作物行检测python代码

以下是一个基于Python的作物行检测代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('crop_image.jpg')

# 图像灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 高斯滤波
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 100, 200)

# 膨胀处理
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
dilation = cv2.dilate(edges, kernel, iterations=1)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制矩形框
for contour in contours:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('Crop Detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，代码通过使用OpenCV库进行图像处理和轮廓检测，实现对作物行的检测，并在图像中绘制矩形框标记出每一行的位置。需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际情况中还需要根据具体需要进行参数的调整和优化。