O documento apresenta uma introdução à visão computacional e à biblioteca OpenCV. Resume os principais tópicos abordados: 1) Apresentação do palestrante; 2) Instalação e uso básico da OpenCV em Python; 3) Exemplos iniciais de detecção de bordas e conversão para escala de cinza usando a biblioteca.

1. Construindo Máquinas que Veem:
Uma Introdução ao Mundo da Visão
Computacional
II Simpósio de Pesquisa e Desenvolvimento em Computação
11 e 12 de maio de 2016
MEng. Cristiano Rafael Steffens

2. Sobre mim:
• Mestre em Eng. de Computação – FURG
• Professor
• Bolsista DTI – CAPES
• Consultor na S-Project
• Áreas de interesse:
– Robótica para aplicações industriais
– Visão Computacional
– Sistemas de medição baseados em visão
– Aprendizagem de máquina
CristianoSteffens@furg.br
Cristiano@sproject.com.br

3. Agenda
• O que é a OpenCV?
• Como instalar?
• A linguagem Python
• Hello World
• O que podemos fazer com OpenCV?

4. O que é OpenCV?
• OpenCV (Open Source Computer Vision) é
uma biblioteca de programação com funções
de visão computacional de tempo real.
• Distribuída sob a licença BSD.
• Possui interfaces para C/C++, Python.
• Possui suporte para Windows, Linux Android e
Mac OS.

5. Como instalar a OpenCV?
• Software necessário:
– Python27
– numpy-1.8.2-win32-superpack-python2.7
– matplotlib-1.3.0.win32-py2.7
– OpenCv 3.1.0
• Passo a passo:
docs.opencv.org/3.1.0/d5/de5/tutorial_py_setup
_in_windows.html

6. Como instalar a OpenCV?
• Software necessário (parte 1):
– $ sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config
– $ sudo apt-get install libjpeg8-dev libtiff4-dev libjasper-dev
libpng12-dev
– $ sudo apt-get install libgtk2.0-dev
– $ sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-
dev libv4l-dev
– $ sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
– $ wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
– $ sudo python get-pip.py
– $ sudo apt-get install python2.7-dev
– $ pip install numpy

7. Como instalar a OpenCV?
• Software necessário (parte 2):
– $ cd ~
– $ git clone https://github.com/Itseez/opencv.git
– $ cd opencv
– $ git checkout 3.1.0
– $ cd ~
– $ git clone https://github.com/Itseez/opencv_contrib.git
– $ cd opencv_contrib
– $ git checkout 3.1.0

8. Como instalar a OpenCV?
• Software necessário (parte 3):
– $ cd ~/opencv
– $ mkdir build
– $ cd build
– $ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local
-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules
-D BUILD_EXAMPLES=ON ..
– $ make -j4
– $ sudo make install
– $ sudo ldconfig

9. Como instalar a OpenCV?
• Máquina virtual do ROS:
– Download em:
http://nootrix.com/2014/09/ros-indigo-virtual-machine/
– Se estiver utilizando Virtual Box precisa instalar o Extension
Pack para habilitar USB 2.0 *
– Para habilitar o uso da webcam do computador é necessário a
instalação do Cheese, GUVCView e os drivers da câmera.
– Mais informações podem ser encontradas em:
https://siddhantahuja.wordpress.com/2011/07/20/working-with-
ros-and-opencv-draft/

10. A linguagem Python
Python é uma linguagem de programação
poderosa e de fácil aprendizado. Possui
estruturas de dados de alto nível eficientes,
bem como adota uma abordagem simples e
efetiva para a programação orientada a
objetos. Sua sintaxe elegante e tipagem
dinâmica, além de sua natureza interpretada,
tornam Python ideal para scripting e para o
desenvolvimento rápido de aplicações em
diversas áreas e na maioria das plataformas.

11. A linguagem Python - Números
>>> 2+2
4
>>> # Isto é um comentário
... 2+2
4
>>> (50-5*6)/4
5
>>> # A divisão entre inteiros arredonda para baixo:
... 7/3
2
>>> 7/-3
-3

12. A linguagem Python - Números
>>> 7.0 / 2
3.5
>>> largura = 20
>>> algura = 5*9
>>> largura * altura
900
>>> # Zerar x, y, z
>>> x = y = z = 0

13. A linguagem Python - Strings
>>> 'spam eggs'
'spam eggs'
>>> 'doesn't'
"doesn't"
>>> "doesn't"
"doesn't"
>>> '"Yes," he said.'
'"Yes," he said.'
>>> ""Yes," he said."
'"Yes," he said.'
>>> '"Isn't," she said.'
'"Isn't," she said.'

14. A linguagem Python - Strings
>>> palavra = 'Ajuda' + 'Z'
>>> palavra
'AjudaZ'
>>> '<' + palavra*5 + '>'
'<AjudaZAjudaZAjudaZAjudaZAjudaZ>‘
>>> palavra[4]
'a'
>>> palavra[0:2]
'Aj'
>>> palavra[2:4]
'ud‘
>>> 'x' + palavra[1:]
'xjudaZ‘
>>> len(palavra)
7

15. A linguagem Python - Listas
>>> a[0]
'spam'
>>> a[3]
1234
>>> a[-2]
100
>>> a[1:-1]
['eggs', 100]
>>> a[:2] + ['bacon', 2*2]
['spam', 'eggs', 'bacon', 4]
>>> 3*a[:3] + ['Boo!']
['spam', 'eggs', 100, 'spam', 'eggs', 100, 'spam', 'eggs',
100, 'Boo!']

16. A linguagem Python - Listas
>>> a
['spam', 'eggs', 100, 1234]
>>> a[2] = a[2] + 23
>>> a
['spam', 'eggs', 123, 1234]
>>> remover itens da lista
>>> a[0:2] = []

17. A linguagem Python - Repetição
a, b = 0, 1
>>> while b < 10:
print b
a, b = b, a+b

18. A linguagem Python - Decisão
>>> x = int(raw_input("Favor digitar um inteiro: "))
Favor digitar um inteiro: 42
>>> if x < 0:
x = 0
print 'Negativo alterado para zero'
elif x == 0:
print 'Zero'
elif x == 1:
print 'Unidade'
else:
print 'Mais'

19. A linguagem Python - For
>>> # Medir o tamanho de algumas strings:
>>> a = ['gato', 'janela', 'defenestrar']
>>> for x in a:
print x, len(x)
gato 4
janela 6
defenestrar 11

20. A linguagem Python - For
>>> for n in range(2, 10):
for x in range(2, n):
if n % x == 0:
print n, '=', x, '*', n/x
break
else: # laço terminou sem encontrar um fator
print n, 'é um número primo'
2 é um número primo
3 é um número primo
4 = 2 * 2
5 é um número primo
6 = 2 * 3
7 é um número primo
8 = 2 * 4
9 = 3 * 3

21. A linguagem Python - Funções
>>> def fib(n): # escrever série de Fibonacci
até n
"""Exibe série de Fibonacci até n"""
a, b = 0, 1
while a < n:
print a,
a, b = b, a+b
>>> # Agora invocamos a função que
acabamos de definir:
fib(2000)

22. A linguagem Python - Funções
>>> def fib2(n): # devolve a série de Fibonacci até n
"""Devolve uma lista a com série de Fibonacci
até n."""
resultado = []
a, b = 0, 1
while a < n:
resultado.append(a) # veja mais adiante
a, b = b, a+b
return resultado
>>> f100 = fib2(100) # executar
>>> f100 # exibir o resultado

23. Python - Numpy
NumPy é um pacote de Python que suporta
operações com vetores e matrizes e é
essencial para a computação científica com
Python.
É baseado em C, portanto tem um
desempenho superior se comparado às
operações com vetores originais do Python.

24. Python - Numpy
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([0,1,2,3,4,5])
>>> type(a)
>>> a = np.array([[0,1,2,3], [4,5,6,7],
[8,9,10,11]])
>>> a.shape
(3,4)

25. Python - Numpy
>>> a[1,3] # acessa uma posição
>>> a[0,3:5] # pega parte da matriz
>>>a[:,2] #pega parte da matriz
>>> a.transpose() # matriz transposta
>>> np.sum(a) # soma dos elementos
>>> a.sum() #soma dos elementos
>>> np.amin(a) # menor valor
>>> a.argmin() # índice do menor valor
>>> np.amax(a) # maior valor
>>> a.flat[:] # array como vetor

26. Aplicações da OpenCV
• A biblioteca OpenCV é dividida em módulos
– core - define as principais estruturas de dados utilizadas pela biblioteca.
Ex.: Mat e Point.
– improc - Módulo de processamento de imagem que inclui filtros
lineares e não lineares além de transformações geométricas.
– highgui - Módulo com funções de interface como criação de janelas.
– objdetect - Módulo com funções de detecção de objetos. Ex: haar,
cascade classifiers.
– ml – Módulo com funções de Machine Learning. Ex: classificadores de
árvore, knn, redes neurais, svm e classificadores bayesianos.
– video – Módulo com funções de processamento de video. Ex:
KalmanFilter.
• A lista completa pode ser obtida em
http://docs.opencv.org/modules/refman.html

27. Importante!! Mat

28. Importante!! cv::Mat
# Operador de atribuição
a = b;
# Mostrar no console
print(a);
# Clonar uma matriz
b = np.copy(a);
# utilizar parte de uma matriz definindo uma região de interesse
b = a[0:100,0:100];
# Criando uma Mat
b = np.zeros((2,2,3), np.uint8);
b = np.ones((2,2,3), np.float32);
# Alterar uma posição (branco)
a[1,1] = 255;
# altera o canal de cor verde para o valor
a[1,1,2] = 255;

29. Olá turma!! 
# imports da opencv
import cv2
# lê a imagem para uma matriz
image = cv2.imread("unicruz.png");
# cria uma janela para mostrar a imagem
cv2.namedWindow("Tutorial OpenCv - Unicruz");
# mostra a imagem
cv2.imshow("Tutorial OpenCv - Unicruz", image);
# renderiza e aguarda entrada do teclado
cv2.waitKey()
#fecha todas as janelas
cv2.destroyAllWindows();

30. Olá mundo!! 
# imports da opencv
import cv2
# lê a imagem para uma matriz
image = cv2.imread("unicruz.png");
#converte para escala de cinza
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY);
# cria uma janela para mostrar a imagem
cv2.namedWindow("Tutorial OpenCv - Unicruz");
cv2.imshow("Tutorial OpenCv - Unicruz", gray_image);
# renderiza e aguarda entrada do teclado
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows();

31. Realçando uma imagem
image = cv2.imread("E:/trash/img.jpg");
if (image.size>0)):
# cria a versão suavizada
blured = cv2.blur(image, (5,5))
# adiciona ao original (unsharp filter)
sharp = cv2.addWeighted(image, 1.5, blured, 0,6);
# calcula a diferença entre as imagens
diference = cv2.absdiff(image, sharp);
# mostra a imagem
cv2.imshow("Original", image); cv2.imshow("Blured", blured);
cv2.imshow("Sharp", sharp); cv2.imshow("diference", diference);
# salva as imagens em arquivo
cv2.imwrite("sharp.png", sharp);
cv2.waitKey();

32. Encontrando Bordas
image = cv2.imread("unicruz.png");
gray_image = cv2.cvtColor(image,
cv2.COLOR_BGR2GRAY);
# Remove o ruído da imagem utilizando um filtro 3x3
gray_image = cv2.blur(gray_image, (5,5))
# Detector de bordas de Canny # origem, threshold baixo,
threshold alto;
edges = cv2.Canny(gray_image, 100, 200);
# mostra a saída
cv2.imshow("Bordas", edges); cv2.waitKey();

33. That’s it for today!
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