python - cv2计算密集对象

Question

我是OpenCV的新手，正在使用python学习它。我试图使用阈值化，腐 eclipse ，覆盖功能对图像中的对象数进行计数，但此方法很成功，但是当图像中的对象非常密集且几乎看不到背景时，此技术不起作用。对于这个问题，我正在考虑为对象定义特定的大小，并计算可以容纳该大小的前景区域的数量，但是我不知道该怎么做。任何帮助表示赞赏。提前致谢

Answer 1

我认为您可以找到并连接 contours 来做到这一点。例如，这是一个矩形的cala片段!

area = cv2.contourArea(cnt)
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
rect_area = w*h

对于这样的对象:

例如下面的代码:

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('star.jpg')
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(img_gray, 127, 255,0)
contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh,2,1)
cnt = contours[0]

hull = cv2.convexHull(cnt,returnPoints = False)
defects = cv2.convexityDefects(cnt,hull)

for i in range(defects.shape[0]):
    s,e,f,d = defects[i,0]
    start = tuple(cnt[s][0])
    end = tuple(cnt[e][0])
    far = tuple(cnt[f][0])
    cv2.line(img,start,end,[0,255,0],2)
    cv2.circle(img,far,5,[0,0,255],-1)

cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

你得到这样的结果:

并且您也可以将Harris或 Corner detection与 fast corner detection 一起使用!