python大米图像分割

Python大米图像分割可以采用以下步骤:

1. 对图像进行二值化处理，将大米区域与背景区域分离。可以参考中的OTSU改进算法进行二值化处理。

2. 使用开运算操作，通过对二值化图像应用一个3x3的核，可以去除小的噪点并连接大米之间的间隙。可以参考中的代码实现。

3. 提取图像中的大米轮廓。可以使用OpenCV的findContours函数获得图像中的轮廓信息。

4. 对提取的轮廓进行凸包处理，通过计算凸包的数量来估计大米的数量。可以使用OpenCV的convexHull函数计算轮廓的凸包。

综上所述，采用上述步骤可以实现Python大米图像分割。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python+Opencv图像处理--基于OTSU+凸包检测的粘连大米分割](https://blog.csdn.net/m0_37968030/article/details/112847031)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]