    ap.add_argument("-os", "--out-summary", default=None,
                    help="output JSON summary file name")
    ap.add_argument("-c", "--classifier", default="models/haarcascade/haarcascade_frontalface_default.xml",
                    help="path to where the face cascade resides")

    return vars(ap.parse_args())

def list_images(path, valid_exts=None):
    image_files = []
    # Loop over the input directory structure
    for (root_dir, dir_names, filenames) in os.walk(path):
        for filename in sorted(filenames):
            # Determine the file extension of the current file
            ext = filename[filename.rfind("."):].lower()
            if valid_exts and ext.endswith(valid_exts):
                # Construct the path to the file and yield it
                file = os.path.join(root_dir, filename)
                image_files.append(file)

    return image_files

def main(args):
    os.makedirs(args["output"], exist_ok=True)

    # load the face detector
    detector = cv2.CascadeClassifier(args["classifier"])

    # list images from input directory
    input_image_files = list_images(args["input"], (".jpg", ".png"))

    # Storage for JSON summary
    summary = {}

    # Loop over the image paths
    for image_file in input_image_files:
        # Load the image and convert it to grayscale
        image = cv2.imread(image_file)
        gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        # Detect faces
        face_rects = detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.05, minNeighbors=5,
                                               minSize=(30, 30), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
        summary[image_file] = {}
        # Loop over all detected faces
        for i, (x, y, w, h) in enumerate(face_rects):
            face = image[y:y+w, x:x+h]

            # Prepare output directory for faces
            output = os.path.join(*(image_file.split(os.path.sep)[1:]))
            output = os.path.join(args["output"], output)
            os.makedirs(output, exist_ok=True)

            # Save faces
            face_file = os.path.join(output, f"{i:05d}.jpg")
            cv2.imwrite(face_file, face)

            # Store summary data
            summary[image_file][face_file] = np.array([x, y, w, h], dtype=int).tolist()

        # Display summary
        print(f"[INFO] {image_file}: face detections {len(face_rects)}")

    # Save summary data
    if args["out_summary"]:
        summary_file = os.path.join(args["output"], args["out_summary"])
        print(f"[INFO] Saving summary to {summary_file}...")
        with open(summary_file, 'w') as json_file:
            json_file.write(json.dumps(summary))

if __name__ == '__main__':
    args = parse_args()
    main(args)

用于人臉檢測(cè)和提取的簡(jiǎn)單圖像處理腳本

代碼中的注釋也很有探索性，讓我們來(lái)深入研究一下。首先，我們定義命令行參數(shù)解析器（第 6-20 行）以接受以下參數(shù)：

--input：這是包含我們圖像的目錄的路徑（可以是子目錄），這是唯一的強(qiáng)制性參數(shù)。

--output: 保存管道結(jié)果的輸出目錄。

--out-summary：如果我們想要一個(gè) JSON 摘要，只需提供它的名稱(chēng)（例如 output.json）。

--classifier：用于人臉檢測(cè)的預(yù)訓(xùn)練 Haar 級(jí)聯(lián)的路徑

接下來(lái)，我們定義list_images函數(shù)（第 22-34 行），它將幫助我們遍歷輸入目錄結(jié)構(gòu)以獲取圖像路徑。對(duì)于人臉檢測(cè)，我們使用稱(chēng)為Haar級(jí)聯(lián)（第 40 行）的 Viola-Jones 算法，在深度學(xué)習(xí)和容易出現(xiàn)誤報(bào)（在沒(méi)有人臉的地方報(bào)告人臉）的時(shí)代，這是一種相當(dāng)古老的算法。

主要處理循環(huán)如下：我們遍歷圖像文件（第 49行），逐個(gè)讀取它們（第 51 行），檢測(cè)人臉（第 55 行），將它們保存到準(zhǔn)備好的目錄（第 59-72 行）并保存帶有人臉坐標(biāo)的摘要報(bào)告（第 78-82 行）。

準(zhǔn)備項(xiàng)目環(huán)境：

$ git clone git://github.com/jagin/image-processing-pipeline.git
$ cd image-processing-pipeline
$ git checkout 77c19422f0d7a90f1541ff81782948e9a12d2519
$ conda env create -f environment.yml
$ conda activate pipeline

為了確保你們的代碼能夠正常運(yùn)行，請(qǐng)檢查你們的切換分支命令是否正確：
77c19422f0d7a90f1541ff81782948e9a12d2519

讓我們運(yùn)行它：$ python process\_images.py --input assets/images -os output.json 我們得到了一個(gè)很好的總結(jié)：

[INFO] assets/images/friends/friends\_01.jpg: face detections 2

[INFO] assets/images/friends/friends\_02.jpg: face detections 3

[INFO] assets/images/friends/friends\_03.jpg: face detections 5

[INFO] assets/images/friends/friends\_04.jpg: face detections 14

[INFO] assets/images/landscapes/landscape\_01.jpg: face detections 0

[INFO] assets/images/landscapes/landscape\_02.jpg: face detections 0

[INFO] Saving summary to output/output.json...

每個(gè)圖像的人臉圖像（也有誤報(bào)）存儲(chǔ)在單獨(dú)的目錄中。

output
├── images
│   └── friends
│       ├── friends_01.jpg
│       │   ├── 00000.jpg
│       │   └── 00001.jpg
│       ├── friends_02.jpg
│       │   ├── 00000.jpg
│       │   ├── 00001.jpg
│       │   └── 00002.jpg
│       ├── friends_03.jpg
│       │   ├── 00000.jpg
│       │   ├── 00001.jpg
│       │   ├── 00002.jpg
│       │   ├── 00003.jpg
│       │   └── 00004.jpg
│       └── friends_04.jpg
│           ├── 00000.jpg
│           ├── 00001.jpg
│           ├── 00002.jpg
│           ├── 00003.jpg
│           ├── 00004.jpg
│           ├── 00005.jpg
│           ├── 00006.jpg
│           ├── 00007.jpg
│           ├── 00008.jpg
│           ├── 00009.jpg
│           ├── 00010.jpg
│           ├── 00011.jpg
│           ├── 00012.jpg
│           └── 00013.jpg
└── output.json

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