Grupo 07: Equipe Olhos de Sauron - CV - Q2.2025

Nessa alternativa do relatório, foi solicitado para executar o comando acima no terminal e analisar como a figura seria exibida em uma nova janela. Ao executar o comando, foi obtido o seguinte resultado:

Analisando o resultado obtido, é perceptível que a imagem está em tom de cinza. Para entender o motivo desse acontecimento é necessário analisar o código do arquivo. Segue o código:

import numpy as np 
import cv2 as cv
  
img = cv.imread('messi5.jpg',0)
cv.imshow('image',img)
k = cv.waitKey(0)
if k == 27:         # wait for ESC key to exit
    cv.destroyAllWindows()
elif k == ord('s'): # wait for 's' key to save and exit
    cv.imwrite('messigray.png',img)
    cv.destroyAllWindows()
  

No código, as duas primeiras linhas estão sendo importadas as bibliotecas que serão utilizadas no restante do código.

Na 3º linha img = cv.imread('messi5.jpg',0), o código está carregando a imagem chamada "messi5.jpg" em modo grayscale (tons de cinza), pois o segundo parâmetro é 0. A imagem é armazenada na variável img.

Na 4º linha cv.imshow('image',img), o código está exibindo a imagem carregada em uma janela com o nome "image". Essa janela mostra o conteúdo da variável img.

Na 5ª linha k = cv.waitKey(0), o programa fica aguardando indefinidamente até que o usuário pressione alguma tecla. A tecla pressionada é armazenada na variável k.

Na 6ª linha if k == 27:, o código verifica se a tecla pressionada foi a tecla ESC (representada pelo código 27). Se for, ele fecha todas as janelas abertas com cv.destroyAllWindows().

Na 8ª linha elif k == ord('s'):, o código verifica se a tecla pressionada foi a tecla 's'. Se for, ele salva a imagem carregada com o nome "messigray.png" e também fecha todas as janelas.

Nessa alternativa do relatório, foi solicitado para executar o comando acima no terminal e analisar como o vídeo seria exibido através de uma sequência de imagens em uma nova janela. Ao executar o comando, foi obtido o seguinte resultado:

O vídeo em questão é:

Para entender o motivo desse acontecimento é necessário analisar o código do arquivo. Segue o código:

import time
import numpy as np
import cv2 as cv

cap = cv.VideoCapture('big_buck_bunny.mp4')

while(cap.isOpened()):
    ret, frame = cap.read()
    
    if ret==True:
        # show the frame
        cv.imshow('frame',frame)

        #wait next frame by 40ms - 25fps
        time.sleep(1/25.0) 
        
        if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    else:
        break
               
cap.release()
cv.destroyAllWindows()
  

No código, as três primeiras linhas estão importando as bibliotecas necessárias para a execução: time para controle de tempo, numpy para manipulação de arrays e cv2 para processamento de vídeo e imagem com OpenCV.

Na 4ª linha cap = cv.VideoCapture('big_buck_bunny.mp4'), o código está carregando o vídeo chamado "big_buck_bunny.mp4" para reprodução. A função VideoCapture cria um objeto que será usado para capturar quadro a quadro do vídeo.

Na 6ª linha while(cap.isOpened()):, o código inicia um loop que continuará enquanto o vídeo estiver aberto corretamente e houver quadros para ler.

Na 7ª linha ret, frame = cap.read(), o código tenta ler o próximo quadro do vídeo. ret será True se o quadro for lido com sucesso, e frame contém a imagem do quadro atual.

Na 9ª linha if ret==True:, o código verifica se o quadro foi lido com sucesso. Se sim, o bloco de instruções dentro do if será executado.

Na 11ª linha cv.imshow('frame',frame), o código exibe o quadro atual em uma janela chamada "frame".

Na 13ª linha time.sleep(1/25.0), o código pausa por 1/25 segundos (ou 40 milissegundos), para simular uma taxa de atualização de 25 quadros por segundo (fps), que é comum em vídeos.

Na 15ª linha if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):, o código verifica se a tecla 'q' foi pressionada. Se sim, o loop será interrompido, encerrando a reprodução do vídeo.

Na 17ª linha else:, caso ret seja False (por exemplo, se o vídeo chegou ao fim), o loop também é encerrado.

Na 20ª linha cap.release(), o código libera o objeto de captura de vídeo, liberando os recursos associados.

Na 21ª linha cv.destroyAllWindows(), o código fecha todas as janelas abertas do OpenCV.

Nessa alternativa do relatório, foi solicitado para executar o comando acima no terminal e analisar a sequência das imagens da câmera instalada no computador exibidas em uma nova janela. Ao executar o comando, foi obtido o seguinte resultado:

Para entender o motivo desse acontecimento é necessário analisar o código do arquivo. Segue o código:

import numpy as np
import cv2 as cv

cap = cv.VideoCapture(0)

if not cap.isOpened():
    print("Cannot open camera")
    exit()
    
while True:
    # Capture frame-by-frame
    ret, frame = cap.read()
    # if frame is read correctly ret is True
    if not ret:
        print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...")
        break
    
    # Display the resulting frame
    cv.imshow('frame', frame)
    
    if cv.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# When everything done, release the capture
cap.release()
cv.destroyAllWindows()
  

No código, as duas primeiras linhas estão importando as bibliotecas necessárias: numpy para manipulação de arrays e cv2 para captura e exibição de vídeo com OpenCV.

Na 3ª linha cap = cv.VideoCapture(0), o código está iniciando a captura de vídeo da câmera padrão do computador (geralmente a webcam). O número 0 indica que será usada a primeira câmera conectada.

Na 5ª linha if not cap.isOpened():, o código verifica se a câmera foi aberta corretamente. Se não for possível abrir a câmera, será exibida a mensagem "Cannot open camera" e o programa será encerrado com exit().

Na 8ª linha while True:, é iniciado um loop infinito para capturar e exibir os quadros da câmera em tempo real.

Na 10ª linha ret, frame = cap.read(), o código captura o próximo quadro da câmera. ret indica se a captura foi bem-sucedida, e frame armazena a imagem capturada.

Na 12ª linha if not ret:, o código verifica se ocorreu algum erro ao capturar o quadro. Caso não tenha sido possível ler o quadro corretamente, uma mensagem de erro será exibida e o loop será encerrado.

Na 16ª linha cv.imshow('frame', frame), o código exibe o quadro capturado em uma janela chamada "frame", mostrando o vídeo em tempo real.

Na 18ª linha if cv.waitKey(1) == ord('q'):, o código verifica se a tecla 'q' foi pressionada. Se sim, o loop é encerrado e o programa segue para liberar os recursos.

Na 21ª linha cap.release(), o código libera a câmera, encerrando a captura de vídeo.

Na 22ª linha cv.destroyAllWindows(), o código fecha todas as janelas abertas pelo OpenCV.

Nessa alternativa do relatório, foi solicitado para executar o comando acima no terminal e analisar a sequência das imagens da câmera instalada no computador exibidas em uma nova janela. Além disso, ao selecionar o tecla "q", salvar toda a sequência de imagens em um arquivo "saida.avi". Ao executar o comando, foi obtido o seguinte resultado:

O vídeo gerado após clicar na tecla "q" é:

Para entender o motivo desse acontecimento é necessário analisar o código do arquivo. Segue o código:

import numpy as np
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture(0)

# Get current width of frame
width = cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)   # float
# Get current height of frame
height = cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) # float
# Define Video Frame Rate in fps
fps = 30.0

# Define the codec and create VideoWriter object
fourcc = cv.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv.VideoWriter('saida.avi', fourcc, fps, (int(width),int(height)) )

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...")
        break
    frame = cv.flip(frame, 0)
    # write the flipped frame
    out.write(frame)
    cv.imshow('frame', frame)
    if cv.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# Release everything if job is finished
cap.release()
out.release()
cv.destroyAllWindows()
  

No código, as duas primeiras linhas estão importando as bibliotecas necessárias: numpy para manipulação de arrays e cv2 para captura e manipulação de vídeos com OpenCV.

Na 3ª linha cap = cv.VideoCapture(0), o código inicia a captura de vídeo da câmera padrão do computador (geralmente a webcam). O número 0 indica que será usada a primeira câmera disponível.

Nas linhas 5 e 7, o código obtém as dimensões atuais do vídeo capturado. width = cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH) retorna a largura dos quadros e height = cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) retorna a altura. Ambos os valores são inicialmente float.

Na linha 9, fps = 30.0 define que o vídeo será gravado a 30 quadros por segundo (frames por segundo).

Na linha 12, fourcc = cv.VideoWriter_fourcc(*'XVID') define o codec de compressão de vídeo que será utilizado para salvar o arquivo. O codec 'XVID' é amplamente usado para arquivos AVI.

Na linha 13, out = cv.VideoWriter('saida.avi', fourcc, fps, (int(width),int(height))) cria um objeto VideoWriter que será responsável por salvar o vídeo com o nome 'saida.avi', usando o codec definido, com a taxa de quadros especificada, e nas dimensões capturadas da câmera.

Na linha 15, o while cap.isOpened(): inicia um loop que continuará enquanto a câmera estiver funcionando corretamente.

Na linha 16, ret, frame = cap.read() captura um novo quadro da câmera. ret indica se a captura foi bem-sucedida, e frame contém o quadro capturado.

Na linha 17, if not ret: verifica se houve falha na captura do quadro. Se sim, é exibida uma mensagem de erro e o loop é encerrado.

Na linha 19, frame = cv.flip(frame, 0) inverte verticalmente o quadro capturado (flip no eixo 0).

Na linha 21, out.write(frame) salva o quadro invertido no arquivo de vídeo definido anteriormente.

Na linha 22, cv.imshow('frame', frame) exibe o quadro atual (invertido) em uma janela chamada "frame".

Na linha 23, if cv.waitKey(1) == ord('q'): verifica se a tecla 'q' foi pressionada. Se for, o loop é encerrado.

Na linha 26, cap.release() libera a câmera, encerrando a captura de vídeo.

Na linha 27, out.release() finaliza o arquivo de vídeo e libera o objeto responsável por gravá-lo.

Na linha 28, cv.destroyAllWindows() fecha todas as janelas abertas pelo OpenCV.

Nessa alternativa do relatório, foi solicitado para que fosse realizada uma imagem dos avatares de todos os integrantes do grupo juntos. Para realização foi utilizado o aplicativo Paint. Segue a imagem montada:

Nessa alternativa do relatório, foi solicitado para que fosse realizado a gravação de 4 vídeos, sendo eles:

• Vídeo com mudanças lentas de movimento
• Vídeo com mudanças rápidas de movimento
• Vídeo com mudanças lentas de movimento segurando um objeto
• Vídeo com mudanças rápidas de movimento segurando um objeto

Após modificar o código original da PARTE 01 para que atendesse as expectativas na PARTE 02, segue o código:

import numpy as np
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture(0)

# Get current width of frame
width = cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)   # float
# Get current height of frame
height = cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) # float
# Define Video Frame Rate in fps
fps = 30.0

# Define the codec and create VideoWriter object
fourcc = cv.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv.VideoWriter('saida.avi', fourcc, fps, (int(width),int(height)) )

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...")
        break
    out.write(frame)
    cv.imshow('frame', frame)
    if cv.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# Release everything if job is finished
cap.release()
out.release()
cv.destroyAllWindows()
  

O código acima é quase idêntico ao código do item ( D ) da PARTE 01 do experimento, as únicas alterações estão nas linhas:

Na linha 18, foi retirado o código frame = cv.flip(frame, 0), pois ele inverte verticalmente o quadro capturado da câmera.