python-opencv检测图片中鸡蛋个数/数量
由于需要写一个检测鸡蛋数量的程序,用了几个opencv中的经典方法,实现了图片中鸡蛋的检测。在一步步实现的同时,同时说明每个方法的用途。希望能给学习opencv的小伙伴一些帮助。下图为原始图和实现后的检测边框。 话不多说,上代码。
import cv2
import numpy as np
I=cv2.imread(r"C:\Users\ZFG\PycharmProjects\tensorflow_pytorch\egg_test001.jpg")
I=cv2.resize(I,(500,500))
img_Guassian=cv2.GaussianBlur(I,(5,5),0)
gray=cv2.cvtColor(img_Guassian,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thre,bw=cv2.threshold(gray,165,255,cv2.THRESH_BINARY)
kernel=np.ones((7,7),np.uint8)
opening=cv2.morphologyEx(bw,cv2.MORPH_OPEN,kernel)
cv2.imshow('opening',opening)
contours,hir=cv2.findContours(opening,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
sum=0
result = cv2.drawContours(I, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
str='the number of eggs: '+str(len(contours))
img=cv2.putText(result,str,(0,20),cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX,0.6,(0,0,255),1)
cv2.imshow('I',result)
cv2.waitKey(0)
代码的实现比较简单,所以缺点是不能实现一些复杂情况下的鸡蛋检测,比如背景色和鸡蛋颜色差别不大、背景色中干扰物和鸡蛋的颜色相同时。当图片改变时,根据鸡蛋像素值可以适当调整二值化中阈值(图片中为165)大小,当图片中杂质较多时候调整卷积核(kernel)大小。
当然要是觉得鸡蛋的轮廓不好看,可以在得到轮廓contours后,使用如下代码实现边框的添加:
cnt=contours[0]
x,y,w,h=cv2.boundingRect(cnt)
img_1=cv2.rectangle(I,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2)
效果图如下: 最后,展示所有代码,并结果展示。
import numpy as np
I=cv2.imread(r"C:\Users\ZFG\PycharmProjects\tensorflow_pytorch\egg_test001.jpg")
I=cv2.resize(I,(500,500))
img_Guassian=cv2.GaussianBlur(I,(5,5),0)
gray=cv2.cvtColor(img_Guassian,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thre,bw=cv2.threshold(gray,165,255,cv2.THRESH_BINARY)
kernel=np.ones((7,7),np.uint8)
opening=cv2.morphologyEx(bw,cv2.MORPH_OPEN,kernel)
cv2.imshow('opening',opening)
contours,hir=cv2.findContours(opening,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
sum=0
result = cv2.drawContours(I, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
for i in range(len(contours)):
cnt=contours[i]
x,y,w,h=cv2.boundingRect(cnt)
img_1=cv2.rectangle(I,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2)
str='the number of eggs: '+str(len(contours))
img=cv2.putText(result,str,(0,20),cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX,0.6,(0,0,255),1)
cv2.imshow('I',result)
cv2.waitKey(0)
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