視覺識別

薛暉 北京市育英學校信息技術教師，北京市青少年機器人競賽技術委員會成員，北京市機器人骨干教師，海淀區信息技術骨干教師，海淀區優秀科技輔導教師。曾任全國智能控制大賽裁判長，北京青少年機器人競賽裁判，北京市海淀區創客秀項目負責人。指導學生獲得中國青少年機器人競賽創意項目一等獎，北京市青少年創新大賽一等獎，北京市青少年科技后備人才早期培養計劃展評活動最佳學生獎，等等。

教學背景

本節課的主題是“視覺識別——感興趣區域ROI”，利用Python語言實現圖像及視頻中興趣點的單獨選取，能夠節省網絡監控攝像機帶寬占用和視頻存儲空間。復習課前知識為本節課的項目做好充足的準備，過程中教師注重提示學生攝像頭的視頻顯示就是一幀幀已經存儲好的單張圖像顯像，圖像按照一定的時間間隔不斷地刷新，就形成了視頻的播放。

感興趣區域（Region of Interest，ROI）的行與列是對圖像的裁剪范圍，教師通過范例講解，幫助學生理清進行區域選擇的方法，為項目中的興趣點選取做準備。在項目實施過程中為學生提供已學程序的資料，減輕學生的代碼輸入量;在項目臨近成功時增加改變項目需求的環節，讓學生體驗解決突發問題的過程，鍛煉學生的信息意識。

教學目標

1.了解什么是ROI，學會如何在數字化圖像處理中實現興趣點的裁剪。

2.通過需求分析來解決問題，經過自主探究，結合實際效果，實現視頻中單獨顯示興趣點的程序設計。

3.對發現的問題能夠進行自主探究和修正，提升信息意識。在反復嘗試的過程中進行深入思考，通過思考、編程，實現理想的效果，從而獲得成功的喜悅。

教學重點與難點

教學重點 理解什么是ROI，學會裁剪圖像中的興趣點。

教學難點 設計出單獨顯示興趣點的視頻。

教學準備

廣播軟件、Python軟件、Anaconda 3軟件、Spyder開發環境、計算機、攝像頭等。

教學過程

一、了解計算機視覺中的圖像原理

在計算機視覺中，如果我們對視野中的某一個位置感興趣，就要對該位置進行單獨的提取和圖像處理。首先，我們要了解的就是圖像的數字化存儲，也就是RGB彩色圖像的制作方法。

彩色圖像由一個三維數組組成，在Python中用[行像素范圍，列像素范圍，顏色通道號]來表示，例如：

img[10：20，0：100，0]=0

img[10：20，0：100，1]=255

img[10：20，0：100，2]=255

其中img變量中10：20表示10至20行的像素范圍，0：100表示0至100列的像素范圍，0表示藍色通道，1表示綠色通道，2表示紅色通道。藍色通道0，綠色、紅色通道255，混合出來的顏色就是黃色。

二、實驗探究

實驗1：攝像頭的視頻顯示

師：視頻顯示多張靜態圖片，按照一定的時間間隔不斷地刷新，也就是一幀一幀地播放圖片形成了視頻的效果。在Python中使用cv2.VideoCapture（0）函數可以讀取實時的視頻圖像并存儲到變量中，再把讀取到的變量通過cv2.imshow（）函數顯示出來，如此彈屏循環就實現了攝像頭拍攝的實時視頻圖像。在程序中，“ret， frame = capture.read（）”表示一幀一幀讀取視頻圖像并存儲到frame變量中。“frame = cv2.flip（frame， 1）”表示將圖像鏡像翻轉。

教師下發程序代碼，學生進行程序實驗，具體程序如下：

import cv2

capture = cv2.VideoCapture（0）

while True：

ret， frame = capture.read（）

frame = cv2.flip（frame， 1）

cv2.imshow（'video'， frame）

c = cv2.waitKey（10）

if c == ord（'q'）：

print（"press q"）

break

capture.release（）

cv2.destroyAllWindows（）

實驗2：感興趣區域（ROI）

師：在圖像處理過程中，我們可能對某一特定區域感興趣，該區域稱為感興趣區域（ROI）。例如，如果我們對圖1中的五角星感興趣，就可以用“img[70：170，460：590]”來表示，其中70：170指的是行的像素范圍，460：590指的是列的像素范圍，如圖2。

程序語句“interest=img[70：170，460：590]”的作用是裁剪范圍內的圖像，其中70：170是行的范圍，460：590是列的范圍。“cv2.imshow（'Interest'，interest）”的作用是顯示裁剪后的interest存儲的圖像，窗口名稱為“Interest”。

教師下發程序代碼，學生進行實驗，具體程序如下：

import cv2

img=cv2.imread（"YX2.jpg"）

interest=img[70：170，460：590]

cv2.imshow（'Interest'，interest）

cv2.waitKey（）

cv2.destroyAllWindows（）

實驗3：探究在視頻中如何進行ROI的裁剪方法

教師引導學生進行思考，通過實驗1和實驗2分析如何進行視頻ROI的方法：把cv2.VideoCapture（0）函數讀取到的圖像進行裁剪，然后新建一個窗口顯示出來，窗口名稱為“video interest”。具體程序設計如下：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture（0）

while True：

flag， frame = cap.read（）

frame = cv2.flip（frame， 1）

interest=frame[70：170，460：560]

cv2.imshow（'video interest'， interest）

if ord（'q'） == cv2.waitKey（40）

break

cap.release（）

cv2.destroyAllWindows（）

三、情景化項目研究

教師提出項目需求：學校門前安裝了固定機位的安保攝像機，且攝像機不能移動。現在想對畫面中部分內容進行識別，但畫面中有很多無用的部分，影響了識別的效果，需要對識別的部分進行單獨提取使用。

使用電腦攝像頭設備來模擬固定機位的安保攝像機，請學生根據本節課的三個實驗開展自主研究，探究如何只顯示原始視頻指定位置的單獨畫面。教師要明確攝像頭畫面大小為480行×640列，需要單獨顯示整體的視頻畫面，窗口名稱為“video all”。需要單獨顯示指定部分的畫面，窗口名稱“video interest”。教師指定視頻畫面中，右上角區域范圍100×100的位置是本節課需研究的項目。

程序設計中右上角的100×100區域，并不能直接寫進程序，因為視頻畫面大小為480行×640列，左上角為（0，0），所以右上角的范圍為[0：100，540：640]。其中0：100是行的范圍，540：640是列的范圍。再使用實驗2方法對采集的圖像進行裁剪，完整程序如下：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture（0）

while True：

flag， frame = cap.read（）

frame = cv2.flip（frame， 1）

interest=frame[0：100，540：640]

cv2.imshow（'video all'， frame）

cv2.imshow（'video interest'， interest）

if ord（'q'） == cv2.waitKey（40）：

break

cap.release（）

cv2.destroyAllWindows（）

在學生進行項目研究的過程中，教師巡視并進行單獨指導。若部分學生已完成右上角興趣區域的單獨顯示，教師可增加項目任務——單獨顯示視頻左下角200行×50列的區域，推算區域范圍。教師應鼓勵學生挑戰更高的任務難度，分層遞進教學，促進不同層次學生發展，鍛煉學生的應變能力。

四、教學評價

使用項目驗收單對學生的項目完成情況進行驗收，并給予相應的分數。評價標準共10分，分為是否實現單獨窗口顯示全部畫面（5分）、是否實現單獨窗口顯示右上角興趣點（2分）、窗口大小是否為100×100（1分）、是否實現單獨窗口顯示左下角興趣點（1分）、窗口大小是否為200×50（1分）等評價指標。

教學反思

在本節課中的教學過程中，筆者努力落實新課程改革要求，讓學生自主發現問題并解決問題。本節課采用了情景化項目研究的形式開展探究學習，以圖像中的興趣點為主線展開自主探究。視覺識別作為我校特色校本課程，充分利用現有的教學資源，結合當前人工智能國家戰略，培養學生的信息技術學科素養。利用知識的遷移引導學生發散思維，用已學知識解決更多的生活實際問題，為國家培養科技人才做出自己的貢獻。

在課程實施的過程中，發現學生自主研究的能力偏弱，遇到未知問題時對自己的能力不夠自信，不知道自行探究解決方法，存在坐等教師講解灌輸的現象，這也導致學生進入研究狀態慢，課堂時間不夠用。本節課是學生情景化項目研究的第一次嘗試，后續的課程也會采用類似的方法進行自主研究，相信在學生適應這種學習方式后，能夠提高課堂時間效率。