IT数码 购物 网址 头条 软件 日历 阅读 图书馆
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁
 
   -> 人工智能 -> python-opencv检测图片中鸡蛋个数/数量 -> 正文阅读

[人工智能]python-opencv检测图片中鸡蛋个数/数量

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。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
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") #这里输入绝对路径,读取图像
I=cv2.resize(I,(500,500)) #因为图片太大,所以改变了图片的大小
img_Guassian=cv2.GaussianBlur(I,(5,5),0)  #高斯滤波一下,去除图片中的噪声
gray=cv2.cvtColor(img_Guassian,cv2.COLOR_BGR2GRAY)  #灰度化图像
thre,bw=cv2.threshold(gray,165,255,cv2.THRESH_BINARY)  #对图片进行二值化操作,使图片只有黑色和白色
#二值化后,进行形态学操作(开运算,腐蚀+膨胀),去除细小干扰
kernel=np.ones((7,7),np.uint8)  #设置形态学操作卷积核大小
opening=cv2.morphologyEx(bw,cv2.MORPH_OPEN,kernel)
cv2.imshow('opening',opening)  #查看形态学操作后的结果并展示
#下面操作得到轮廓contours
contours,hir=cv2.findContours(opening,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) #opencv2.版本需要接收三个返回值
# 检测所有轮廓,所有轮廓建立一个等级树结构。外层轮廓包含内层轮廓,内层轮廓还可以继续包含内嵌轮廓。
sum=0  #sum记录鸡蛋个数
result = cv2.drawContours(I, contours, -1, (0, 255, 0), 3)  #利用得到的轮廓信息,将轮廓绘制出
str='the number of eggs: '+str(len(contours))  #想在图片上显示鸡蛋个数信息,这是需要显示的字符串
img=cv2.putText(result,str,(0,20),cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX,0.6,(0,0,255),1)  #将文字显示到图片上
# print('鸡蛋个数为:',sum)
cv2.imshow('I',result)  #展示图片
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] #有n个轮廓,则有n个轮廓信息,这里只画一个轮廓
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:
在这里插入图片描述
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)

在这里插入图片描述

  人工智能 最新文章
2022吴恩达机器学习课程——第二课(神经网
第十五章 规则学习
FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Le
数据挖掘Java——Kmeans算法的实现
大脑皮层的分割方法
【翻译】GPT-3是如何工作的
论文笔记:TEACHTEXT: CrossModal Generaliz
python从零学(六)
详解Python 3.x 导入(import)
【答读者问27】backtrader不支持最新版本的
上一篇文章      下一篇文章      查看所有文章
加:2021-08-20 15:05:55  更:2021-08-20 15:09:56 
 
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁

360图书馆 购物 三丰科技 阅读网 日历 万年历 2024年11日历 -2024/11/27 20:33:54-

图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
  网站联系: qq:121756557 email:121756557@qq.com  IT数码