Materi3.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import cv2 "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n",
      "480 640\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Background removal with opencv\n",
    "fb = cv2.imread('img/lenna.png')\n",
    "\n",
    "fb = cv2.resize(fb, [640,480], interpolation = cv2.INTER_AREA)\n",
    "fb=np.double(fb)/255\n",
    "cap = cv2.VideoCapture(0)\n",
    "f=0\n",
    "gray2=[]\n",
    "while True:\n",
    "    ret, f = cap.read()\n",
    "    [b,k,d]=fb.shape\n",
    "    print(b,k)\n",
    "    \n",
    "    \n",
    "    \n",
    "    \n",
    "    hsv= np.double(cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2HSV))\n",
    "    h=hsv[:,:,0]       \n",
    "    h = h*2\n",
    "    h[h<60]=0\n",
    "    h[h>180]=0\n",
    "    h[h>0]=1\n",
    "    h=1-h\n",
    "    \n",
    "    fw =np.double(f)\n",
    "    fw =fw/255\n",
    "    fw[:,:,0]=fw[:,:,0]*h+fb[:,:,0]*(1-h)\n",
    "    fw[:,:,1]=fw[:,:,1]*h+fb[:,:,1]*(1-h)\n",
    "    fw[:,:,2]=fw[:,:,2]*h+fb[:,:,2]*(1-h)\n",
    "\n",
    "    cv2.imshow('frame2', fw)\n",
    "    \n",
    "     \n",
    "\n",
    "     \n",
    "    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):\n",
    "        break\n",
    "cap.release()\n",
    "cv2.destroyAllWindows()"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "interpreter": {
   "hash": "916dbcbb3f70747c44a77c7bcd40155683ae19c65e1c03b4aa3499c5328201f1"
  },
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3.8.10 64-bit",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.8.10"
  },
  "orig_nbformat": 4
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}