条纹中心线提取 基于灰度投影python
时间: 2023-07-04 14:20:25 浏览: 85
条纹中心线提取可以通过灰度投影方法实现,下面是基于Python的实现代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读入图像
img = cv2.imread('stripes.jpg', 0)
# 求出灰度投影
proj = np.sum(img, axis=1)
# 设置投影阈值
thresh = np.max(proj) * 0.5
# 将投影大于阈值的行提取出来
rows = np.where(proj > thresh)[0]
# 将提取出来的行画在图像上
for r in rows:
cv2.line(img, (0, r), (img.shape[1], r), 255, 1)
# 显示结果
cv2.imshow('Stripes', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
上述代码中,`cv2.imread`函数读入图像,`np.sum`函数对图像进行灰度投影,`np.where`函数找到投影大于阈值的行,然后用`cv2.line`函数画出提取出来的行。最后用`cv2.imshow`函数显示结果。
相关问题
条纹中心提取 基于灰度投影python
好的,针对您的问题,我可以给出以下基于灰度投影的条纹中心提取的Python代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像并进行灰度化处理
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对图像进行二值化处理
ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
# 进行水平方向的灰度投影
h, w = binary.shape[:2]
horizontal = np.zeros((h, w))
for i in range(h):
for j in range(w):
if binary[i][j] == 0:
horizontal[i][j] = 1
# 获取水平方向的灰度投影最大值
h_max = 0
for i in range(h):
s = 0
for j in range(w):
s += horizontal[i][j]
if s > h_max:
h_max = s
# 找到水平方向的灰度投影中心点
h_center = 0
for i in range(h):
s = 0
for j in range(w):
s += horizontal[i][j]
if s == h_max:
h_center = i
break
# 进行垂直方向的灰度投影
vertical = np.zeros((h, w))
for i in range(w):
for j in range(h):
if binary[j][i] == 0:
vertical[j][i] = 1
# 获取垂直方向的灰度投影最大值
v_max = 0
for i in range(w):
s = 0
for j in range(h):
s += vertical[j][i]
if s > v_max:
v_max = s
# 找到垂直方向的灰度投影中心点
v_center = 0
for i in range(w):
s = 0
for j in range(h):
s += vertical[j][i]
if s == v_max:
v_center = i
break
# 显示中心点位置
print('条纹中心点位置:({}, {})'.format(h_center, v_center))
# 在图像上绘制中心点
cv2.circle(img, (v_center, h_center), 5, (0, 0, 255), -1)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
需要注意的是,上述代码中的`image.jpg`为待处理的图像文件名,您需要将其替换成您自己的图像文件名。此外,代码中使用的是`cv2`库来读取和处理图像,您需要确保已经正确安装了该库。
激光条纹中心线提取Steger算法 python
你可以使用Python实现Steger算法来提取激光条纹的中心线。以下是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
def steger_algorithm(image):
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算梯度
grad_x = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
grad_y = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
# 计算梯度幅值和方向
mag, ang = cv2.cartToPolar(grad_x, grad_y)
# 进行非最大抑制
mag_max = cv2.dilate(mag, None, iterations=3)
mag_mask = np.zeros_like(mag)
mag_mask[mag >= mag_max] = 255
# 应用阈值
_, thresholded = cv2.threshold(mag_mask, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 进行霍夫直线检测
lines = cv2.HoughLines(thresholded, 1, np.pi/180, 100)
# 计算中心线的坐标
center_lines = []
for line in lines:
rho, theta = line[0]
if theta < np.pi/4 or theta > 3*np.pi/4:
x1 = int(rho / np.cos(theta))
y1 = 0
x2 = int((rho - gray.shape[0]*np.sin(theta)) / np.cos(theta))
y2 = gray.shape[0]
else:
x1 = 0
y1 = int(rho / np.sin(theta))
x2 = gray.shape[1]
y2 = int((rho - gray.shape[1]*np.cos(theta)) / np.sin(theta))
center_lines.append((x1, y1, x2, y2))
return center_lines
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 提取中心线
center_lines = steger_algorithm(image)
# 绘制中心线
for line in center_lines:
x1, y1, x2, y2 = line
cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('Center Lines', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,你可能需要根据你的具体需求进行适当的调整和优化。