Droplet-Detector 0.1.2

Telegram bot that draws the outlines of drips on a photo !!! Warning!!! Before running, be sure to create the folders "exel", "new_file" and "save_docs" in the workspace where the python file is located !!!!

Droplet-Detector

---

---

Введение

Перед нашей командой стояла задача создать простой в использовании проект, который будет рисовать контуры капель. Также было необходимо написать код для подсчёта пикселей каждой капли и добавить возможность сохранять данные в виде таблицы. Эта работа позволила нам глубже изучить компьютерное зрение с помощью библиотек OpenCV2 в Python, научиться работать в команде и дала возможность создать собственного телеграмм-бота.

Работу выполнили студенты из группы 21932:

• Квас Андрей
• Некрасова Анна
• Белькова Ксения

Обнаружение контуров

Для корректного обнаружения контуров капель мы использовали Canny Edge. Это алгоритм, состоящий из 4 основных шагов:

1. Уменьшение шума с помощью гауссовского сглаживания.
2. Вычисление градиента изображения с помощью фильтра Собеля.
3. Применение Non-Max Suppression для простого подавления локальных минимумов.
4. Применения пороговой обработки с Гистерезисом, которая создает 2 пороговых значения T_upper и T_lower, которые используются в функции Canny().

Для наглдяности покажем работу алгоритма на следующем изображении капель:

Расчёт площади

Для того, чтобы правильно считалась площадь, была необходима отрисовка замкнутых контуров капель. Это и была следующая проблема, с которой мы столкнулись. Для ее решения мы последовательлно применяли несколько функций:

1. Уменьшение шума с помощью медианного сглаживания.
2. Увелечение резкости изображения с помощью 2D фильтра
3. Маска Собеля для выделения контуров.
4. Размытие Гаусса для уменьшения шума.
5. Обнаружение контуров с помощью Canny.
6. Получение массива внешних контуров с помощью findContours.
7. Закрашиваниие контуров с помощью fillPoly.
8. Повторяем с шага 1 для получившейся маски.
9. Сложение двух получившихся масок.
10. Отрисовка контуров на картикне.

Для подсчета площади капли в пикселях использовалась функция contourArea, которая считает пиксели в замкнутом контуре.

В итоге, мы пришли к следующим результатам:

Отрисовка контуров на входном изображении

В конце программы у нас имеются входное изображение и маска с контурами этого изображения. С помощью функции bitwise_and(img, img, mask=mask) из библиотеки OpenCV2 мы рисуем маску прямо на входном изображении и выводим это как итог.

Телеграмм-бот

Для взаимодействия пользователя и телеграмм-бота мы использовали библиотеку Telebot. Бот запускается с помощью команды /start, после чего он нас приветствует и просит ввести команду Help. Далее мы можем увидеть список команд в определённой последовательности для корректной работы. Наш бот не очень разговорчивый, поэтому если вы попытаетесь поговорить с ним на отдалённые темы, у вас ничего не выйдет.

DockerHub

• https://hub.docker.com/repository/docker/nekrasovaanna/droplet-detector/general

Команда для начала работы проекта

docker run nekrasovaanna/droplet-detector

Установка с Pypi и запуск

Установите библиотеку Droplet_Detector в рабочую область

pip install Droplet_Detector

Перед запуском создайте папки в рабочей области "exel", "new_file" and "save_docs"

mkdir exel,new_file,save_docs

Импортируйте модуль Bot.py в вашем файле .py

from Droplet_Detector import Bot

Запустите бота написав

Bot.start()

Cсылка на бота

https://t.me/Droplet_Detector_bot

Источники

• https://www.geeksforgeeks.org/python-opencv-canny-function/
• https://opencvguide.readthedocs.io/_/downloads/en/latest/pdf/
• https://pytba.readthedocs.io/ru/latest/index.html