python cv2.getstructuringelement

时间: 2023-06-10 18:07:42 浏览: 159
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struct2 component

函数 cv2.getstructuringelement 用于获取指定形状和大小的结构元素，用于图像形态学处理中的一些操作，比如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等。它的语法格式如下： ```python cv2.getStructuringElement(shape, ksize[, anchor]) ``` 其中，参数含义如下： - `shape`：结构元素的形状，可以是矩形、椭圆形或十字形。可以使用 `cv2.MORPH_RECT`、`cv2.MORPH_ELLIPSE`、`cv2.MORPH_CROSS` 来表示这三种形状。 - `ksize`：结构元素的大小，必须是正奇数。 - `anchor`：结构元素的锚点位置，默认值为 `(-1, -1)`，表示锚点位于结构元素的中心。 函数返回一个 `numpy` 数组，表示指定形状和大小的结构元素。该数组可以用于调用 `cv2.erode()`、`cv2.dilate()`、`cv2.morphologyEx()` 等函数中作为参数使用。
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kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) blue_mask = cv2.morphologyEx(blue_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) blue_mask = cv2.morphologyEx(blue_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) 在这个...

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cv.getStructuringElement() 是 OpenCV 中一个用于创建结构元素的函数。结构元素是一种定义图像处理操作的形状，通常被用于图像的形态学操作，例如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。这个函数可以用于创建不同形状和...

import cv2 import numpy as np # 读取相机拍摄的图像 image = cv2.imread('1.jpg') # 将图像转换为HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色瓶盖的HSV颜色范围 lower_red = np.array([0, 50, 50]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 根据颜色范围提取红色瓶盖的区域 mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) #cv2.imshow('Mask', mask) # 进行形态学操作，去除噪声 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 检测红色瓶盖的轮廓 contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 对轮廓进行筛选和排序，选择两个最大的轮廓 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2]请完善上述代码。显示结果

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 检测红色瓶盖的轮廓 contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2....

import cv2import numpy as np# 加载图像img = cv2.imread('工件图像.jpg')# 转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 用高斯滤波去噪gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)# Sobel 算子检测边缘grad_x = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, 1, 0, ksize=3)grad_y = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, 0, 1, ksize=3)# 取绝对值, 避免负数影响效果grad_x = cv2.convertScaleAbs(grad_x)grad_y = cv2.convertScaleAbs(grad_y)# 计算梯度幅值grad = cv2.addWeighted(grad_x, 0.5, grad_y, 0.5, 0)# 二值化处理ret, binary = cv2.threshold(grad, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)# 填充孔洞kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (10, 10))binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)# 打印检测结果if np.count_nonzero(binary) > binary.size * 0.1: print('检测到工件缺陷！')else: print('工件无缺陷。')

cv2是OpenCV（计算机视觉）库的Python接口，可以用它来实现图片和视频的读取、处理和输出。而numpy库则是Python语言中用于科学计算的基础库，主要用来处理与数组有关的任务，例如图像处理中常用的像素点操作等。

def get_position(image): # 将图像转换为灰度图像 if len(image.shape) == 3: gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) else: gray = image # 自适应阈值处理 thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2) # 形态学处理 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print(len(contours)) for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) loop = cv2.arcLength(contour, True) # 根据轮廓面积和周长的比值筛选出合适的轮廓 if loop > 0: if area / loop > 10 and area / loop < 40: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # 使用滑动窗口搜索验证码的位置 for i in range(x, x + w): for j in range(y, y + h): if thresh[j, i] == 255: return i return 0

另外，您可以尝试使用cv2.imread()函数来读取图像文件，并将其传递给get_position()函数进行处理。例如： python image = cv2.imread("B_image.png") position = get_position(image) 如果您仍然遇到...

def find_center(img): h, w = img.shape roi_h = int(h * 2 / 3) roi_img = img[roi_h:, :] img_blur = cv2.GaussianBlur(roi_img, (15, 15), 0) # 高斯模糊 ret, th2 = cv2.threshold(img_blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) g2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) open_img = cv2.morphologyEx(th2, cv2.MORPH_OPEN, g2, iterations=3) x_sum = np.sum(open_img, axis=0) x_point = np.where(x_sum > 0) point_x = int((x_point[0][0] + x_point[0][-1]) / 2) # print(roi_h, w) # np.savetxt('reshape_data.txt', x_point, delimiter=' ', fmt='%i') return point_x 翻译

这是一个 Python 函数，它的作用是从一张图像中找到中心点的横坐标。 函数的参数是一个二维的图像数组 img，表示需要进行处理的图像。 函数的处理过程如下： - 使用 shape 方法获取图像的高度（h）和宽度（w）。 ...

import cv2 # 初始化背景建模器 fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() # 读取视频文件 cap = cv2.VideoCapture('w5.mp4') while True: # 读取一帧图像 ret, frame = cap.read() if not ret: break # 对图像进行背景建模 fgmask = fgbg.apply(frame) # 缩放比例 scale_percent = 50 # 计算缩放后的新尺寸 width = int(frame.shape[1] * scale_percent / 100) height = int(frame.shape[0] * scale_percent / 100) dim = (width, height) # 缩放图像 frame = cv2.resize(frame, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) fgmask = cv2.resize(fgmask, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) # 对二值化结果进行形态学操作 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) fgmask = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 寻找轮廓并绘制矩形框 contours, hierarchy = cv2.findContours(fgmask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if area > 1500: # 去除过小的噪点 x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('frame', frame) cv2.imshow('fgmask', fgmask) if cv2.waitKey(30) == ord('q'): break # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows()用pyqt5帮这个程序做一个可视化界面

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) fgmask = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 寻找轮廓并绘制矩形框 contours, hierarchy = cv2.findContours(fgmask, cv2....

import cv2 # 创建混合高斯模型 fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=500, varThreshold=50, detectShadows=False) # 打开视频文件 cap = cv2.VideoCapture('t1.mp4') # 获取视频帧率、宽度和高度 fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 创建前景视频对象 fg_out = cv2.VideoWriter('foreground_video.avi', cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID'), fps, (width, height)) # 循环遍历视频帧 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 高斯模型背景减除法 fgmask = fgbg.apply(frame) # 缩放比例 scale_percent = 50 # 计算缩放后的新尺寸 width = int(frame.shape[1] * scale_percent / 100) height = int(frame.shape[0] * scale_percent / 100) dim = (width, height) # 缩放图像 frame = cv2.resize(frame, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) fgmask = cv2.resize(fgmask, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) # 形态学开运算去除噪点 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)) opening = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 寻找轮廓并计算周长 contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) if perimeter > 500: # 画出矩形框 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow('frame', frame) cv2.imshow('fgmask', fgmask) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放对象 cap.release() fg_out.release() cv2.destroyAllWindows()改这个程序，消除视频抖动的影响，不要用光流补偿

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)) opening = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 寻找轮廓并计算周长 contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2....

代码错误：Traceback (most recent call last): File "C:\Users\ye\PycharmProjects\pythonProject\main.py", line 73, in <module> cv2.imshow('Car Plate', car_plate_image) cv2.error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:967: error: (-215:Assertion failed) size.width>0 && size.height>0 in function 'cv::imshow'请改正

element2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (24, 6)) dilation = cv2.dilate(binary, element2, iterations=1) erosion = cv2.erode(dilation, element1, iterations=1) dilation2 = cv2.dilate...
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能给一个完整的实例吗，比方说以下python代码：import cv2 import numpy as np # 加载图像 image = cv2.imread("/root/camera/test/v4l2_cap.jpg") # 查看图像中是否存在蓝色和红色 blue_pixels = np.sum(image[:, :, 0]) # 蓝色通道 red_pixels = np.sum(image[:, :, 2]) # 红色通道 colors = "0" if blue_pixels > red_pixels: color = "Blue" elif blue_pixels < red_pixels: color = "Red" else: color = "None" # 将图像转换为灰度图像 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 边缘增强 enhanced_image = cv2.Canny(gray_image, 33, 45) # 形态学操作（腐蚀和膨胀） kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) edges1 = cv2.dilate(enhanced_image, kernel, iterations=3) # 在灰度图像中检测圆形 circles = cv2.HoughCircles(edges1, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=100, param1=66, param2=25, minRadius=90, maxRadius=185) shape="" if circles is not None: # 在原始图像上绘制检测到的圆 circles = np.uint16(np.around(circles)) for circle in circles[0, :]: x, y, radius = circle[0], circle[1], circle[2] if abs(x - image.shape[1] // 2) > 100: continue shape = "Circle" cv2.circle(image, (x, y), 90, (0, 255, 0), 2) cv2.circle(image, (x, y), 2, (0, 0, 255), 3) else: shape = "None" # 判断是否同时出现 Rectangle 和 Triangle以及颜色是否有红，绿 if color == "Red" and shape != "Circle" : result = 'r' elif color == "Blue" and shape == "Circle" : result = 'b' else: result = 'n' # 打印检测到的形状、颜色 #print(f"Color:{color}") #print(f"shape:{shape}") print(f"Result: {result}") #cv2.imshow("enhanced_image", enhanced_image) #cv2.imshow("edges1", edges1) #cv2.imshow("Image", image) #cv2.waitKey(0) #cv2.destroyAllWindows()

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) cvDilate(edges, enhanced_image, kernel, 3) # 在灰度图像中检测圆形 cvHoughCircles(enhanced_image, circles, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 100, 66...

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kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) dilate = cv2.dilate(thresh, kernel) # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(dilate, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # ...

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