- ubuntu12.04环境下使用kvm ioctl接口实现最简单的虚拟机
- Ubuntu 通过无线网络安装Ubuntu Server启动系统后连接无线网络的方法
- 在Ubuntu上搭建网桥的方法
- ubuntu 虚拟机上网方式及相关配置详解
CFSDN坚持开源创造价值,我们致力于搭建一个资源共享平台,让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章python3+opencv3识别图片中的物体并截取的方法由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
如下所示:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
|
运行环境:python3.
6.4
opencv3.
4.0
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
Note: 使用Python和OpenCV检测图像中的物体并将物体裁剪下来
"""
import
cv2
import
numpy as np
# step1:加载图片,转成灰度图
image
=
cv2.imread(
"353.jpg"
)
gray
=
cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# step2:用Sobel算子计算x,y方向上的梯度,之后在x方向上减去y方向上的梯度,通过这个减法,我们留下具有高水平梯度和低垂直梯度的图像区域。
gradX
=
cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, dx
=
1
, dy
=
0
, ksize
=
-
1
)
gradY
=
cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, dx
=
0
, dy
=
1
, ksize
=
-
1
)
# subtract the y-gradient from the x-gradient
gradient
=
cv2.subtract(gradX, gradY)
gradient
=
cv2.convertScaleAbs(gradient)
# show image
cv2.imshow(
"first"
, gradient)
cv2.waitKey()
# step3:去除图像上的噪声。首先使用低通滤泼器平滑图像(9 x 9内核),这将有助于平滑图像中的高频噪声。
# 低通滤波器的目标是降低图像的变化率。如将每个像素替换为该像素周围像素的均值。这样就可以平滑并替代那些强度变化明显的区域。
# 然后,对模糊图像二值化。梯度图像中不大于90的任何像素都设置为0(黑色)。 否则,像素设置为255(白色)。
# blur and threshold the image
blurred
=
cv2.blur(gradient, (
9
,
9
))
_, thresh
=
cv2.threshold(blurred,
90
,
255
, cv2.THRESH_BINARY)
# SHOW IMAGE
cv2.imshow(
"thresh"
, thresh)
cv2.waitKey()
# step4:在上图中我们看到蜜蜂身体区域有很多黑色的空余,我们要用白色填充这些空余,使得后面的程序更容易识别昆虫区域,
# 这需要做一些形态学方面的操作。
kernel
=
cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (
25
,
25
))
closed
=
cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
# show image
cv2.imshow(
"closed1"
, closed)
cv2.waitKey()
# step5:从上图我们发现图像上还有一些小的白色斑点,这会干扰之后的昆虫轮廓的检测,要把它们去掉。分别执行4次形态学腐蚀与膨胀。
# perform a series of erosions and dilations
closed
=
cv2.erode(closed,
None
, iterations
=
4
)
closed
=
cv2.dilate(closed,
None
, iterations
=
4
)
# show image
cv2.imshow(
"closed2"
, closed)
cv2.waitKey()
# step6:找出昆虫区域的轮廓。
# cv2.findContours()函数
# 第一个参数是要检索的图片,必须是为二值图,即黑白的(不是灰度图),
# 所以读取的图像要先转成灰度的,再转成二值图,我们在第三步用cv2.threshold()函数已经得到了二值图。
# 第二个参数表示轮廓的检索模式,有四种:
# 1. cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓
# 2. cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系
# 3. cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓,上面的一层为外边界,里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体,这个物体的边界也在顶层。
# 4. cv2.RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓。
# 第三个参数为轮廓的近似方法
# cv2.CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点,相邻的两个点的像素位置差不超过1,即max(abs(x1-x2),abs(y2-y1))==1
# cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE压缩水平方向,垂直方向,对角线方向的元素,只保留该方向的终点坐标,例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息
# cv2.findContours()函数返回两个值,一个是轮廓本身,还有一个是每条轮廓对应的属性。
# cv2.findContours()函数返回第一个值是list,list中每个元素都是图像中的一个轮廓,用numpy中的ndarray表示。
# 每一个ndarray里保存的是轮廓上的各个点的坐标。我们把list排序,点最多的那个轮廓就是我们要找的昆虫的轮廓。
x
=
cv2.findContours(closed.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# import pdb
# pdb.set_trace()
_a, cnts, _b
=
x
c
=
sorted
(cnts, key
=
cv2.contourArea, reverse
=
True
)[
0
]
# OpenCV中通过cv2.drawContours在图像上绘制轮廓。
# 第一个参数是指明在哪幅图像上绘制轮廓
# 第二个参数是轮廓本身,在Python中是一个list
# 第三个参数指定绘制轮廓list中的哪条轮廓,如果是-1,则绘制其中的所有轮廓
# 第四个参数是轮廓线条的颜色
# 第五个参数是轮廓线条的粗细
# cv2.minAreaRect()函数:
# 主要求得包含点集最小面积的矩形,这个矩形是可以有偏转角度的,可以与图像的边界不平行。
# compute the rotated bounding box of the largest contour
rect
=
cv2.minAreaRect(c)
# rect = cv2.minAreaRect(cnts[1])
box
=
np.int0(cv2.boxPoints(rect))
# draw a bounding box arounded the detected barcode and display the image
cv2.drawContours(image, [box],
-
1
, (
0
,
255
,
0
),
3
)
cv2.imshow(
"Image"
, image)
cv2.imwrite(
"contoursImage2.jpg"
, image)
cv2.waitKey(
0
)
# step7:裁剪。box里保存的是绿色矩形区域四个顶点的坐标。我将按下图红色矩形所示裁剪昆虫图像。
# 找出四个顶点的x,y坐标的最大最小值。新图像的高=maxY-minY,宽=maxX-minX。
Xs
=
[i[
0
]
for
i
in
box]
Ys
=
[i[
1
]
for
i
in
box]
x1
=
min
(Xs)
x2
=
max
(Xs)
y1
=
min
(Ys)
y2
=
max
(Ys)
hight
=
y2
-
y1
width
=
x2
-
x1
cropImg
=
image[y1:y1
+
hight, x1:x1
+
width]
# show image
cv2.imshow(
"cropImg"
, cropImg)
cv2.imwrite(
"bee.jpg"
, cropImg)
cv2.waitKey()
|
以上这篇python3+opencv3识别图片中的物体并截取的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我.
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_38660394/article/details/80609323 。
最后此篇关于python3+opencv3识别图片中的物体并截取的方法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于python3+opencv3识别图片中的物体并截取的方法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
我正在处理一组标记为 160 个组的 173k 点。我想通过合并最接近的(到 9 或 10 个组)来减少组/集群的数量。我搜索过 sklearn 或类似的库,但没有成功。 我猜它只是通过 knn 聚类
我有一个扁平数字列表,这些数字逻辑上以 3 为一组,其中每个三元组是 (number, __ignored, flag[0 or 1]),例如: [7,56,1, 8,0,0, 2,0,0, 6,1,
我正在使用 pipenv 来管理我的包。我想编写一个 python 脚本来调用另一个使用不同虚拟环境(VE)的 python 脚本。 如何运行使用 VE1 的 python 脚本 1 并调用另一个 p
假设我有一个文件 script.py 位于 path = "foo/bar/script.py"。我正在寻找一种在 Python 中通过函数 execute_script() 从我的主要 Python
这听起来像是谜语或笑话,但实际上我还没有找到这个问题的答案。 问题到底是什么? 我想运行 2 个脚本。在第一个脚本中,我调用另一个脚本,但我希望它们继续并行,而不是在两个单独的线程中。主要是我不希望第
我有一个带有 python 2.5.5 的软件。我想发送一个命令,该命令将在 python 2.7.5 中启动一个脚本,然后继续执行该脚本。 我试过用 #!python2.7.5 和http://re
我在 python 命令行(使用 python 2.7)中,并尝试运行 Python 脚本。我的操作系统是 Windows 7。我已将我的目录设置为包含我所有脚本的文件夹,使用: os.chdir("
剧透:部分解决(见最后)。 以下是使用 Python 嵌入的代码示例: #include int main(int argc, char** argv) { Py_SetPythonHome
假设我有以下列表,对应于及时的股票价格: prices = [1, 3, 7, 10, 9, 8, 5, 3, 6, 8, 12, 9, 6, 10, 13, 8, 4, 11] 我想确定以下总体上最
所以我试图在选择某个单选按钮时更改此框架的背景。 我的框架位于一个类中,并且单选按钮的功能位于该类之外。 (这样我就可以在所有其他框架上调用它们。) 问题是每当我选择单选按钮时都会出现以下错误: co
我正在尝试将字符串与 python 中的正则表达式进行比较,如下所示, #!/usr/bin/env python3 import re str1 = "Expecting property name
考虑以下原型(prototype) Boost.Python 模块,该模块从单独的 C++ 头文件中引入类“D”。 /* file: a/b.cpp */ BOOST_PYTHON_MODULE(c)
如何编写一个程序来“识别函数调用的行号?” python 检查模块提供了定位行号的选项,但是, def di(): return inspect.currentframe().f_back.f_l
我已经使用 macports 安装了 Python 2.7,并且由于我的 $PATH 变量,这就是我输入 $ python 时得到的变量。然而,virtualenv 默认使用 Python 2.6,除
我只想问如何加快 python 上的 re.search 速度。 我有一个很长的字符串行,长度为 176861(即带有一些符号的字母数字字符),我使用此函数测试了该行以进行研究: def getExe
list1= [u'%app%%General%%Council%', u'%people%', u'%people%%Regional%%Council%%Mandate%', u'%ppp%%Ge
这个问题在这里已经有了答案: Is it Pythonic to use list comprehensions for just side effects? (7 个答案) 关闭 4 个月前。 告
我想用 Python 将两个列表组合成一个列表,方法如下: a = [1,1,1,2,2,2,3,3,3,3] b= ["Sun", "is", "bright", "June","and" ,"Ju
我正在运行带有最新 Boost 发行版 (1.55.0) 的 Mac OS X 10.8.4 (Darwin 12.4.0)。我正在按照说明 here构建包含在我的发行版中的教程 Boost-Pyth
学习 Python,我正在尝试制作一个没有任何第 3 方库的网络抓取工具,这样过程对我来说并没有简化,而且我知道我在做什么。我浏览了一些在线资源,但所有这些都让我对某些事情感到困惑。 html 看起来
我是一名优秀的程序员,十分优秀!