hough circle transform extended

GUIFeatures/DrawingFunctions/Drawing.py

@@ -0,0 +1,17 @@
+import numpy as np
+import cv2 as cv
+
+
+def draw_circle(event, x, y, flags, param):
+    if event == cv.EVENT_LBUTTONDBLCLK:  # çift tıklamada çizer
+        cv.circle(img, (x, y), 100, (200, 110, 200), -1)
+
+
+img = np.zeros((515, 1000, 3), np.uint8)  # pencere boyutları
+cv.namedWindow('img')
+cv.setMouseCallback('img', draw_circle)
+while True:
+    cv.imshow('img', img)
+    if cv.waitKey(20) & 0xFF == 27:  # esc ye basınca çıkış
+        break
+cv.destroyAllWindows()

GUIFeatures/Trackbar/Trackbar.py

@@ -0,0 +1,32 @@
+import numpy as np
+import cv2 as cv
+
+
+def nothing(x):
+    pass
+
+
+img = np.zeros((300, 512, 3), np.uint8)
+cv.namedWindow('image')
+
+cv.createTrackbar('R', 'image', 0, 255, nothing)
+cv.createTrackbar('G', 'image', 0, 255, nothing)
+cv.createTrackbar('B', 'image', 0, 255, nothing)
+
+switch = '0 : OFF \n1 : ON'
+cv.createTrackbar(switch, 'image', 0, 1, nothing)
+while True:
+    cv.imshow('image', img)
+    k = cv.waitKey(1) & 0xFF
+    if k == 27:  # ESC
+        break
+
+    r = cv.getTrackbarPos('R', 'image')
+    g = cv.getTrackbarPos('G', 'image')
+    b = cv.getTrackbarPos('B', 'image')
+    s = cv.getTrackbarPos(switch, 'image')
+    if s == 0:
+        img[:] = 0
+    else:
+        img[:] = [b, g, r]
+cv.destroyAllWindows()

GUIFeatures/VideoFromCamera/CaptureVideo.py

@@ -0,0 +1,17 @@
+import cv2 as cv
+
+cap = cv.VideoCapture(0)  # 1'de ikinci kamerayı açar
+if not cap.isOpened():
+    print("Cant open the camera")
+    exit()
+while True:
+    ret, frame = cap.read()  # frameleri döner
+    if not ret:
+        print("Cant receive frame")
+        break
+    gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
+    cv.imshow('frame', gray)
+    if cv.waitKey() == ord('s'):
+        break
+cap.release()
+cv.destroyAllWindows()

GUIFeatures/VideoFromCamera/PlayingVideo.py

@@ -0,0 +1,14 @@
+import cv2 as cv
+
+cap = cv.VideoCapture('output.avi')
+while cap.isOpened():
+    ret, frame = cap.read()
+    if not ret:
+        print("Can't receive the frame")
+        break
+    gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
+    cv.imshow('frame', gray)
+    if cv.waitKey(1) == ord('q'):
+        break
+cap.release()
+cv.destroyAllWindows()

GUIFeatures/VideoFromCamera/SaveVideo.py

@@ -0,0 +1,18 @@
+import cv2 as cv
+
+cap = cv.VideoCapture(0)
+fourcc = cv.VideoWriter_fourcc(*'DIVX')
+out = cv.VideoWriter('output.avi', fourcc, 20.0, (640,  480))
+while cap.isOpened():
+    ret, frame = cap.read()
+    if not ret:
+        print("Can't receive the frame")
+        break
+    frame = cv.flip(frame, 0)
+    out.write(frame)
+    cv.imshow('frame', frame)
+    if cv.waitKey(1) == ord('q'):
+        break
+cap.release()
+out.release()
+cv.destroyAllWindows()

HoughCircleTransform-2/Hough-Ex1.py

@@ -0,0 +1,34 @@
+import cv2 as cv
+import numpy as np
+import argparse
+
+# konsoldan çalıştırmak için:
+# python Hough-Ex1.py -i ../input_pictures/soda.png
+
+# minDist çok küçük olursa daire olmayan yerlerde bile daire algılayabiliriz.
+# minDist çok büyük olursa bazı daireleri algılayamayabiliriz
+ap = argparse.ArgumentParser()
+ap.add_argument("-i", "--image", required=True, help="Path of image")
+args = vars(ap.parse_args())
+
+img = cv.imread(args["image"])
+img2 = img.copy()  # bu işlemi yaptığım yere göre outputun size'ı(kB) değişiyor.
+
+img = cv.GaussianBlur(img, (7, 7), 1.5)
+
+
+img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
+
+circles = cv.HoughCircles(img, cv.HOUGH_GRADIENT, 1.3, 30, param1=60, param2=70)
+
+# param2 küçükse yanlış daireler de algılıyor
+circles = np.uint16(np.around(circles))
+
+for c in circles[0, :]:
+    cv.circle(img2, (c[0], c[1]), c[2], (0, 255, 0), 2)
+    cv.circle(img2, (c[0], c[1]), 1, (0, 0, 255), 3)
+
+cv.imshow("img", img2)
+# cv.imshow("img", np.hstack([img, img2]))
+cv.waitKey(0)
+cv.imwrite("houghcircle-ex1.png", img2)

HoughCircleTransform-2/Hough-Ex2.py

@@ -0,0 +1,37 @@
+import cv2 as cv
+import numpy as np
+import argparse
+
+# konsoldan çalıştırmak için:
+# python Hough-Ex2.py -i ../input_pictures/input_bobin.png
+
+ap = argparse.ArgumentParser()
+ap.add_argument("-i", "--image", required=True, help="Path of image")
+args = vars(ap.parse_args())
+
+img = cv.imread(args["image"])
+img2 = img.copy()
+img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
+img = cv.GaussianBlur(img, (7, 7), 1.5)
+img = cv.Canny(img, 50, 120)
+
+cv.imshow("image with blur and grayscale", img)
+circles = cv.HoughCircles(img, cv.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
+
+# param1 : Upper threshold for the internal Canny edge detector.
+# param2 : Threshold for center detection.
+
+
+# dp 0 ile 2 arasında double sayılar olmalı
+# param2 küçükse yanlış daireler de algılıyor
+circles = np.uint16(np.around(circles))
+
+for c in circles[0, :]:
+    print(c)  # x, y, r
+    cv.circle(img2, (c[0], c[1]), c[2], (0, 255, 0), 2)
+    cv.circle(img2, (c[0], c[1]), 1, (0, 0, 255), 3)
+
+cv.imshow(" output img", img2)
+# cv.imshow("img", np.hstack([img, img2]))
+cv.waitKey(0)
+cv.imwrite("houghcircle-ex2.png", img2)

HoughCircleTransform/HoughCircle.py

@@ -9,12 +9,11 @@
 # Bu yüzden, eğer biliyorsak yarıçap aralığını minRadius ve maxRadius ile belirtmeliyiz!
 # Yarıçap aratmadan sadece merkezleri döndürmek için maxRadius'u negatif yap.
 
-
 img = cv.imread("../input_pictures/input_money.png", 0)
-img = cv.GaussianBlur(img, (7, 7), 1.5)  # Bu kısmı idedeki dökümanda özellikle belirtmiş GaussianBlur() with 7x7
+img = cv.GaussianBlur(img, (7, 7), 1.5)  # Bu kısmı idedeki dökümanda belirtmiş GaussianBlur() with 7x7
 # kernel and 1.5 sigma !!!!! False negatifi baya azalttı.
 cimg = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_GRAY2BGR)
-circles = cv.HoughCircles(img, cv.HOUGH_GRADIENT, 1.3, 30, param1=150, param2=80, minRadius=0, maxRadius=0)
+circles = cv.HoughCircles(img, cv.HOUGH_GRADIENT, 1.3, 30, param1=150, param2=70, minRadius=0, maxRadius=0)
 # ide dökümanında param1 için 300 civarı iyi diyor. 60 gibi düşük değerler verdiğimde bazılarını algılayamamıştı.
 # param2 için küçük değerler verince false positive çok artıyor.
 

ImagePyramids/ImagePyramids.py

@@ -1,4 +1,5 @@
 import cv2 as cv
+import sys
 
 # Normalde sabit boyutlu bir görüntü ile çalışıyorduk.
 # Ancak bazı durumlarda aynı görüntünün farklı çözünürlükleriyle çalışmamız gerekir.
@@ -9,7 +10,11 @@
 
 """ 1. Gaussian Pyramids *********************************"""
 
-gray = cv.imread("../input_pictures/input_agac.png")
+gray = cv.imread(cv.samples.findFile("../input_pictures/input_agac.png"))
+
+if gray is None:
+    sys.exit("coulnt read the image")
+
 lower_reso = cv.pyrDown(gray)  # level_1
 cv.imwrite("lower_reso.png", lower_reso)
 

ImageSegmentationWithWatershedAlg/WatershedAlg.py

@@ -0,0 +1,3 @@
+import cv2 as cv
+import numpy as np
+