使用 Python-OpenCV 计算对象数量
原文:https://www . geesforgeks . org/count-object-number-use-python-opencv/
在本文中，我们将使用图像处理来计算 Python 中使用 OpenCV 的对象数量。
需要的模块
- OpenCv:OpenCv 是一个开源库，对于图像处理、视频处理、面部识别和检测等计算机视觉应用非常有用。
- Numpy:Numpy 是一个用于科学计算的 python 包。这是一个受欢迎的机器学习数学库。Numpy 的主要对象是多维数组。
- Matplotlib:Matplotlib 是一个用于数据可视化和数据图形化绘图的 Python 库。
使用的图像:。
逐步实施
步骤 1: 导入所需库。
Python 3
# Import libraries
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
第二步:我们将使用“cv2 . imread(image-name)”命令&读取图像，然后使用“cv2 . CVT color(image-name，cv2)将该图像转换为灰度图像。COLOR _ BGR2GRAY)“T5”命令。
Python 3
image = cv2.imread('coins.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
plt.imshow(gray, cmap='gray')
输出:
第三步:为了计数，我们必须检测边缘，但是在检测边缘之前，我们必须使图像模糊以避免噪声。使用cv2。GaussianBlur(图像名称，内核大小，标准。偏差】)。
Python 3
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (11, 11), 0)
plt.imshow(blur, cmap='gray')
输出:
步骤 4: 现在我们将使用 canny 算法检测边缘，cv2.canny()函数中的第二个&第三个参数是阈值。30&150 之间值被认为是该图像的边缘。
Python 3
canny = cv2.Canny(blur, 30, 150, 3)
plt.imshow(canny, cmap='gray')
输出:
第五步:我们可以看到边没有连接。我们需要连接边缘，必须让更多的 thiker &可见。
Python 3
dilated = cv2.dilate(canny, (1, 1), iterations=0)
plt.imshow(dilated, cmap='gray')
输出:
第六步:现在我们要计算图像中的轮廓&把图像从 BGR &转换成 RGB 然后画出轮廓。
Python 3
(cnt, hierarchy) = cv2.findContours(
dilated.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
cv2.drawContours(rgb, cnt, -1, (0, 255, 0), 2)
plt.imshow(rgb)
输出:
第 7 步:打印结果
Python 3
print("coins in the image : ", len(cnt))
输出:
coins in the image: 5
下面是完整的实现:
Python 3
# Import libraries
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
image = cv2.imread('coins.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (11, 11), 0)
canny = cv2.Canny(blur, 30, 150, 3)
dilated = cv2.dilate(canny, (1, 1), iterations=0)
(cnt, hierarchy) = cv2.findContours(
dilated.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
cv2.drawContours(rgb, cnt, -1, (0, 255, 0), 2)
print("coins in the image : ", len(cnt))
输出:
coins in the image : 5
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