条纹中心提取 基于灰度投影python
时间: 2023-07-04 19:20:24 浏览: 50
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。