Как извлечь специальные цели из изображения с помощью opencv — python ⇐ Python
-
Anonymous
Как извлечь специальные цели из изображения с помощью opencv — python
Я новичок в обработке изображений. Пожалуйста, дайте мне несколько советов по извлечению области зеленого прямоугольника на следующем изображении.
Введите описание изображения здесь
Я выполнил простую обработку изображения, включая считывание изображения, придание серого цвета, бинаризацию, обнаружение ярких краев, морфологическую обработку. .
Надеюсь, это поможет.
оригинальное
посерение
бинаризация
обнаружение границ
морфологическая обработка Это код.
импортировать cv2 импортировать numpy как np in_file = r"D:test_cut_2.jpg" изображение = cv2.imdecode(np.fromfile(in_file, dtype=np.uint8), -1) # поседение серый = cv2.cvtColor(изображение, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # обнаружение края конфеты края = cv2.Canny(серый, 100, 200) # бинаризация _,binary_image = cv2.threshold(серый, 125, 255, cv2.THRESH_BINARY) # морфологическая обработка ядро = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) расширенный = cv2.dilate(binary_image, ядро, итерации = 2) dst = cv2.erode(binary_image, ядро, итерации=2) cv2.imshow('Исходное фото', изображение) cv2.imshow('серое фото', серый) cv2.imshow('Двоичное изображение',binary_image) cv2.imshow('края', края) cv2.imshow('dst', dst) cv2.imshow('расширенный', расширенный) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
Я новичок в обработке изображений. Пожалуйста, дайте мне несколько советов по извлечению области зеленого прямоугольника на следующем изображении.
Введите описание изображения здесь
Я выполнил простую обработку изображения, включая считывание изображения, придание серого цвета, бинаризацию, обнаружение ярких краев, морфологическую обработку. .
Надеюсь, это поможет.
оригинальное
посерение
бинаризация
обнаружение границ
морфологическая обработка Это код.
импортировать cv2 импортировать numpy как np in_file = r"D:test_cut_2.jpg" изображение = cv2.imdecode(np.fromfile(in_file, dtype=np.uint8), -1) # поседение серый = cv2.cvtColor(изображение, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # обнаружение края конфеты края = cv2.Canny(серый, 100, 200) # бинаризация _,binary_image = cv2.threshold(серый, 125, 255, cv2.THRESH_BINARY) # морфологическая обработка ядро = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) расширенный = cv2.dilate(binary_image, ядро, итерации = 2) dst = cv2.erode(binary_image, ядро, итерации=2) cv2.imshow('Исходное фото', изображение) cv2.imshow('серое фото', серый) cv2.imshow('Двоичное изображение',binary_image) cv2.imshow('края', края) cv2.imshow('dst', dst) cv2.imshow('расширенный', расширенный) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
