Основи інженерії штучного інтелекту 10-11 класи
Цей документ містить навчальні матеріали для учнів та вчителів курсу «Основи інженерії штучного інтелекту». Навчальна програма курсу за вибором "Основи інженерії штучного інтелекту" Автори: Рибак О.С., Радер Р.І. Протокол №7 від 19.08.2024. Зареєстровано у каталозі надання грифів навчальних матеріалів та навчальних програм № 4.0164-2024 (Текст програми (pdf))
5. Комп'ютерний зір
5.4. Практична робота: Аналіз крові. Працюємо із кольорами та контурами.
Розпізнавання клітин крові: фільтрація по кольору
Мета роботи
Навчитися використовувати кольорову фільтрацію у просторі HSV для виділення об'єктів на зображенні, будувати контури знайдених об'єктів та програмно підраховувати їх кількість.
Завдання
- Створіть ноутбук із набору даних з зображеннями мікроскопії крові за допомогою OpenCV: https://www.kaggle.com/datasets/unclesamulus/blood-cells-image-dataset
- Прочитайте картинку /kaggle/input/blood-cells-image-dataset/bloodcells_dataset/basophil/BA_100102.jpg
- Перетворіть зображення у кольоровий простір HSV (
cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
). - Задайте діапазони кольорів для фільтрації певного типу клітин (наприклад, червоних або білих кров'яних тілець).
- Виконайте побудову маски за допомогою функції
cv2.inRange()
для виділення об'єктів заданого кольору. - Знайдіть контури об'єктів на зображенні за допомогою
cv2.findContours()
. - Намалюйте знайдені контури зеленим кольором на оригінальному зображенні (
cv2.drawContours()
). - Підрахуйте кількість знайдених клітин і виведіть результат у програмі.
- Збережіть зображення з нанесеними контурами та зробіть скріншот роботи програми.
Що здати
- Скриншот зображення, де клітини виділені зеленими контурами.
- Вивід у програмі, який містить кількість знайдених клітин.
Використовуйте Python та бібліотеку OpenCV для виконання завдання.
https://www.kaggle.com/code/rrader93/contours-1/edit
Світлофори
https://www.kaggle.com/code/rrader93/notebook4cd6840fe6/edit