opencv實現礦石圖片檢測礦石數量
本文實例為大傢分享瞭opencv礦石圖片檢測礦石數量的具體代碼,供大傢參考,具體內容如下
原始礦石圖片
此類圖片是高躁圖,二值化後圖像如下
采用膨脹的方法去除黑色噪點
二值圖黑白轉化dilateImg = 255 - dilateImg #黑白轉換
全部代碼如下:
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pywt """原始圖像導入""" img = cv2.imread("000166.jpg") #img = cv2.resize(img, (1600, 896)) #cv2.imshow("original", img) """轉化為灰度圖像""" gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #cv2.imshow("gray", gray) """轉化為二值圖像 #dst0 = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY,251, 1) cv2.imshow("black&white", dst0)""" """圖像去躁 denose = cv2.fastNlMeansDenoising(gray,None,100,7,21) cv2.imshow("denosing", denose)""" """小波圖像去躁 coeffs = pywt.dwt2(gray, 'haar') cA1,(cH1, cV1, cD1) = coeffs cD1 = np.zeros(cD1.shape) + 255 coeffs = cA1,(cH1, cV1, cD1) denose = pywt.idwt2(coeffs, 'haar') cv2.imshow("denose", denose)""" """轉化為二值圖像""" dst1 = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY,251, 1) cv2.imshow("black&white", dst1) """膨脹用於排除小型黑洞""" kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(6,6)) #(此矩陣有關於黑點、噪點的去除) dilateImg = cv2.dilate(dst1, kernel) #erodImg = cv2.erode(dilateImg, kernel) cv2.imshow("erodImg&wdilateImg",dilateImg) """計算數目""" dilateImg = 255 - dilateImg #黑白轉換 imgs,contours,hierarchy = cv2.findContours(dilateImg,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) #輪廓檢測函數 cv2.drawContours(dilateImg,contours,-1,(120,0,0),2) #繪制輪廓 cv2.imshow("calcuate",dilateImg) count=0 #礦石總數 ares_avrg=0 #礦石平均 #遍歷找到的所有礦石 for cont in contours: ares = cv2.contourArea(cont)#計算包圍形狀的面積 if ares<50: #過濾面積小於50的形狀 continue count+=1 #總體計數加1 ares_avrg+=ares print("{}-blob:{}".format(count,ares),end=" ") #打印出每個礦石的面積 rect = cv2.boundingRect(cont) #提取矩形坐標 print("x:{} y:{}".format(rect[0],rect[1]))#打印坐標 #cv2.rectangle返回值是x,y,w,h cv2.rectangle(img,(rect[0],rect[1]),(rect[0]+rect[2],rect[1]+rect[3]),(0,0,0xff),1)#繪制矩形 y=10 if rect[1]<10 else rect[1] #防止編號到圖片之外 cv2.putText(img,str(count), (rect[0], y), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, (0, 255, 0), 3) #在礦石左上角寫上編號 print("礦石平均面積:{}".format(round(ares_avrg/ares,2))) #打印出每個礦石的面積 print(count) cv2.imshow("original", img) cv2.waitKey() #cv2.destroyAllWindows() # important part!
本來想用小波去躁,把HH全置255(看你目標是用黑還是白表示,此處用黑色表示),效果不太好,隻能選膨脹來搞瞭。
最後的結果如下:(話說結果圖沒什麼不能拖動縮放呢- -。)
以上就是本文的全部內容,希望對大傢的學習有所幫助,也希望大傢多多支持WalkonNet。
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