识别钢筋数量Python代码

在Python中，识别钢筋数量通常涉及到图像处理和计算机视觉技术，尤其是当你要分析建筑图纸或照片中的钢筋布局时。这可以通过OCR (Optical Character Recognition) 技术读取图片中的数字，然后结合一些图像分析库如OpenCV或PIL来进行计数。

以下是一个简单的例子，假设我们有一个黑白二值化的图像，其中包含数字：

import cv2
import pytesseract

# 加载图像并转换为灰度
img = cv2.imread('steel_bar_image.jpg', 0)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# 使用Tesseract识别文本
text = pytesseract.image_to_string(thresh, lang='chi_sim')  # 使用中文语言模型

# 提取数字
numbers = [char for char in text if char.isdigit()]

# 计算钢筋数量（这里仅统计连续的数字）
num_rods = sum([int(num) for num in numbers])

print(f"识别到的钢筋数量: {num_rods}")

注意：这个示例假设图像清晰、字体规范，并且Tesseract OCR能准确识别。实际应用中可能需要更复杂的预处理步骤，比如去除噪声、分割线条等。此外，如果你有结构化数据存储了钢筋位置信息，可能还需要进一步的数据解析或机器学习算法。