写一个自动识别石块的python代码

以下是一个简单的Python代码，用于自动识别石块：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('stone.jpg')

# 将图片转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对灰度图像进行高斯模糊处理
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)

# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 3)

# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码实现了对一张名为 "stone.jpg" 的图片进行处理，首先将其转换为灰度图像，然后进行高斯模糊处理和边缘检测，最后进行轮廓检测并绘制轮廓。可以通过修改这段代码的参数来获得更好的识别效果。

相关问题

delphi11 石块直径检测 代码

以下是一个简单的 Delphi 11 程序，用于检测石块的直径。该程序基于图像处理算法，使用 Delphi 自带的 Graphics 单元实现。

unit MainForm;

interface

uses
  Winapi.Windows, Winapi.Messages, System.SysUtils, System.Variants, System.Classes, Vcl.Graphics,
  Vcl.Controls, Vcl.Forms, Vcl.Dialogs, Vcl.ExtCtrls, Vcl.StdCtrls;

type
  TMainForm = class(TForm)
    ImagePanel: TPanel;
    LoadImageButton: TButton;
    DetectButton: TButton;
    OpenDialog: TOpenDialog;
    procedure LoadImageButtonClick(Sender: TObject);
    procedure DetectButtonClick(Sender: TObject);
  private
    { Private declarations }
    FImage: TBitmap;
  public
    { Public declarations }
  end;

var
  MainForm: TMainForm;

implementation

{$R *.dfm}

procedure TMainForm.LoadImageButtonClick(Sender: TObject);
begin
  if OpenDialog.Execute then
  begin
    FImage := TBitmap.Create;
    FImage.LoadFromFile(OpenDialog.FileName);
    ImagePanel.Canvas.StretchDraw(ImagePanel.ClientRect, FImage);
  end;
end;

procedure TMainForm.DetectButtonClick(Sender: TObject);
var
  X, Y, R, MaxR: Integer;
  Color: TColor;
begin
  if FImage = nil then
  begin
    ShowMessage('请先加载图像');
    Exit;
  end;

  MaxR := 0;
  for X := 0 to FImage.Width - 1 do
  begin
    for Y := 0 to FImage.Height - 1 do
    begin
      Color := FImage.Canvas.Pixels[X, Y];
      if Color = clBlack then
      begin
        R := 0;
        while (X + R < FImage.Width) and (FImage.Canvas.Pixels[X + R, Y] = clBlack) do
          Inc(R);
        if R > MaxR then
          MaxR := R;
      end;
    end;
  end;

  ShowMessage('石块直径为 ' + IntToStr(MaxR));
end;

end.

该程序使用一个 TBitmap 对象来处理图像。在 LoadImageButtonClick 方法中，它从文件中加载图像，并将其绘制到 ImagePanel 控件上。在 DetectButtonClick 方法中，它遍历整个图像，查找黑色像素点，并计算与它相邻的最长黑色像素点序列的长度。最后，它输出最长黑色像素点序列的长度，即为石块的直径。

磨矿粒度python

磨矿粒度是选矿厂中一个重要的参数，对精矿品位和回收率有着直接的影响。在磨矿粒度预测方面，可以使用混合核函数支持向量机进行建模和预测。支持向量机是一种常用的机器学习算法，可以通过训练数据来建立一个分类或回归模型，并用于对未知数据进行预测。在磨矿粒度预测中，可以收集一定的历史数据作为训练集，将磨矿条件和粒度数据作为特征和标签，通过支持向量机进行模型训练和预测。

此外，在矿石开采过程中，也可以使用光学粒度仪等设备对已完成的工作进行实时监测，从而了解矿石的粒度情况。同时，还可以利用岩石碎片分析系统实现对移动矿石块的分类、计数和估算大小，以及监视传送带上的碎石，以发现异常物体。这些技术和设备的应用可以提高矿石开采和加工过程的生产效率和精确性。

关于磨矿粒度的Python实现，可以借助开源的机器学习库如scikit-learn进行支持向量机的建模和预测。通过收集并整理历史数据，提取特征和标签，使用支持向量机算法进行训练和预测，可以实现磨矿粒度的预测。