python opencv图像识别教程整理,pythonopencv图像识别

　　这篇文章主要介绍了如何利用Python OpenCV实现检测图片中的圆形，文中的示例代码讲解详细，感兴趣的小伙伴快跟随小编一起学习一下

　　效果展示

　　中心的三个没检测到

　　导入cv2

　　将数组作为铭牌导入

　　将matplotlib.pyplot作为血小板计数导入

　　w=20

　　h=5

　　params=cv2 .SimpleBlobDetector_Params()

　　# Setup SimpleBlobDetector参数。

　　打印(参数)

　　打印（参数)

　　打印（类型（参数))

　　#按区域过滤。

　　params.filterByArea=True

　　params.minArea=10e1

　　params.maxArea=10e3

　　params.minDistBetweenBlobs=25

　　# params.filterByColor=True

　　params.filterByConvexity凸度凸度=假

　　#调整这些你认为合适的

　　#按循环过滤

　　# params。filterbycircularity=False

　　# params.minCircularity=0.2

　　# params.blobColor=0

　　# # #按凸度过滤

　　# params.filterByConvexity凸度凸度=真

　　# params。部凸度=0.87

　　#按惯性过滤

　　# params.filterByInertia=True

　　# params.filterByInertia=False

　　# params.minInertiaRatio=0.01

　　# img=cv2。我在读(圆圈/圆环。jpg ，1)

　　img=cv2。im read( circles/Snap _ 001。jpg ，1)

　　gray=cv2.cvtColor(img，cv2 .COLOR_BGR2GRAY)

　　#检测斑点。

　　# image=cv2.resize(gray_img，(int(img.shape[1]/4)，int(img.shape[0]/4))，1，1，cv2 .INTER _线性)

　　# image=cv2.resize(gray_img，dsize=None，fx=0.25，fy=0.25，插值=cv2 .INTER _线性)

　　minThreshValue=120

　　_，gray=cv2.threshold(gray，minThreshValue，255，cv2 .THRESH_BINARY)

　　gray=cv2.resize(gray，dsize=None，fx=2，fy=2，interpolation=cv2 .INTER _线性)

　　# plt.imshow(灰色)

　　# cv2.imshow(灰色，灰色)

　　检波器=cv2 .SimpleBlobDetector_create(参数)

　　关键点=检测器。检测器（灰色)

　　打印(len(关键点))

　　图=plt .图()

　　# im _ with _ keypoints=cv2。画关键点(gray，key points，np.array([])，(0，0，255)，cv2 .DRAW _ MATCHES _ FLAGS _ DRAW _ RICH _ key点)

　　im _ with _ keypoints=cv2。画关键点(gray，key points，np.array([])，(0，0，255)，cv2 .DRAW _ MATCHES _ FLAGS _ DRAW _ RICH _ key点)

　　PLT。im秀(cv2。CVT颜色(im _ with _ key points，cv2 .COLOR_BGR2RGB)，插值=双三次)

　　fname=要点

　　titlestr=%s找到了%d个关键点% (fname，len(keypoints))

　　计划标题（标题串)

　　plt.show()

　　# cv2.imshow(graykey ，灰色)

　　# cv2.waitKey()

　　图。画布。设置窗口标题

　　ret，拐角=cv2。findcirclesgrid(gray，(w，h)，flags=(cv2 .CALIB _ CB _对称_网格cv2 .CALIB_CB_CLUSTERING)，blobDetector=detector)

　　如果拐角不是无：

　　cv2。画板角(img，(宽，高)，角，角不是无)

　　打印("查找斑点”)

　　# # cv2.imshow(findCorners ，img)

　　# cv2.waitKey()

　　plt.imshow(img)

　　plt.show()

　　以上就是Python OpenCV实现图片中的圆形检测的详细内容，更多关于Python OpenCV圆形检测的资料请关注盛行信息技术软件开发工作室其它相关文章！

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