用python做的电商网站,驰够网官方网站,经典创意营销案例,长沙网站制作app开发公司1.目标-数出有多少个贴纸
好久没更新博客了#xff0c;最近家里小朋友在一张A3纸上贴了很多水晶贴纸#xff0c;要让我帮他数有多少个#xff0c;看上去有点多#xff0c;贴的也比较随意#xff0c;于是想着使用Opencv来识别一下有多少个。
原图如下#xff1a;
代码…1.目标-数出有多少个贴纸
好久没更新博客了最近家里小朋友在一张A3纸上贴了很多水晶贴纸要让我帮他数有多少个看上去有点多贴的也比较随意于是想着使用Opencv来识别一下有多少个。
原图如下
代码 import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as pltdef count_stars(image_path):# 读取图像image cv2.imread(image_path)# # 显示原始图像# plt.figure()# plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))# plt.title(Original Image)# 转换为灰度图像gray cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# # 显示灰度图像# plt.figure()# plt.imshow(gray, cmapgray)# plt.title(Gray Image)# 应用高斯模糊以减少噪声gs85blurred cv2.GaussianBlur(gray, (gs, gs), 0)# # 显示高斯模糊后的图像# plt.figure()# plt.imshow(blurred, cmapgray)# plt.title(Blurred Image)# # plt.show()# 使用自适应阈值进行二值化binary cv2.adaptiveThreshold(blurred, 255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY_INV, 125, 2)# 显示二值化后的图像plt.figure()plt.imshow(binary, cmapgray)plt.title(Binary Image)plt.show()# 查找轮廓contours, _ cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 绘制轮廓contour_image np.copy(image)cv2.drawContours(contour_image, contours, -1, (0, 255, 0), 3)# 计数星星即轮廓的数量star_count len(contours)# 显示带有轮廓的图像plt.figure()plt.imshow(cv2.cvtColor(contour_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.title(Image with Contoursstr(star_count))plt.show()return star_count# 图像路径
image_path 202406150928253.jpg# 计算星星数量
num_stars count_stars(image_path)
print(fNumber of stars: {num_stars})2.使用原图计算效果 有很多斑点干扰了统计结果。
3.图像优化处理
对图像进行优化处理再进行计算。使用PS工具对图像背景进行去除。
PS处理之后的图魔术橡皮擦擦掉背景有些透明水晶贴纸和背景色接近被处理了一部分。 最后的结果没有进行人工确认不过看上去基本是正确的。有兴趣的朋友可以比对一下。
仔细看左上角有点问题多了一些擦除后重新计算得到209个家里小朋友数的202个。
