OpenCV两种不同方法实现粘连大米分割计数 背景介绍 测试图如下,图中有个别米粒相互粘连,本文主要演示如何使用OpenCV用两种不同方法将其分割并计数。 方法一:基于分水岭算法 基于分水岭算法分割步骤如下: 【1】高斯滤波 + 二值化 +开运算 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = cv2.GaussianBlur(...
分割计数效果: 中间执行结果略去,大家可以复制源码和图片自己运行,查看中间结果,简单来做个总结: 预处理---基本就是二值化和形态学操作 粘连分割---距离变换少不了 分水岭算法---根据实际情况使用,有时候分割不太可控,慎用 参考资料: https://www./2015/11/02/watershed-opencv/ https://www./content/154520...
实例图片来源于网络,目标是分割下图中圆形目标并计数。 本文实现效果如下: 实现步骤 【1】灰度转换 + 均值滤波 + 二值化,得到参考背景 代码语言:javascript 复制 img=cv2.imread('src.jpg')cv2.imshow("src",img)gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow("gray",gray)blur=cv2.medianBlur(gray,...
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1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 using namespace cv; 5 using namespace std; 6 7 int main(int argc, char** argv) {
本文主要介绍基于基于形态学+连通域处理实现粘连物体的分割与计数方法,并对比Halcon与OpenCV实现差异。 背景介绍 在实际的视觉应用场景中,我们常常会遇到物体/元件的计数问题,而计数时比较常见的情形就是物体相邻或粘连,对相邻或粘连物体的分割将直接影响着最终计数的准确性。后面将分篇介绍粘连物体分割计数的常用方法,包...
三个OpenCV目标分割计数实例(附源码) 视觉/图像重磅干货,第一时间送达 下面实例核心步骤或者算法: 二值化+形态学预处理 距离变换 分水岭算法 实例一:硬币分割计数 上代码: 代码语言:javascript 复制 #importthe necessary packages from skimage.featureimportpeak_local_max...
分割计数效果: 中间执行结果略去,大家可以复制源码和图片自己运行,查看中间结果,简单来做个总结: 预处理---基本就是二值化和形态学操作 粘连分割---距离变换少不了 分水岭算法---根据实际情况使用,有时候分割不太可控,慎用 参考资料: https://www.pyimagesearch.com/2015/11/02/watershed-opencv/ ...
实战篇:粘连物体分割——利用角点检测、定ROI区域、透视变换、几何分割实现瓶盖分割计数 一、背景 二、思路 三、代码 四、效果 五、声明 一、背景 在去年学习opencv的过程当中,做过一张瓶盖分割的练习。目的就是为了分割出每个瓶盖,当时想着,除了霍夫圆检测思路之外,能不能根据相连瓶盖的特征进行分割...
三个OpenCV目标分割计数实例(附源码) 下面实例核心步骤或者算法: 二值化+形态学预处理 距离变换 分水岭算法 实例一:硬币分割计数 上代码: # import the necessary packages from skimage.feature import peak_local_max from skimage.morphology import watershed...