opencv python 检测圆形区域内斑点并用圆标注

时间: 2023-07-08 22:30:50 浏览: 37
可以使用OpenCV的Hough圆检测算法来检测圆形区域内的斑点并用圆标注。以下是示例代码: ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像并将其转换为灰度图像 img = cv2.imread('image.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯模糊 gray_blur = cv2.GaussianBlur(gray, (9, 9), 2) # 使用Hough圆检测算法检测圆形斑点 circles = cv2.HoughCircles(gray_blur, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0) # 将圆形区域内的斑点用圆标注 if circles is not None: circles = np.uint16(np.around(circles)) for i in circles[0, :]: cv2.circle(img, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这个示例代码中,我们首先读取了图像并将其转换为灰度图像,然后进行高斯模糊以消除噪声。接下来,我们使用OpenCV的`HoughCircles`函数来检测圆形斑点。在这个函数中,我们使用了一些参数,例如`param1`和`param2`,这些参数可以调整以获得最佳的检测结果。如果检测到圆形斑点,我们就用绿色的圆圈将其标注出来,并显示结果图像。 注意,这个示例代码只是一个简单的演示,实际应用中可能需要调整一些参数以获得更好的检测效果。

相关推荐

要在已经检测到的圆形区域内检测并用圆标注亮斑区域,可以使用以下步骤: 1. 读取图像并转换为灰度图像。 2. 对灰度图像进行滤波处理,可以使用高斯滤波或中值滤波。 3. 对滤波后的图像进行二值化处理,可以使用自适应阈值或固定阈值。 4. 对二值化后的图像进行形态学处理,可以使用开运算或闭运算,以去除噪声和填补空洞。 5. 针对每个圆形区域,使用cv2.boundingRect()函数来获取包围矩形。 6. 将包围矩形作为ROI(感兴趣区域)来提取亮斑区域,并使用cv2.HoughCircles()函数来检测亮斑区域中的圆形。 7. 在原图像上使用cv2.circle()函数绘制圆形标注亮斑区域。 以下是一个示例代码: python import cv2 import numpy as np # 读取图像并转换为灰度图像 img = cv2.imread('image.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯滤波和自适应阈值二值化 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) thresh = cv2.adaptiveThreshold(blur, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2) # 开运算和闭运算 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel) closing = cv2.morphologyEx(opening, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 检测圆形区域 circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param1=100, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0) # 针对每个圆形区域,检测亮斑区域并绘制圆形标注 if circles is not None: circles = np.round(circles[0, :]).astype("int") for (x, y, r) in circles: roi = closing[y-r:y+r, x-r:x+r] circles2 = cv2.HoughCircles(roi, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=10, minRadius=5, maxRadius=15) if circles2 is not None: circles2 = np.round(circles2[0, :]).astype("int") for (x2, y2, r2) in circles2: cv2.circle(img, (x+x2-r, y+y2-r), r2, (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Result', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在这个示例中,我们首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后使用高斯滤波和自适应阈值二值化来减少噪声和提高亮斑区域的对比度。接下来使用开运算和闭运算来进一步去除噪声并填补空洞。然后使用cv2.HoughCircles()函数来检测圆形区域,并使用cv2.boundingRect()函数来获取每个圆形区域的包围矩形。然后将包围矩形作为ROI来提取亮斑区域,并使用cv2.HoughCircles()函数来检测亮斑区域中的圆形。最后在原图像上使用cv2.circle()函数绘制圆形标注亮斑区域。最终将结果显示在图像上。
要提取圆形区域中的圆形斑点,你可以使用OpenCV中的二值化和形态学操作。 下面是一个示例代码,演示了如何使用二值化和形态学操作来提取圆形区域中的圆形斑点: python import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('circle_roi.jpg') # 灰度化和二值化 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) # 形态学操作 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) closing = cv2.morphologyEx(opening, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=2) # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(closing, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 for i, contour in enumerate(contours): area = cv2.contourArea(contour) if area < 10 or area > 100: continue (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) center = (int(x), int(y)) radius = int(radius) cv2.circle(img, center, radius, (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow('result', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在这里,我们首先将圆形区域进行灰度化和二值化,然后使用形态学操作来去除噪点和孔洞。接着,我们使用cv2.findContours()函数查找轮廓,并使用cv2.minEnclosingCircle()函数计算每个轮廓的最小外接圆,如果圆形斑点的面积在10到100之间,就绘制出来。 在循环中,我们将绘制出的圆形斑点通过cv2.imshow()函数显示出来,你可以更改代码来保存提取的圆形斑点或进行其他操作。
你可以按照以下步骤来获取圆形区域内的亮斑并用圆标记: 1. 使用cv2.HoughCircles函数来检测图像中所有的圆形区域,返回的结果是一个圆心坐标和半径的列表。 2. 对于每一个圆形区域,使用cv2.mean函数来计算该区域的平均亮度值。 3. 对于所有平均亮度值超过阈值的圆形区域,使用cv2.circle函数在图像上画一个圆形,并标记该区域。 下面是一个示例代码,你可以参考一下: import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 设置圆形区域半径和阈值 radius = 50 threshold = 200 # 使用cv2.HoughCircles函数检测圆形区域 circles = cv2.HoughCircles(img, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=radius, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=radius) if circles is not None: # 将圆形区域的坐标和半径转换成整数 circles = np.round(circles[0, :]).astype("int") # 遍历所有圆形区域 for (x, y, r) in circles: # 计算圆形区域的平均亮度值 mean = cv2.mean(img[y-r:y+r, x-r:x+r])[0] # 如果平均亮度值超过阈值,就在图像上画一个圆形 if mean > threshold: cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在这个示例代码中,我们读取了一张灰度图像,并使用cv2.HoughCircles函数检测图像中的圆形区域。然后,对于每一个圆形区域,我们计算了该区域的平均亮度值,并根据阈值来判断是否在图像上画一个圆形。最后,我们使用cv2.imshow函数显示图像,并等待按下任意键后关闭窗口。
使用OpenCV进行轮廓检测、斑点检测或圆形检测可以使用以下代码: 首先,导入必要的库和读取图像: python import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('image.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 接下来,使用阈值处理将图像转换为二进制图像: python ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) 接着,使用形态学操作去除噪点: python kernel = np.ones((3,3), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(thresh,cv2.MORPH_OPEN,kernel,iterations=2) 对于轮廓检测,可以使用cv2.findContours()函数: python contours, hierarchy = cv2.findContours(opening,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 对于斑点检测或圆形检测,可以使用cv2.HoughCircles()函数: python circles = cv2.HoughCircles(opening,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0) 最后,可以将检测结果可视化: python cv2.drawContours(img, contours, -1, (0,0,255), 2) for i in circles[0,:]: cv2.circle(img,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2) cv2.imshow('image',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 完整代码如下: python import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('image.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) kernel = np.ones((3,3), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(thresh,cv2.MORPH_OPEN,kernel,iterations=2) contours, hierarchy = cv2.findContours(opening,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) circles = cv2.HoughCircles(opening,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0) cv2.drawContours(img, contours, -1, (0,0,255), 2) for i in circles[0,:]: cv2.circle(img,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2) cv2.imshow('image',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
### 回答1: 我可以提供一段简单的Python代码来帮助您实现OpenCV圆形检测。import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测圆形 circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1.2, 100) # 绘制 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), 4)     cv2.imshow('detected circles', img) cv2.waitKey(0) ### 回答2: OpenCV是一个开源的计算机视觉库,可以用于图像处理和计算机视觉任务。在Python中使用OpenCV进行圆形检测的代码如下: 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像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用霍夫圆检测进行圆形检测 circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 100, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0) # 确保检测到至少一个圆 if circles is not None: # 将圆的坐标和半径转换为整数 circles = np.round(circles[0, :]).astype("int") # 遍历圆并绘制出来 for (x, y, r) in circles: cv2.circle(image, (x, y), r, (0, 255, 0), 4) # 显示图像 cv2.imshow("Detected Circles", image) cv2.waitKey(0) 这段代码首先使用cv2.imread函数读取一张图像。然后,通过调用cv2.cvtColor将图像转换为灰度图像。接下来,使用cv2.HoughCircles进行圆形检测。函数的参数包括灰度图像,检测方法,像素分辨率,两个阈值参数,以及最小半径和最大半径参数。 如果找到了至少一个圆,我们将其坐标和半径转换为整数,并使用cv2.circle函数绘制出来。最后,通过调用cv2.imshow显示图像,并通过cv2.waitKey(0)等待用户按下任意键关闭图像窗口。 ### 回答3: 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。在Python中使用OpenCV进行圆形检测的代码如下: 首先,导入必要的库: python import cv2 import numpy as np 然后,读取图像并将其转换为灰度图像: python image = cv2.imread('image.jpg') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 接下来,使用霍夫圆变换检测图像中的圆形: python circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1.2, minDist=100) 这里的参数解释如下: - gray:输入的灰度图像 - cv2.HOUGH_GRADIENT:使用霍夫梯度法进行圆形检测 - 1.2:表示圆心之间的最小距离,这个值越小,检测到的圆形数量越多 - minDist:两个圆之间的最小距离,如果设置得太小,可能会将相邻的圆误认为一个圆 检测到的圆形结果存储在circles变量中,是一个三维数组,每个圆用一个包含三个值的一维数组表示: python if circles is not None: circles = np.round(circles[0, :]).astype("int") for (x, y, r) in circles: cv2.circle(image, (x, y), r, (0, 255, 0), 4) cv2.rectangle(image, (x - 5, y - 5), (x + 5, y + 5), (0, 128, 255), -1) 这段代码首先将检测到的圆的坐标和半径进行四舍五入并转换为整数型,然后使用cv2.circle函数在原始图像上绘制圆形,使用cv2.rectangle函数绘制出圆形的外接矩形。 最后,显示结果图像: python cv2.imshow("Circle Detection", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 以上就是OpenCV圆形检测的Python代码。
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。

最新推荐

基于python-opencv实现木质工件的污渍和划痕识别和分类

这个项目是我的本科毕业设计,主要针对传送带上的木质圆形工件的缺陷识别和分类,并且进行工件的计数和缺陷工件的计数。这里我主要是识别污渍和划痕 缺陷类型 污渍: 划痕: 最后的成果 sum:为工件的总个数 ...

python+opencv轮廓检测代码解析

主要介绍了python+opencv轮廓检测代码解析,本文实例实现对图片的简单处理,比如图片的读取,灰度显示等相关内容,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下

Python opencv 找包含多个区域的最小外接矩形

包含多个区域的最小外接矩形''' image = cv2.imread('./label.png') B, G, R = cv2.split(image) ret, thresh = cv2.threshold(G, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY) print(thresh.shape) # 单通道复制为三通道 ...代替...

opencv python 图像轮廓/检测轮廓/绘制轮廓的方法

主要介绍了opencv python 图像轮廓/检测轮廓/绘制轮廓的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

Python Opencv任意形状目标检测并绘制框图

主要为大家详细介绍了Python Opencv任意形状目标检测,并绘制框图,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

DAC简介及参考电路PPT学习教案.pptx

DAC简介及参考电路PPT学习教案.pptx

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

OceanBase数据库简介及原理解析

# 1. OceanBase数据库概述 ## 1.1 OceanBase数据库的发展历程 OceanBase数据库是由阿里巴巴集团自主研发的一款分布式关系型数据库系统,起源于阿里集团的业务需求和技术挑战。自2010年开始研发,经过多年的迭代和优化,OceanBase已经成为阿里巴巴集团重要的核心数据库产品之一。在实际的业务场景中,OceanBase已经被广泛应用于金融、电商、物流等各个领域。 ## 1.2 OceanBase数据库的特点和优势 OceanBase数据库具有以下特点和优势: - **分布式架构**:OceanBase采用多副本分布式架构,可以实现高可用和数据容灾。 -

python的pandas读取excel怎么将excel表里的列从1开始而不是0

在 Pandas 中,数据框的列默认从0开始编号,但我们可以通过自定义函数来进行数据列的转换。可以先将读取的数据框列的第一个值设为1,然后对后续列进行递增处理。 以下是示例代码: ```python import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx') # 定义函数将列从1开始 def reset_column(x): return str(int(x) + 1) # 应用函数到所有列名 df = df.rename(columns=reset_column) # 打印数据框

第三章薪酬水平、薪酬系统的运行与控制.pptx

第三章薪酬水平、薪酬系统的运行与控制.pptx