Python இல் OpenCV விரிவடைதல்

Arthur Petit

சனி, 2 நவம்பர், 2024 ’அன்று’ பிற்பகல் 3:25:57

பைதான் படச் செயலாக்கம்: OpenCV விரிவாக்கச் சிக்கல்களைச் சரிசெய்தல்
பைத்தானைப் பயன்படுத்தி பட செயலாக்கப் பணிகளில், OpenCV மிகவும் சக்திவாய்ந்த நூலகங்களில் ஒன்றாகும். இருப்பினும், உருவவியல் செயல்பாடுகள் போன்ற சிக்கலான செயல்பாடுகளுடன் பணிபுரியும் போது, சில நேரங்களில் பிழைகள் ஏற்படலாம் பயன்படுத்தும் போது நீங்கள் சந்திக்கலாம் செயல்பாடு. பாக்டீரியா காலனி எண்ணுதல் போன்ற பணிகளுக்கு OpenCV ஐப் பயன்படுத்துவது ஒரு பொதுவான காட்சியாகும்.
சமீபத்தில், பைதான் 3.11.8 மற்றும் OpenCV 4.10.0 ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தி பாக்டீரியா காலனி எண்ணும் பயன்பாட்டை உருவாக்கும்போது, a ஏற்பட்டது. இந்தச் சிக்கல் PyQt5 GUI சூழலில் தோன்றியது, குறிப்பாக பட எல்லைகள் செயலாக்கப்படும் நீர்நிலை அல்காரிதம் பிரிவில். தவறான தரவு வகை OpenCV க்கு அனுப்பப்பட்டதால் சிக்கல் ஏற்படுகிறது செயல்பாடு.
PyQt5 சூழலுக்கு வெளியே OpenCV விண்டோஸில் சோதனை செய்யும் போது அதே குறியீடு நன்றாக வேலை செய்யும் என்பதால் இந்தப் பிழை குழப்பமாக உள்ளது. செயல்பாட்டின் சூழலைப் பொறுத்து OpenCV செயல்பாடுகள் எவ்வாறு வித்தியாசமாக செயல்படுகின்றன மற்றும் அத்தகைய முரண்பாடுகளை எவ்வாறு கையாள்வது என்பது பற்றிய கேள்விகளை இது எழுப்புகிறது. ஒரு வரைகலை பயனர் இடைமுகத்தில் பட செயலாக்கத்தை செயல்படுத்த முயற்சிக்கும் டெவலப்பர்களுக்கு இது வெறுப்பாக இருக்கலாம்.
இந்த கட்டுரையில், இதற்கான மூல காரணத்தை ஆராய்வோம் OpenCV இல், சாத்தியமான தீர்வுகளைக் கண்டறிந்து, சிக்கலைச் சரிசெய்வதற்கான நடைமுறை வழிகளை வழங்கவும். கூடுதலாக, பைத்தானில் உள்ள பட செயலாக்க நூலகங்களைக் கையாளும் போது பொதுவான பிழைத்திருத்த உத்திகளைப் பற்றி விவாதிப்போம்.

கட்டளை பயன்பாட்டின் உதாரணம்

cv2.distanceTransform இந்த கட்டளை பைனரி படத்தின் ஒவ்வொரு பிக்சலுக்கும் மிக நெருக்கமான பூஜ்ஜிய பிக்சலுக்கான தூரத்தைக் கணக்கிடுகிறது. பொருள்களை அவற்றின் அருகாமையின் அடிப்படையில் வேறுபடுத்த, நீர்நிலை அல்காரிதம் போன்ற பிரிவு பணிகளில் இது பயன்படுத்தப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டு: dist_transform = cv2.distanceTransform(img_bin, cv2.DIST_L2, 5)

cv2.connectedComponents இந்த கட்டளை பைனரி படத்தில் இணைக்கப்பட்ட அனைத்து கூறுகளையும் லேபிள் செய்கிறது. ஒவ்வொரு பொருளுக்கும் தனித்துவமான குறிப்பான்களை வரையறுப்பது நீர்நிலை மாற்றங்களுக்கு அவசியம். எடுத்துக்காட்டு: குறிப்பான்கள் = cv2.connectedComponents(sure_fg)[1]

cv2.watershed ஒரு படத்தை வெவ்வேறு பகுதிகளாகப் பிரிக்க நீர்நிலை வழிமுறையைச் செய்கிறது. இது உள்ளீட்டு படத்தை நேரடியாக மாற்றுகிறது, பகுதிகளுக்கு இடையிலான எல்லைகளைக் குறிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டு: cv2.watershed(img_ori, குறிப்பான்கள்)

np.uint8 படம் அல்லது அணிவரிசையை 8-பிட் கையொப்பமிடாத முழு எண் வகையாக மாற்றுகிறது. குறிப்பிட்ட தரவு வடிவங்களை எதிர்பார்க்கும் OpenCV செயல்பாடுகளுக்கு இது அவசியம். எடுத்துக்காட்டு: sure_fg = np.uint8(sure_fg)

cv2.erode ஒரு படத்தில் முன்புற பொருள்களின் எல்லைகளைக் குறைக்கிறது. இது பொதுவாக சத்தத்தை சுத்தம் செய்ய அல்லது இணைக்கப்பட்ட பொருட்களை பிரிக்க பயன்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டு: img_erode = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)

cv2.dilate பைனரி படத்தில் உள்ள பொருட்களின் எல்லைகளை விரிவுபடுத்துகிறது. இது பெரும்பாலும் அரிப்புக்குப் பிறகு சுருங்கிய பகுதிகளை மீண்டும் விரிவாக்கப் பயன்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டு: img_dilate = cv2.dilate(img_erode, kernel, iterations=2)

cv2.threshold ஒரு படத்திற்கு பைனரி த்ரெஷோல்ட்டைப் பயன்படுத்துகிறது, ஒரு குறிப்பிட்ட மதிப்பிற்கு மேல் உள்ள பிக்சல்களை 255 ஆகவும், அதற்குக் கீழே 0 ஆகவும் மாற்றுகிறது. உருவவியல் செயல்பாடுகளுக்கான படங்களைத் தயாரிப்பதற்கு இது முக்கியமானது. எடுத்துக்காட்டு: _, binary_img = cv2.threshold(சாம்பல், 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

cv2.imshow ஒரு சாளரத்தில் ஒரு படத்தைக் காட்டுகிறது. ஒரு படத்தின் இடைநிலை செயலாக்கப் படிகளைச் சரிபார்க்க, பிழைத்திருத்தத்தின் போது இது பெரும்பாலும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டு: cv2.imshow('முடிவு', முடிவு)

கட்டளை	பயன்பாட்டின் உதாரணம்
cv2.distanceTransform	இந்த கட்டளை பைனரி படத்தின் ஒவ்வொரு பிக்சலுக்கும் மிக நெருக்கமான பூஜ்ஜிய பிக்சலுக்கான தூரத்தைக் கணக்கிடுகிறது. பொருள்களை அவற்றின் அருகாமையின் அடிப்படையில் வேறுபடுத்த, நீர்நிலை அல்காரிதம் போன்ற பிரிவு பணிகளில் இது பயன்படுத்தப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டு: dist_transform = cv2.distanceTransform(img_bin, cv2.DIST_L2, 5)
cv2.connectedComponents	இந்த கட்டளை பைனரி படத்தில் இணைக்கப்பட்ட அனைத்து கூறுகளையும் லேபிள் செய்கிறது. ஒவ்வொரு பொருளுக்கும் தனித்துவமான குறிப்பான்களை வரையறுப்பது நீர்நிலை மாற்றங்களுக்கு அவசியம். எடுத்துக்காட்டு: குறிப்பான்கள் = cv2.connectedComponents(sure_fg)[1]
cv2.watershed	ஒரு படத்தை வெவ்வேறு பகுதிகளாகப் பிரிக்க நீர்நிலை வழிமுறையைச் செய்கிறது. இது உள்ளீட்டு படத்தை நேரடியாக மாற்றுகிறது, பகுதிகளுக்கு இடையிலான எல்லைகளைக் குறிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டு: cv2.watershed(img_ori, குறிப்பான்கள்)
np.uint8	படம் அல்லது அணிவரிசையை 8-பிட் கையொப்பமிடாத முழு எண் வகையாக மாற்றுகிறது. குறிப்பிட்ட தரவு வடிவங்களை எதிர்பார்க்கும் OpenCV செயல்பாடுகளுக்கு இது அவசியம். எடுத்துக்காட்டு: sure_fg = np.uint8(sure_fg)
cv2.erode	ஒரு படத்தில் முன்புற பொருள்களின் எல்லைகளைக் குறைக்கிறது. இது பொதுவாக சத்தத்தை சுத்தம் செய்ய அல்லது இணைக்கப்பட்ட பொருட்களை பிரிக்க பயன்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டு: img_erode = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)
cv2.dilate	பைனரி படத்தில் உள்ள பொருட்களின் எல்லைகளை விரிவுபடுத்துகிறது. இது பெரும்பாலும் அரிப்புக்குப் பிறகு சுருங்கிய பகுதிகளை மீண்டும் விரிவாக்கப் பயன்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டு: img_dilate = cv2.dilate(img_erode, kernel, iterations=2)
cv2.threshold	ஒரு படத்திற்கு பைனரி த்ரெஷோல்ட்டைப் பயன்படுத்துகிறது, ஒரு குறிப்பிட்ட மதிப்பிற்கு மேல் உள்ள பிக்சல்களை 255 ஆகவும், அதற்குக் கீழே 0 ஆகவும் மாற்றுகிறது. உருவவியல் செயல்பாடுகளுக்கான படங்களைத் தயாரிப்பதற்கு இது முக்கியமானது. எடுத்துக்காட்டு: _, binary_img = cv2.threshold(சாம்பல், 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow	ஒரு சாளரத்தில் ஒரு படத்தைக் காட்டுகிறது. ஒரு படத்தின் இடைநிலை செயலாக்கப் படிகளைச் சரிபார்க்க, பிழைத்திருத்தத்தின் போது இது பெரும்பாலும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டு: cv2.imshow('முடிவு', முடிவு)

படச் செயலாக்கத்தில் OpenCV பிழைகளைக் கையாளுதல்

பைதான் ஸ்கிரிப்ட்டில், முதன்மையான சிக்கல் ஐப் பயன்படுத்துவதிலிருந்து உருவாகிறது செயல்பாடு, இது OpenCV இன் உருவ மாற்றங்களின் ஒரு பகுதியாகும். இந்த செயல்பாடு பைனரி படத்தில் உள்ள பொருட்களின் எல்லைகளை விரிவுபடுத்துகிறது. உள்ளீட்டு படத்திற்கு ஒரு குறிப்பிட்ட வடிவம் தேவை - பொதுவாக ஒரு NumPy வரிசை. வழங்கப்பட்ட ஸ்கிரிப்ட்டில், உள்ளீடு செய்ததால் பிழை ஏற்படுகிறது சரியான வடிவமைப்பில் இல்லாததால், நிரல் "மோசமான வாதம்" பிழையை ஏற்படுத்துகிறது. OpenCV ஐப் பயன்படுத்தும் போது, குறிப்பாக PyQt5 மற்றும் நிலையான OpenCV சாளரங்கள் போன்ற சூழல்களுக்கு இடையில் மாறும்போது, படச் செயலாக்கத்தில் இது ஒரு பொதுவான சிக்கலாகும்.

ஸ்கிரிப்ட் படங்களைப் பிரிப்பதற்காக, குறிப்பாக ஒரு பெட்ரி டிஷில் தனிப்பட்ட பாக்டீரியா காலனிகளை அடையாளம் காண, நீர்நிலை அல்காரிதத்தை பெரிதும் நம்பியுள்ளது. இந்த முறை படத்தை ஒரு நிலப்பரப்பு வரைபடமாக மாற்றுகிறது, அங்கு அதிக தீவிரம் கொண்ட பகுதிகள் சிகரங்கள் மற்றும் குறைந்த தீவிரம் கொண்ட பகுதிகள் பள்ளத்தாக்குகள். தி செயல்பாடு இங்கே முக்கியமானது, ஏனெனில் இது ஒவ்வொரு பிக்சலிலிருந்தும் அருகிலுள்ள எல்லைக்கு உள்ள தூரத்தைக் கணக்கிடுகிறது. இது நீர்நிலை குறிப்பான்களை அடையாளம் காண்பதன் மூலம் பின்னணியில் இருந்து முன்புறத்தை பிரிக்க உதவுகிறது, இது பிரிவுக்கு வழிகாட்டுகிறது.

ஸ்கிரிப்ட்டின் மற்றொரு முக்கிய பகுதி செயல்பாடு, இது அனைத்து தனித்துவமான பொருட்களையும் பைனரி படத்தில் லேபிள் செய்கிறது. தனிப்பட்ட பொருள்களை வேறுபடுத்த குறிப்பான்கள் தேவைப்படுவதால், நீர்நிலை வழிமுறை சரியாகச் செயல்பட இது அவசியம். ஸ்கிரிப்ட் காலனிகளை அடையாளம் காண இந்தச் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துகிறது, ஒவ்வொரு இணைக்கப்பட்ட கூறுக்கும் ஒரு தனிப்பட்ட லேபிளை ஒதுக்குகிறது, இது பின்னர் பிரித்தல் செயல்பாட்டின் போது சுத்திகரிக்கப்படுகிறது.

கடைசியாக, குறியீடு போன்ற செயல்பாடுகள் மூலம் பட முன் செயலாக்கத்தைக் கையாளுகிறது மற்றும் . அரிப்பு பொருட்களின் அளவைக் குறைக்கிறது, அதே சமயம் விரிவாக்கம் அவற்றை விரிவுபடுத்துகிறது. இந்த கலவை பொதுவாக பைனரி படங்களை சுத்தம் செய்யவும், சத்தம் மற்றும் சிறிய கலைப்பொருட்களை அகற்றவும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இந்த செயல்பாடுகள், நீர்நிலைப் பிரிவு போன்ற மிகவும் சிக்கலான பணிகளுக்கு படத்தைத் தயார்படுத்துகிறது. ஸ்கிரிப்ட்டின் மட்டு அமைப்பு, இந்த முன்செயலாக்கப் படிகளை எளிதாக சரிசெய்ய அல்லது திட்டத்தின் குறிப்பிட்ட தேவைகளின் அடிப்படையில் மாற்றிக்கொள்ள அனுமதிக்கிறது, இது பட பகுப்பாய்வுக்கான நெகிழ்வான கருவியாக அமைகிறது.

OpenCV விரிவாக்கப் பிழையைத் தீர்ப்பது: அணுகுமுறை 1 - நீர்நிலை முறையை மேம்படுத்துதல்

இந்த ஸ்கிரிப்ட் ஒரு பைதான் தீர்வை OpenCV ஐப் பயன்படுத்தி பிழை கையாளுதல் மற்றும் டைலேட் செயல்பாட்டிற்கான தரவு சரிபார்ப்பு ஆகியவற்றில் கவனம் செலுத்துகிறது. இது PyQt5 சூழலில் பட செயலாக்கத்தில் உள்ள சிக்கல்களை நிவர்த்தி செய்கிறது.

import cv2
import numpy as np
import sys

def load_image(filename):
    img = cv2.imread(filename)
    if img is None:
        print(f"Error: Unable to load image: {filename}")
        sys.exit(1)
    return img

def preprocess_image(img):
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, binary_img = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    return binary_img

def watershed_method(img_ori, img_bin):
    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
    img_bin = cv2.dilate(img_bin, kernel, iterations=1)
    dist_transform = cv2.distanceTransform(img_bin, cv2.DIST_L2, 5)
    ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.7*dist_transform.max(), 255, 0)
    sure_fg = np.uint8(sure_fg)
    markers = cv2.connectedComponents(sure_fg)[1]
    return cv2.watershed(img_ori, markers)

img = load_image('bacteria_image.jpg')
img_bin = preprocess_image(img)
result = watershed_method(img, img_bin)
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

மாற்று அணுகுமுறை 2: விரிவடைதல் சிக்கலை சரிசெய்ய உருவ மாற்றங்களைப் பயன்படுத்துதல்

இந்த தீர்வு OpenCV உடன் உருவ மாற்றங்களை வலியுறுத்துகிறது, சரியான கர்னல் அளவுகளைப் பயன்படுத்தி படத்தை முன் செயலாக்குவதில் கவனம் செலுத்துகிறது மற்றும் உள்ளீடு சரியாக கையாளப்படுவதை உறுதி செய்கிறது.

import cv2
import numpy as np
import os

def load_and_resize_image(path, size=800):
    if not os.path.isabs(path):
        path = os.path.join('images', path)
    img = cv2.imread(path)
    if img is None:
        raise ValueError("Image could not be loaded.")
    scale = size / max(img.shape[0], img.shape[1])
    return cv2.resize(img, None, fx=scale, fy=scale)

def apply_morphological_ops(img):
    kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
    img_erode = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)
    img_dilate = cv2.dilate(img_erode, kernel, iterations=2)
    return img_dilate

def run_pipeline(image_path):
    img = load_and_resize_image(image_path)
    img_bin = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, binary = cv2.threshold(img_bin, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    processed_img = apply_morphological_ops(binary)
    cv2.imshow('Processed Image', processed_img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

மேம்படுத்தப்பட்ட பிழைத்திருத்த நுட்பங்கள் மூலம் OpenCV பிழைகளை நிவர்த்தி செய்தல்

பைத்தானில் OpenCV உடன் பணிபுரியும் போது, குறிப்பாக சிக்கலான பட செயலாக்க பணிகளுடன் மற்றும் அரிப்பு, OpenCV செயல்படும் அடிப்படை தரவு கட்டமைப்புகளைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். பிழைகளின் ஒரு முக்கிய ஆதாரம், உடன் பார்க்கப்படுகிறது , செயல்பாடுகளுக்கு அனுப்பப்பட்ட பொருந்தாத தரவு வகைகளிலிருந்து அடிக்கடி உருவாகிறது. உள்ளீட்டுப் படம் NumPy வரிசையாக சரியாக வடிவமைக்கப்படவில்லை என்பதை இந்தப் பிழை குறிக்கிறது, இது OpenCV செயல்படும் எதிர்பார்க்கலாம். இதுபோன்ற சிக்கல்களைச் சரிசெய்வதற்கு, செயல்பாட்டிற்கு அனுப்பப்பட்ட படம் சரியான வடிவத்தில் உள்ளதா என்பதைச் சரிபார்க்க வேண்டும், ஆனால் முந்தைய செயல்பாடுகள் மூலம் சரியாகச் செயலாக்கப்படுகிறது.

பைத்தானில் பட செயலாக்கத்தின் கவனிக்கப்படாத மற்றொரு அம்சம் குறியீடு இயங்கும் சூழல் ஆகும். ஒரு ஸ்கிரிப்ட் ஒரு நிலையான OpenCV சூழலில் குறைபாடற்ற முறையில் செயல்படும் போது, அதை PyQt5 GUI உடன் ஒருங்கிணைப்பது இணக்கத்தன்மை சிக்கல்களை அறிமுகப்படுத்தலாம். PyQt5 அதன் சொந்த பட வடிவங்களைப் பயன்படுத்துகிறது, எனவே வடிவங்களுக்கிடையேயான மாற்றங்கள் சரியாகக் கையாளப்படுவதை உறுதி செய்வது முக்கியம். எடுத்துக்காட்டாக, PyQt5 படங்களை மீண்டும் NumPy வரிசைகளாக மாற்றுவது OpenCV அவற்றைச் செயல்படுத்துவதை உறுதி செய்கிறது. போன்ற செயல்பாடுகளை உள்ளடக்கியது அல்லது பணிப்பாய்வு சரியான புள்ளிகளில் மாற்றம் இந்த சிக்கல்களை குறைக்க முடியும்.

பிழைத்திருத்த செயல்முறையை மேலும் மேம்படுத்த, தரவு மற்றும் பிழைகளின் ஓட்டத்தைக் கண்காணிக்க லாக்கிங் வழிமுறைகளைச் செயல்படுத்துவது நல்லது. கன்சோலை ஒழுங்கீனம் செய்யக்கூடிய அச்சு அறிக்கைகளை மட்டுமே நம்புவதற்குப் பதிலாக, பதிவுசெய்தல் மேலும் ஒழுங்கமைக்கப்பட்ட பிழை கண்காணிப்பை அனுமதிக்கிறது. பைத்தானைப் பயன்படுத்துதல் படத் தரவு ஒருமைப்பாடு மற்றும் செயல்பாட்டு அழைப்புகள் பற்றிய விரிவான செய்திகளைப் பிடிக்க தொகுதி உதவுகிறது, இது போன்ற சிக்கலின் மூலத்தைக் கண்டுபிடிப்பதை எளிதாக்குகிறது பிழை. ஒவ்வொரு அடியிலும் நிகழும் மாற்றங்கள் மற்றும் மாற்றங்கள் பற்றிய தெளிவான புரிதலுடன், பிழைத்திருத்தம் மிகவும் நெறிப்படுத்தப்படுகிறது.

ஏன் செய்கிறது செயல்பாடு "மோசமான வாதம்" பிழையை வீசுமா?
க்கு உள்ளீடு செய்வதால் இது நிகழ்கிறது சரியான வடிவத்தில் இல்லை. படம் ஒரு NumPy வரிசை என்பதை உறுதிப்படுத்தவும், அதை OpenCV செயல்பாடுகள் செயலாக்க எதிர்பார்க்கின்றன.
PyQt5 படத்தை OpenCV உடன் இணக்கமான வடிவமைப்பிற்கு மாற்றுவது எப்படி?
பயன்படுத்தவும் படத்தை PyQt5 இன் வடிவமைப்பிலிருந்து BGR படமாக மாற்றும் செயல்பாடு, OpenCV செயலாக்க முடியும்.
என்ன செய்கிறது செயல்பாடு செய்ய?
தி செயல்பாடு ஒவ்வொரு பிக்சலிலிருந்தும் அருகிலுள்ள பூஜ்ஜிய பிக்சலுக்கான தூரத்தைக் கணக்கிடுகிறது, இது பெரும்பாலும் பட செயலாக்கத்தில் பிரிவு பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
Python இல் உள்ள OpenCV பிழைகளை எவ்வாறு மிகவும் திறம்பட சரிசெய்வது?
செயல்படுத்தவும் விரிவான பிழைச் செய்திகளைப் படம்பிடித்து மதிப்பாய்வு செய்வதற்கான தொகுதி, செயல்படுத்தும் போது சிக்கல்களின் மூலத்தைக் கண்டறிய உதவும்.
பங்கு என்ன பட செயலாக்கத்தில் செயல்பாடு?
முன்புறப் பொருட்களின் எல்லைகளைச் சுருக்கி, படத்தில் இருந்து, குறிப்பாக பைனரி படங்களில் சிறிய சத்தத்தை அகற்ற உதவுகிறது.

PyQt5 போன்ற சிக்கலான சூழல்களில் OpenCV உடன் பணிபுரியும் போது, படத் தரவு வடிவங்கள் நூலகத்தின் தேவைகளுக்கு இணங்குவதை உறுதி செய்வது முக்கியம். இங்கே பிழையானது OpenCV இன் செயல்பாடுகளுக்கு பொருந்தாத வடிவங்களை அனுப்புவதிலிருந்து உருவாகிறது. முறையான மாற்றங்கள் மற்றும் முன் செயலாக்க நுட்பங்கள் போன்ற சிக்கல்களைத் தடுக்கலாம்.

மற்றொரு முக்கியமான அம்சம் பிழைத்திருத்தம் மற்றும் படிநிலை மாற்றங்களைச் சரிபார்ப்பது. பதிவுசெய்தல் மற்றும் பிழையைக் கையாளும் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், டேட்டா பைப்லைன் எங்கு உடைகிறது என்பதை டெவலப்பர்கள் சுட்டிக்காட்டலாம். இந்த முறை மென்மையான பட செயலாக்கத்தை உறுதி செய்கிறது மற்றும் எதிர்காலத்தில் இது தொடர்பான பிழைகளைத் தடுக்கிறது அல்லது பிற செயல்பாடுகள்.

பட செயலாக்க செயல்பாடுகள் தொடர்பான OpenCV பிழைகளைக் கையாள்வதை விரிவாகக் கூறுகிறது மற்றும் OpenCV ஐப் பயன்படுத்தி பைதான் பட செயலாக்கத்திற்கான ஆழமான பயிற்சிகளை வழங்குகிறது. OpenCV ஆவணம்: அரிப்பு மற்றும் விரிவாக்கம்
PyQt5 படத்தைக் கையாளுதல் மற்றும் OpenCV உடனான அதன் தொடர்பு பற்றி விவாதிக்கிறது. PyQt5 ஆவணம்
அறிவியல் படப் பகுப்பாய்விற்காக பைத்தானில் அதன் பயன்பாடு உட்பட, படப் பிரிவில் நீர்நிலை வழிமுறை பற்றிய விரிவான வழிகாட்டுதலை வழங்குகிறது. OpenCV நீர்நிலை அல்காரிதம்
OpenCV இல் ஏற்படும் பொதுவான பிழைகள் மற்றும் அவற்றின் சரிசெய்தல், குறிப்பாக Python 3.11 சூழல்களில் கவனம் செலுத்துகிறது. StackOverflow: cv2.dilate பிழை

Python இல் OpenCV விரிவடைதல் பிழைகளைப் புரிந்துகொள்வது மற்றும் தீர்ப்பது

படச் செயலாக்கத்தில் OpenCV பிழைகளைக் கையாளுதல்

OpenCV விரிவாக்கப் பிழையைத் தீர்ப்பது: அணுகுமுறை 1 - நீர்நிலை முறையை மேம்படுத்துதல்

மாற்று அணுகுமுறை 2: விரிவடைதல் சிக்கலை சரிசெய்ய உருவ மாற்றங்களைப் பயன்படுத்துதல்

மேம்படுத்தப்பட்ட பிழைத்திருத்த நுட்பங்கள் மூலம் OpenCV பிழைகளை நிவர்த்தி செய்தல்