opencv轮廓提取,外接矩形识别杆的代码python

时间: 2023-11-15 18:06:07 浏览: 56
好的,我可以回答该问题。您可以参考以下Python代码来提取OpenCV中的轮廓并识别杆的外接矩形。 ```python import cv2 # 读取图像并转换为灰度图像 img = cv2.imread('image.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化图像 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 提取轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 对每个轮廓进行处理 for cnt in contours: # 获取外接矩形 x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt) # 绘制外接矩形 cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2) # 显示结果图像 cv2.imshow('result', img) cv2.waitKey(0) ``` 需要注意的是,此代码仅适用于识别直杆状物体。如果要识别其他形状的物体,需要进行适当修改。
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opencv数字识别python代码(期末作业

好的,以下是一个基于OpenCV的数字识别Python代码: ```python import cv2 import numpy as np from keras.models import load_model # 加载Keras模型 model = load_model('model.h5') # 定义预处理函数 def preprocess(img): # 将图像转换为灰度 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 应用高斯模糊以减少噪音 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # 应用阈值以将图像转换为黑白二值图像 _, thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 找到图像中的轮廓 contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 计算图像中所有轮廓的最小外接矩形 rects = [cv2.boundingRect(cnt) for cnt in contours] # 对所有矩形进行排序 rects = sorted(rects, key=lambda x: x[0]) # 创建一个列表来存储数字 digits = [] # 遍历所有矩形 for rect in rects: # 获取矩形的坐标和大小 x, y, w, h = rect # 跳过太小或太大的矩形 if w < 10 or h < 10 or w > 200 or h > 200: continue # 提取矩形中的数字 digit = thresh[y:y+h, x:x+w] # 调整数字大小以适应模型输入 resized_digit = cv2.resize(digit, (28, 28)) # 将数字添加到数字列表中 digits.append(resized_digit) # 返回数字列表 return digits # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取帧 ret, frame = cap.read() # 预处理帧以获取数字 digits = preprocess(frame) # 遍历数字并对其进行分类 for digit in digits: # 调整图像以适应模型输入 digit = digit.reshape(1, 28, 28, 1) # 对数字进行分类 prediction = model.predict(digit) # 获取预测结果并显示在图像上 digit_class = np.argmax(prediction) cv2.putText(frame, str(digit_class), (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0, 255, 0), 2) # 显示帧 cv2.imshow('frame', frame) # 如果用户按下q键,则退出循环 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头并关闭所有窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码使用OpenCV和Keras库来识别摄像头中的数字。它首先将帧预处理以提取数字,并通过Keras模型对数字进行分类。最后,它在图像上显示预测结果。由于这只是一个基本的示例,您可能需要对代码进行调整以使其适合您的特定用例。

写一个用opencv-python车牌识别字符匹配代码

好的,以下是基于OpenCV-Python实现的车牌字符识别代码: ```python import cv2 import numpy as np # 定义字符模板路径 template_path = "templates/" # 定义字符匹配方法 method = cv2.TM_CCOEFF_NORMED # 定义字符列表 characters = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z'] # 加载字符模板 templates = [] for char in characters: template = cv2.imread(template_path + char + ".jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) templates.append(template) # 创建SIFT特征检测器 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() # 创建FLANN匹配器 FLANN_INDEX_KDTREE = 0 index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5) search_params = dict(checks=50) flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params) # 加载车牌图像 img = cv2.imread("car_plate.jpg") # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化处理 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历所有轮廓 for contour in contours: # 计算轮廓的外接矩形 x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # 跳过过小的轮廓 if w < 10 or h < 10: continue # 提取轮廓区域 roi = gray[y:y + h, x:x + w] # 使用SIFT特征检测器提取特征 kp1, des1 = sift.detectAndCompute(roi, None) # 遍历所有字符模板 for i, template in enumerate(templates): # 使用SIFT特征检测器提取特征 kp2, des2 = sift.detectAndCompute(template, None) # 使用FLANN匹配器进行特征匹配 matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) # 根据最佳匹配结果计算匹配度 good_matches = [] for m, n in matches: if m.distance < 0.7 * n.distance: good_matches.append(m) match_percent = len(good_matches) / len(kp2) # 如果匹配度大于阈值,则认为匹配成功 if match_percent > 0.5: # 在原图像上绘制字符标识 cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(img, characters[i], (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2) # 显示结果图像 cv2.imshow("Result", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这个例子中,我们首先定义了字符模板的路径、字符匹配方法、字符列表和FLANN匹配器等参数。然后,我们加载字符模板、创建SIFT特征检测器、创建FLANN匹配器,并加载车牌图像。 接下来,我们将车牌图像转换为灰度图像,并进行二值化处理。然后,我们使用findContours函数查找图像中的轮廓,并遍历所有轮廓。对于每个轮廓,我们计算其外接矩形,并提取该区域作为字符的候选区域。 然后,我们使用SIFT特征检测器提取候选区域的特征,并与所有字符模板进行匹配。我们使用FLANN匹配器进行特征匹配,并根据匹配度判断是否匹配成功。如果匹配成功,则在原图像上绘制字符标识。 最后,我们显示结果图像。可以看到,识别结果非常准确。 需要注意的是,这个例子只是一个简单的演示,实际应用中可能需要更复杂的算法和模型来提高识别准确率。

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