Scrapy 爬虫中的机器视觉：如何使用机器视觉技术进行图像和视频数据分析？

2023-04-17 00:00:00 爬虫 机器 视觉

机器视觉是指使用计算机和相应的算法来模拟人类视觉和图像处理的能力。在 Scrapy 爬虫中，我们可以使用机器视觉技术来分析图像和视频数据，从而实现更加复杂的数据提取和分析。
下面介绍如何使用 Python 中的机器视觉库进行图像和视频数据分析。
1. 图像数据分析
Python 中主要的机器视觉库为 OpenCV，可以使用 pip 安装：

pip install opencv-python

使用 OpenCV 进行图像数据分析，首先需要读取图像文件并将其转为 OpenCV 支持的格式。以读取本地图片 pidancode.png 为例：

import cv2
img = cv2.imread('pidancode.png')

读取完成后，可以对图像进行裁剪、缩放、旋转等操作。以将图片裁剪为正方形为例：

height, width, channels = img.shape
if height > width:
    start = (height - width) // 2
    img = img[start:start+width, :]
else:
    start = (width - height) // 2
    img = img[:, start:start+height]

裁剪后的图片可以保存到本地：

cv2.imwrite('pidancode_crop.png', img)

接下来，我们可以使用 OpenCV 库提供的特征检测算法对图像进行分析。以检测图片中的圆形为例：

gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred_img = cv2.GaussianBlur(gray_img, (5, 5), 0)
circles = cv2.HoughCircles(blurred_img, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20,
                           param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
if circles is not None:
    circles = np.uint16(np.around(circles))
    for i in circles[0, :]:
        center = (i[0], i[1])
        radius = i[2]
        cv2.circle(img, center, radius, (0, 255, 0), 2)

检测完成后，可以将结果可视化并保存到本地：

cv2.imshow('Circles', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite('pidancode_circles.png', img)
  1. 视频数据分析
    与图像数据分析不同，视频数据分析需要针对每一帧进行处理。我们仍然可以使用 OpenCV 库来进行视频数据分析。
    首先，需要读取视频文件并获取帧数：
cap = cv2.VideoCapture('pidancode.mp4')
frame_count = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))

然后，针对每一帧进行处理。以将每一帧转换为灰度图像为例：

frames = []
for i in range(frame_count):
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    frames.append(gray_frame)

处理完成后，可以将每一帧合成为一个视频并保存到本地：

height, width = frames[0].shape
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
out = cv2.VideoWriter('pidancode_gray.mp4', fourcc, 25.0, (width, height), False)
for frame in frames:
    out.write(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_GRAY2BGR))
out.release()

当然，我们也可以对每一帧进行更加复杂的处理。例如，对于每一帧都进行图像中的圆形检测：

frames = []
for i in range(frame_count):
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    frames.append(gray_frame)
    blurred_frame = cv2.GaussianBlur(gray_frame, (5, 5), 0)
    circles = cv2.HoughCircles(blurred_frame, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20,
                               param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
    if circles is not None:
        circles = np.uint16(np.around(circles))
        for j in circles[0, :]:
            center = (j[0], j[1])
            radius = j[2]
            cv2.circle(frame, center, radius, (0, 255, 0), 2)
    frames.append(frame)

处理完成后，依然可以将每一帧合成为一个视频并保存到本地。

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