Opencv-图像检测学习

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图像检测/

图像检测/01 灰度对比.py

805B

图像检测/02 图像边缘增强.py

1.09KB

图像检测/03 去噪.py

724B

图像检测/04 直线检测.py

650B

图像检测/05-1 圆形检测简单.py

1.17KB

图像检测/05-2 圆形检测复杂.py

图像检测/img/

图像检测/img/01-灰度对比.jpg

71.61KB

图像检测/img/02（图像边缘增强）.jpg

182.34KB

图像检测/img/03（去噪）.jpg

13.57KB

图像检测/img/04（直线检测）.jpg

293.13KB

图像检测/img/05-1（圆形检测简单）.jpg

80.8KB

图像检测/img/05-2（圆形检测复杂）.jpg

148.07KB

图像检测/test.jpg

148.07KB

资源内容介绍

图像检测学习

import cv2import numpy as np# 读取图片image = cv2.imread('test.jpg')# 将图片转换为灰度图gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 使用高斯模糊减少噪声blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (9, 9), 0)# 使用霍夫圆变换检测圆circles = cv2.HoughCircles(blurred, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=70)# 初始化计数器small_circle_count = 0medium_circle_count = 0# 确保至少找到一个圆if circles is not None: circles = np.uint16(np.around(circles)) for i in circles[0, :]: if 0 <= i[2] < 40: # 小圆 cv2.circle(image, (i[0], i[1]), i[2], (255, 0, 255), 2) # 紫色框小圆 small_circle_count += 1 elif 40 <= i[2] <= 50: # 中圆 cv2.circle(image, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2) # 红色框中圆 medium_circle_count += 1# 显示结果和统计数量print(f"Detected {small_circle_count} small circles.")print(f"Detected {medium_circle_count} medium circles.")cv2.imshow('Detected Circles', image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

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