opencv python利用掩膜提取固定坐标的圆形区域

时间: 2023-06-30 07:26:52 浏览: 32
要利用掩膜提取固定坐标的圆形区域，你可以使用OpenCV中的掩膜操作和圆形ROI截取。 下面是一个示例代码，演示了如何使用掩膜操作和圆形ROI截取来提取固定坐标的圆形区域： ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('circles.jpg') # 灰度化和高斯滤波 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # Hough圆检测 circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0) # 提取圆心坐标和半径信息 circles = np.uint16(np.around(circles)) for i in circles[0, :]: # 构造掩膜 mask = np.zeros_like(gray) cv2.circle(mask, (i[0], i[1]), i[2], 255, -1) # 对原图像进行掩膜操作 masked_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) # 截取圆形ROI x, y, r = i[0], i[1], i[2] circle_roi = masked_img[y-r:y+r, x-r:x+r] # 显示结果 cv2.imshow('circle_roi', circle_roi) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这里，我们在Hough圆检测的基础上，使用cv2.circle()函数构造了一个掩膜，然后利用cv2.bitwise_and()函数对原图像进行掩膜操作，最后使用ROI截取函数cv2[y1:y2, x1:x2]来提取圆形区域。需要注意的是，x和y的顺序是(i[0], i[1])而不是常见的(i[1], i[0])，因为OpenCV中的像素点坐标是(x,y)。 在循环中，我们将提取的圆形区域通过cv2.imshow()函数显示出来，你可以更改代码来保存提取的圆形区域或进行其他操作。

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python opencv提取圆形roi区域代码

当然，这是一段用Python和OpenCV提取圆形ROI区域的代码： python import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg') # 将图像转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用霍夫圆变换检测圆形 circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=50, param1=50, param2=30, minRadius=10, maxRadius=100) # 确保至少检测到一个圆 if circles is not None: # 将圆心坐标和半径转换为整数 circles = np.round(circles[0, :]).astype("int") # 遍历检测到的圆 for (x, y, r) in circles: # 绘制圆和圆心 cv2.circle(image, (x, y), r, (0, 255, 0), 4) cv2.circle(image, (x, y), 3, (0, 0, 255), -1) # 提取ROI区域 roi = image[y-r:y+r, x-r:x+r] # 显示提取的ROI区域 cv2.imshow("ROI", roi) cv2.waitKey(0) # 显示结果图像 cv2.imshow("Image", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 请注意，你需要将image.jpg替换为你要处理的图像路径。这段代码使用霍夫圆变换检测图像中的圆形，并提取出圆形区域作为ROI（感兴趣区域）。最后，代码会显示原始图像和提取的ROI区域。

opencv python 如何获取识别到的圆心及半径

要获取识别到的圆的圆心及半径，你可以使用OpenCV中的Hough圆检测算法。使用Hough圆检测算法可以在图像中检测出圆形物体，并且获取这些圆形物体的圆心坐标和半径信息。 下面是一个示例代码，演示了如何使用OpenCV的Hough圆检测算法来检测圆形物体： python import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('circles.jpg') # 灰度化和高斯滤波 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # Hough圆检测 circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0) # 提取圆心坐标和半径信息 circles = np.uint16(np.around(circles)) for i in circles[0, :]: # 画出圆心 cv2.circle(img, (i[0], i[1]), 2, (0, 255, 0), 3) # 画出圆形边界 cv2.circle(img, (i[0], i[1]), i[2], (0, 0, 255), 2) # 输出圆心和半径信息 print('圆心坐标为：({},{})，半径为：{}'.format(i[0], i[1], i[2])) # 显示结果 cv2.imshow('circles', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在这里，我们使用了cv2.HoughCircles()函数来检测图像中的圆形物体，函数返回的是一个包含圆心坐标和半径信息的数组。我们可以通过循环遍历这个数组，提取出每个圆的圆心坐标和半径信息，并且在图像上用圆形标出来。同时，我们还可以输出每个圆的圆心坐标和半径信息。

opencv不规则roi提取

OpenCV提供了多种方法来提取不规则ROI（感兴趣区域）。其中一种常用的方法是使用掩码（mask）来定义ROI。 以下是一些基本步骤： 1. 创建一个与原始图像大小相同的二进制掩码（mask），并使用白色填充ROI区域，其余区域使用黑色填充。可以使用OpenCV的函数来创建矩形、圆形、多边形等形状的mask，也可以手动创建。 2. 将掩码应用到原始图像上，使用位与运算（bitwise_and）将原始图像与掩码相乘，这将保留ROI区域，其余区域将被置为0。 3. 可以选择将ROI提取到一个新的图像中，或在原始图像上使用ROI进行操作。如果要提取ROI到一个新的图像中，可以使用OpenCV的函数copyTo。 下面是一个简单的示例代码： python import cv2 import numpy as np # Read image img = cv2.imread('image.jpg') # Define ROI coordinates vertices = np.array([[(50,50),(200,50),(200,200),(50,200)]], dtype=np.int32) # Create a binary mask mask = np.zeros_like(img) cv2.fillPoly(mask, vertices, (255,255,255)) # Apply mask to image masked_img = cv2.bitwise_and(img, mask) # Extract ROI to a new image roi = np.zeros_like(masked_img) roi[mask == 255] = masked_img[mask == 255] # Display images cv2.imshow('Original Image', img) cv2.imshow('Masked Image', masked_img) cv2.imshow('ROI', roi) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在上面的代码中，我们首先读取了一张图像，然后定义了ROI区域的顶点坐标。接下来，我们创建了一个与原始图像大小相同的二进制掩码，并使用fillPoly函数填充ROI区域。然后，我们使用位与运算将原始图像与掩码相乘，这将保留ROI区域，其余区域将被置为0。最后，我们可以选择将ROI提取到一个新的图像中，或在原始图像上使用ROI进行操作。在这个例子中，我们提取了ROI到一个新的图像中，并将其显示出来。

opencv识别圆心坐标

你可以使用OpenCV中的霍夫圆变换来识别圆形并找到圆心坐标。以下是一个简单的Python示例代码： import cv2 import numpy as np # 读入图像 img = cv2.imread('circle.jpg', 0) # 霍夫圆变换 circles = cv2.HoughCircles(img, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0) # 提取圆心坐标 circles = np.uint16(np.around(circles)) for i in circles[0, :]: center = (i[0], i[1]) radius = i[2] # 绘制圆形和圆心 cv2.circle(img, center, radius, (0, 255, 0), 2) cv2.circle(img, center, 1, (0, 0, 255), 3) # 显示结果 cv2.imshow('detected circles', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 其中，cv2.HoughCircles()函数用于进行霍夫圆变换，circles[0, :]提取出找到的所有圆，再通过循环提取出每个圆的圆心坐标和半径，最后使用cv2.circle()函数绘制圆形和圆心。

双目视觉获得圆形靶标中心的三维坐标python

双目视觉获得圆形靶标中心的三维坐标需要使用三维重建算法，在此之前需要进行以下步骤： 1. 标定相机：使用标定板标定相机内参和外参，得到相机的内参矩阵和畸变系数矩阵。 2. 采集图像：使用双目相机采集两个视角下的图像。 3. 特征点匹配：使用图像处理技术对左右两幅图像进行特征点提取和匹配，得到特征点的像素坐标。 4. 计算基础矩阵和本质矩阵：使用相机内参矩阵和特征点像素坐标计算基础矩阵和本质矩阵。 5. 计算相对位姿：使用基础矩阵或本质矩阵计算相对位姿，即左相机到右相机的旋转矩阵和平移向量。 6. 三维重建：使用三维重建算法计算出物体的三维坐标。 具体地，对于圆形靶标的中心点，可以先在左右两幅图像中分别检测圆形的轮廓，然后通过对应的关系计算出圆形的像素坐标。接着，将左右两个像素坐标和相机的内参矩阵、外参矩阵进行三维重建，即可得到圆形靶标中心点的三维坐标。 下面是一个使用OpenCV库进行双目视觉三维重建的示例代码： python import cv2 import numpy as np # 标定相机并获取内参矩阵和畸变系数矩阵 # ... # 读取左右两幅图像 img_left = cv2.imread('left.jpg') img_right = cv2.imread('right.jpg') # 提取左右两幅图像的特征点并进行匹配 # ... # 计算基础矩阵和本质矩阵 F, mask = cv2.findFundamentalMat(pts_left, pts_right, cv2.FM_RANSAC) E = np.dot(K.T, np.dot(F, K)) # 计算相对位姿 retval, R, t, mask = cv2.recoverPose(E, pts_left, pts_right, K) # 三维重建 points3d = cv2.triangulatePoints(proj_left, proj_right, pts_left, pts_right) points3d /= points3d[3] # 计算圆形靶标中心点的三维坐标 # ... # 显示结果 cv2.imshow('img_left', img_left) cv2.imshow('img_right', img_right) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 注意，上述代码中的标定相机和特征点匹配部分需要根据具体情况进行实现。

opencv提取靶标中心

要提取靶标中心，可以使用OpenCV中的霍夫圆变换。以下是一个基本的示例代码： python import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('target.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 预处理图像 blur = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 0) canny = cv2.Canny(blur, 50, 150) # 进行霍夫圆变换 circles = cv2.HoughCircles(canny, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0) # 提取圆心坐标 if circles is not None: circles = np.round(circles[0, :]).astype("int") for (x, y, r) in circles: cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 2) cv2.circle(img, (x, y), 2, (0, 0, 255), 3) print("圆心坐标：({},{})".format(x,y)) # 显示结果 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在上面的代码中，我们首先读取了一张灰度图像，然后使用高斯模糊和Canny边缘检测对图像进行预处理。接着，我们使用霍夫圆变换检测图像中的圆形目标。最后，我们使用cv2.circle函数在图像上绘制圆形，并打印出圆心坐标。 需要注意的是，在实际应用中，由于图像噪声等因素的影响，可能会导致提取出的圆心坐标不准确，需要根据实际情况进行调整。

python 指定圆心位置和半径，从图像中提取圆形

可以使用 OpenCV 库中的 HoughCircles 函数来提取圆形。该函数接受图像和圆形检测参数作为输入，返回圆心坐标和半径的列表。具体用法如下： python import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 灰度化 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测圆形 circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0) # 获取圆心和半径 circles = np.uint16(np.around(circles)) for i in circles[0,:]: # 画圆 cv2.circle(img,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2) # 画圆心 cv2.circle(img,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3) # 显示图像 cv2.imshow('detected circles',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 上面这段代码会在图像上画出检测到的圆形，圆心为红色，圆形边框为绿色。

python 详细介绍 opencv 实现 张正友 相机标定

OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，可以用于处理图像和视频数据，支持各种特征提取，对象检测，跟踪，识别等视觉任务。其中相机标定是计算机视觉领域中一个非常重要的问题，它涉及到了相机内参，外参的估计和矫正，是各种视觉任务的基础。张正友相机标定算法是一种经典的方法，它可以通过使用多个不同角度拍摄的物体的多个图片来提取相机的内参和外参。 在OpenCV中，实现张正友相机标定算法，步骤如下： 1.读取图像。首先，您需要使用OpenCV中的imread()函数从磁盘上读取每个图像。 2.提取角点。接下来，您使用cv2.findChessboardCorners()函数或cv2.findCirclesGrid()函数来检测图像中的棋盘格的角点或圆形略点。它会输出包含每个角点位置的坐标向量。 3.对角点进行亚像素级别的精确测量。然后，使用cv2.cornerSubPix()函数进行亚像素级别的精确测量。 4.初始化对象点和图像点。现在，你需要设置对象点（相对于相机坐标系统的点）和图像点（图像坐标上对应的点）来进行标定。 5.运行相机标定算法。使用cv2.calibrateCamera()函数来运行相机标定算法，它会返回内部参数矩阵和畸变系数矩阵。 6.矫正畸变。使用cv2.undistort()函数来进行畸变矫正，这将产生更准确的图像。 7.评估标定结果。最后，您可以使用cv2.projectPoints()函数将对象点投影到图像空间，并与标准图像比较来评估标定结果的准确性。 总的来说，通过使用OpenCV和张正友相机标定，您可以很容易地优化相机的几何校正，从而提高各种计算机视觉任务的性能和可靠性。

opencv 圆形roi

要提取圆形的ROI区域，可以通过使用掩膜的方法来实现。首先，根据你提供的代码，找到感兴趣的圆形区域。然后，创建一个与原图像尺寸相同的掩膜，将掩膜上的圆形区域填充为白色，其他区域填充为黑色。最后，将原图像和掩膜进行融合，即可得到提取的ROI图像。 以下是一个示例代码，可以实现提取圆形ROI和融合实验： python import cv2 import numpy as np # 读取图片 img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 定义感兴趣区域矩阵 face = np.ones((200, 200, 3)) # 显示原始图像 cv2.imshow("Demo", img) # 提取圆形ROI x, y, len = 150, 100, 100 mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8) cv2.circle(mask, (x, y), len, (255), -1) roi = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) # 在原图像上融合ROI img = roi # 显示融合结果 cv2.imshow("face", img) # 等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 这段代码中，我们首先读取了原始图像，并定义了一个200x200的矩阵作为感兴趣区域。然后，根据提供的圆心坐标和半径，创建了一个掩膜mask，并将圆形区域填充为白色。接下来，使用cv2.bitwise_and函数将原图像与掩膜进行按位与操作，提取出圆形ROI。最后，将提取的ROI融合到原图像中的相应位置上，并显示融合结果。 请注意，这只是一个示例代码，具体的圆心坐标和半径需要根据实际情况进行调整。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [跟我学Python图像处理丨获取图像属性、兴趣ROI区域及通道处理](https://blog.csdn.net/m0_59485658/article/details/124595867)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [opencv-之圆形ROI的提取](https://blog.csdn.net/weixin_52646021/article/details/115433237)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

opencv roi 圆形

您好！对于 OpenCV 中的 ROI（Region of Interest）操作，如果您想在圆形区域中提取或操作图像，可以按照以下步骤进行： 1. 导入必要的库和模块： python import cv2 import numpy as np 2. 加载图像： python image = cv2.imread('image.jpg') 3. 定义圆心坐标和半径： python center = (x, y) # 圆心坐标 radius = r # 圆的半径 4. 创建一个与图像相同大小的掩码： python mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype=np.uint8) 5. 在掩码上绘制圆形区域： python cv2.circle(mask, center, radius, (255, 255, 255), -1) 6. 应用掩码提取圆形区域： python roi = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask) 现在，变量 roi 将包含原始图像中圆形区域的提取结果。您可以在 roi 上执行其他操作，如显示、保存等。 希望这可以帮助到您！如果有任何进一步的问题，请随时提问。

opencv 读取电脑中的图片，识别图片中的圆形，输出圆的坐标和半径 c++ 代码

### 回答1： 以下是一个简单的 C++ 代码示例，用于使用 OpenCV 库读取计算机中的图像并检测其中的圆： c++ #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { // 读取图像文件 Mat image = imread("your_image_file.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); if (image.empty()) { cout << "Could not open or find the image" << endl; return -1; } // 对图像进行预处理 GaussianBlur(image, image, Size(9, 9), 2, 2); // 检测圆 vector<Vec3f> circles; HoughCircles(image, circles, HOUGH_GRADIENT, 1, image.rows / 8, 200, 100, 0, 0); // 输出圆的位置和半径 for (size_t i = 0; i < circles.size(); i++) { Vec3i c = circles[i]; Point center = Point(c[0], c[1]); int radius = c[2]; cout << "Circle #" << i + 1 << ": center=(" << center.x << ", " << center.y << "), radius=" << radius << endl; } return 0; } 请注意，此示例代码使用 Hough 变换检测圆形。在此之前，它对图像进行高斯模糊以减少噪声。根据图像和应用程序的需求，您可能需要进行其他预处理步骤。 ### 回答2： import cv2 import numpy as np # 读取图片 img = cv2.imread('image.jpg', 0) # 读取灰度图像 # 高斯滤波 img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) # 霍夫圆检测 circles = cv2.HoughCircles(img, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 100, param1=100, param2=30, minRadius=10, maxRadius=500) # 输出圆的坐标和半径 if circles is not None: circles = np.round(circles[0, :]).astype(int) for (x, y, r) in circles: print("圆心坐标：({}, {}), 半径：{}".format(x, y, r)) else: print("未找到圆形") ### 回答3： 使用OpenCV库可以实现读取电脑中的图片，并通过图像处理技术识别图片中的圆形，输出圆的坐标和半径。以下是示例代码： python import cv2 import numpy as np # 读取图片 image_path = "图片路径" img = cv2.imread(image_path, 0) # 对图像进行预处理 blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) edge = cv2.Canny(blur, 50, 150) # 查找圆形轮廓 circles = cv2.HoughCircles(edge, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=100, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0) if circles is not None: # 转化为整数坐标和半径 circles = np.uint16(np.around(circles)) for circle in circles[0,:]: center = (circle[0], circle[1]) radius = circle[2] # 在原图上绘制圆 cv2.circle(img, center, radius, (0, 255, 0), 2) # 输出圆的坐标和半径 print("圆心坐标：", center) print("圆半径：", radius) # 显示带圆形的图片 cv2.imshow("Detected circles", img) cv2.waitKey(0) else: print("未检测到圆形") 以上代码使用了OpenCV中的Hough变换函数HoughCircles来检测圆形轮廓。首先读取图片，并进行预处理，然后调用HoughCircles函数进行圆形检测。检测到圆形后，将其坐标和半径提取出来，并在原图上绘制出圆形，同时输出圆的坐标和半径。最后显示带圆形的图片，并等待按下任意键退出。如果未检测到圆形，则输出"未检测到圆形"。

用Python编写一下提取工件缺陷形状特征代码包含圆形度，最小外接矩形，长宽比，矩形度

好的，我可以为您提供一些常用的Python代码，来提取工件缺陷形状特征。以下是一个基础的样例： python import cv2 import numpy as np # 加载图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 将图像转为灰度图 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 定义阈值，将图像二值化 ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 轮廓检测，找到图像中的轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 循环遍历所有轮廓 for i in range(len(contours)): # 计算轮廓的面积 area = cv2.contourArea(contours[i]) if area < 200: continue # 计算轮廓的周长，这里使用了近似算法 perimeter = cv2.arcLength(contours[i], True) # 计算轮廓的外接矩形 x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i]) # 计算轮廓的最小外接矩形 rect = cv2.minAreaRect(contours[i]) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) # 计算轮廓的中心点坐标 M = cv2.moments(contours[i]) cx = int(M['m10'] / M['m00']) cy = int(M['m01'] / M['m00']) # 计算轮廓的形状特征 circularity = 4 * np.pi * area / (perimeter*perimeter) rectangularity = area / (w*h) aspect_ratio = float(w)/h print('缺陷%d:' % i) print('面积:', area) print('周长:', perimeter) print('中心点坐标:', cx, cy) print('圆形度:', circularity) print('最小外接矩形:', rect) print('长宽比:', aspect_ratio) print('矩形度:', rectangularity) 在上述代码中，我们使用了OpenCV库中的 cv2 模块，通过找到图像中的轮廓，并计算出一些形状特征，如圆形度、最小外接矩形、长宽比、矩形度等。您可以根据您的实际需要进行相应的修改，以便更好地适应您的工件缺陷检测任务。

写一段利用python语言，从悬臂梁振动冲击视频中利用圆心标靶检测算法提取悬臂梁上6个测点的位移，并绘制每个测点的位移时程曲线的完整算法

为了实现从悬臂梁振动冲击视频中利用圆心标靶检测算法提取悬臂梁上6个测点的位移，并绘制每个测点的位移时程曲线，我们需要使用以下步骤： 1. 导入必要的库 我们需要导入NumPy、OpenCV和Matplotlib三个库。 python import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt 2. 加载视频文件 我们需要使用OpenCV库中的cv2.VideoCapture()函数来加载视频文件。 python cap = cv2.VideoCapture('video.mp4') 3. 提取圆心标靶 我们需要使用OpenCV库中的cv2.HoughCircles()函数来提取圆心标靶。该函数可以在图像中检测圆形形状，返回圆心坐标和半径。 python while True: ret, frame = cap.read() if ret: gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0) if circles is not None: circles = np.round(circles[0, :]).astype("int") for (x, y, r) in circles: cv2.circle(frame, (x, y), r, (0, 255, 0), 4) 4. 定位测点 我们需要根据圆心标靶的位置，定位悬臂梁上的6个测点。这可以通过计算圆心标靶与悬臂梁上测点的距离来实现。 python targets = np.array([(x,y) for (x, y, r) in circles]) points = np.array([[100, 300], [230, 300], [360, 300], [490, 300], [620, 300], [750, 300]]) distances = np.sqrt(np.sum((targets[:, None, :] - points[None, :, :]) ** 2, axis=-1)) mapping = np.argmin(distances, axis=1) 5. 提取位移 我们需要根据测点位置，提取悬臂梁上每个测点的位移。这可以通过计算圆心标靶的位置变化来实现。 python displacements = [] for i in range(6): x = [] y = [] while True: ret, frame = cap.read() if ret: gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0) if circles is not None: circles = np.round(circles[0, :]).astype("int") for (x, y, r) in circles: cv2.circle(frame, (x, y), r, (0, 255, 0), 4) targets = np.array([(x,y) for (x, y, r) in circles]) displacement = targets[mapping[i]] - points[i] displacements.append(displacement) break else: break 6. 绘制位移时程曲线 我们需要使用Matplotlib库来绘制每个测点的位移时程曲线。 python plt.figure(figsize=(10,6)) plt.plot(displacements) plt.xlabel('Frame') plt.ylabel('Displacement (pixels)') plt.legend(['Point 1', 'Point 2', 'Point 3', 'Point 4', 'Point 5', 'Point 6']) plt.show() 完整代码如下：

opencv颜色识别追踪

OpenCV 是一款开源的计算机视觉库，它可以在不同平台上运行，支持多种编程语言，包括 C++、Python、Java 等。OpenCV 提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，使得开发者可以快速地实现各种视觉应用。其中，颜色识别和追踪是 OpenCV 中比较常见的应用之一。 颜色识别是指从图像中识别出指定颜色的物体或区域。通常情况下，颜色识别需要先将图像转换为 HSV（色相、饱和度、亮度）颜色空间，然后根据设定的颜色范围（如红色范围为 H=0-10 或 H=170-180）来提取出指定颜色的像素。可以使用 OpenCV 的 inRange 函数来实现。 追踪是指在一段时间内跟踪某个物体或区域的位置和运动状态。在颜色追踪中，可以使用 OpenCV 的 findContours 函数来找到指定颜色的连通区域，并计算出该区域的中心点或边界框，从而实现物体的追踪。 下面是一个简单的 OpenCV 颜色识别追踪的示例代码，使用 Python 实现： python import cv2 import numpy as np # 定义颜色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取视频帧 ret, frame = cap.read() # 转换为 HSV 颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 提取指定颜色的像素 mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) # 找到连通区域 contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历连通区域 for cnt in contours: # 计算连通区域的中心坐标 M = cv2.moments(cnt) if M['m00'] != 0: cx = int(M['m10'] / M['m00']) cy = int(M['m01'] / M['m00']) # 在图像中绘制圆形和文本 cv2.circle(frame, (cx, cy), 10, (0, 255, 0), -1) cv2.putText(frame, 'red', (cx + 10, cy + 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 1) # 显示图像 cv2.imshow('frame', frame) # 按下 q 键退出循环 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows() 在上述代码中，我们首先定义了红色的颜色范围，然后使用 inRange 函数提取出红色像素。接着，使用 findContours 函数找到红色连通区域，并计算出中心坐标。最后，在图像中绘制圆形和文本，并显示图像。使用摄像头捕获图像时，需要使用 cap.read() 函数读取视频帧。按下 q 键可以退出循环并释放资源。 总之，OpenCV 颜色识别追踪是一个非常有趣和实用的应用，可以实现很多有趣的项目，如机器人视觉导航、智能家居控制等。可以根据自己的需求和兴趣进行探索和实践。

opencv识别到物体并返回值

OpenCV可以通过图像处理技术来识别物体，并返回相关的值，如物体的位置、大小、形状等。以下是一个简单的示例代码，演示如何使用OpenCV来识别图像中的红色圆形，并返回其中心坐标。 python import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('image.png') # 转换为HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色的HSV阈值范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 提取红色区域 mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) # 在原图中画出红色区域的轮廓 contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2) # 查找最大的圆形轮廓 max_contour = None max_area = 0 for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if area > max_area: max_area = area max_contour = contour # 计算圆形的中心坐标和半径 if max_contour is not None: (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(max_contour) center = (int(x), int(y)) radius = int(radius) cv2.circle(img, center, radius, (0, 255, 0), 2) print("圆形的中心坐标：", center) else: print("未找到圆形") # 显示结果图像 cv2.imshow("Image", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在上述代码中，首先读取图像，并将其转换为HSV颜色空间。然后定义红色的HSV阈值范围，并提取红色区域。接着使用cv2.findContours()函数找到红色区域的轮廓，并在原图中画出这些轮廓。 接着找到红色区域中最大的圆形轮廓，并计算圆形的中心坐标和半径。最后在原图中画出这个圆形，并输出中心坐标的值。 运行上述代码，即可在控制台中看到圆形的中心坐标，并在显示的图像中看到圆形的位置和大小。

opencv检测多个圆的代码

下面是使用OpenCV库进行多个圆形检测的示例代码： python import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg') # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯模糊 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # 检测圆形 circles = cv2.HoughCircles(blur, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0) # 确保至少检测到一个圆形 if circles is not None: circles = np.uint16(np.around(circles)) for circle in circles[0, :]: # 提取圆心坐标和半径 x, y, radius = circle[0], circle[1], circle[2] # 绘制圆形边框和中心点 cv2.circle(image, (x, y), radius, (0, 255, 0), ) cv2.circle(image, (x, y), 2, (0, 0, 255), 3) # 显示结果 cv2.imshow('Detected Circles', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 请确保将image.jpg替换为您要检测的图像文件路径。这段代码使用Hough变换来检测图像中的圆形，并在图像上绘制出检测到的圆形的边框和中心点。

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