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Python-Tutorial
Wie findet ich effizient wei?e kreisf?rmige Bereiche in hochaufl?senden Bildern?
Wie findet ich effizient wei?e kreisf?rmige Bereiche in hochaufl?senden Bildern?
Apr 01, 2025 pm 08:06 PM
Lokale wei?e kreisf?rmige Ziele genau in hochaufl?senden Bildern
Bei der Verarbeitung ultrahocher Aufl?sungsbilder (z. B. 9000 x 7000 Pixel) ist es entscheidend, die darin enthaltenen wei?en kreisf?rmigen Bereiche schnell und genau zu identifizieren. Dieser Artikel basiert auf Python- und OpenCV -Bibliotheken und bietet eine Optimierungsl?sung, um solche Probleme mit der Bildverarbeitung effektiv zu l?sen.
Der ursprüngliche Code wird direkt auf hochaufl?sende Bilder mit Ineffizienz angewendet. Daher müssen wir den Verarbeitungsprozess optimieren und die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Erkennung verbessern.
Detaillierte Erkl?rung der Optimierungsstrategie
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Bildgr??enanpassung: Um die Rechenkomplexit?t zu verringern, wird das Bild zuerst skaliert. Verwenden Sie die Funktion
cv2.resize(), um das Bild zu ?ndern. Reduzieren Sie das Bild beispielsweise auf ein Zehntel des Originalbildes.src = cv2.imread (Image_path) scale_factor = 0,1 REHIZE_IMAGE = CV2.RESIZE (SRC, NONE, FX = SAME_FACTOR, FY = SAME_FACTOR)
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Graustufenkonvertierung und Schwellenwertsegmentierung: Umwandeln Sie das skalierte Bild in eine Graustufenkarte und verwenden Sie die Schwellensegmentierung, um den wei?en Bereich zu extrahieren. Dieser Schritt verbessert den Kontrast des Zielbereichs.
Gray = cv2.cvtcolor (resized_image, cv2.color_bgr2gray) _, thresh = cv2.Threshold (Gray, 200, 255, CV2.Thresh_Binary)
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Morphologische Verarbeitung: Verwenden Sie den morphologischen geschlossenen Betrieb (
cv2.MORPH_CLOSE), um die kleinen Lücken im wei?en Bereich zu verbinden, um eine vollst?ndige kreisf?rmige Kontur zu bilden, wodurch die Zuverl?ssigkeit der Erkennung verbessert wird.kernel = np.ones ((5, 5), np.uint8) Schlie?en = cv2.morphologyex (Thresh, cv2.morph_close, Kernel)
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HoughCircle -Transformation: Verwenden Sie HoughCircle -Transformation (
cv2.HoughCircles), um Kreise in einem Bild zu erfassen. Die Parameter müssen gem?? den tats?chlichen Bedingungen angepasst werden, um den besten Erkennungseffekt zu erzielen.Kreise = CV2.Houghcircles (Schlie?en, CV2.hough_gradient, 1, 20, param1 = 50, param2 = 30, minradius = 0, maxradius = 0) Wenn Kreise nicht sind: Kreise = np.uint16 (np.around (Kreise)) für i in Kreisen [0,:]: cv2.circle (gegründete_image, (i [0], i [1]), i [2], (0, 255, 0), 2) cv2.circle (dresized_image, (i [0], i [1]), 2, (0, 0, 255), 3) -
Die Ergebnisse werden angezeigt: Schlie?lich wird das verarbeitete Bild angezeigt und der erkannte kreisf?rmige Bereich markiert.
CV2.Imshow ("Erkennete Kreise", angegriffene Gr??e) cv2.waitkey (0) CV2.DestroyAllwindows ()
In den obigen Schritten k?nnen wir wei?e kreisf?rmige Bereiche in hochaufl?senden Bildern effizient und genau identifizieren. Es ist zu beachten, dass der Schwellenwert und die Parameter der Hough-Transformation entsprechend dem spezifischen Bild fein abgestimmt werden müssen, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie findet ich effizient wei?e kreisf?rmige Bereiche in hochaufl?senden Bildern?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Verwenden Sie Multiprocessing.queue, um Daten zwischen mehreren Prozessen zu übergeben, die für Szenarien mehrerer Hersteller und Verbraucher geeignet sind. 2. Verwenden Sie Multiprocessing.Pipe, um eine bidirektionale Hochgeschwindigkeitskommunikation zwischen zwei Prozessen zu erreichen, jedoch nur für Zweipunktverbindungen; 3. Verwenden Sie Wert und Array, um einfache Datentypen im gemeinsamen Speicher zu speichern, und müssen mit Sperre verwendet werden, um Wettbewerbsbedingungen zu vermeiden. 4. Verwenden Sie den Manager, um komplexe Datenstrukturen wie Listen und W?rterbücher auszutauschen, die hoch flexibel sind, aber eine geringe Leistung haben und für Szenarien mit komplexen gemeinsamen Zust?nden geeignet sind. Geeignete Methoden sollten basierend auf Datengr??e, Leistungsanforderungen und Komplexit?t ausgew?hlt werden. Warteschlange und Manager eignen sich am besten für Anf?nger.
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VerififyThewindowsisoisfrommicrosoftandRecreatetheBootableUsbusingthemediacreationToolorRufuswithCorrectSettings; 2.SeSurehardwaremeetsRequeements, testramandstorageHealth und Disconnectunningaryperpherals;
Was sind die wichtigsten Vor- und Nachteile von Linux vs. Windows?
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Linux ist für alte Hardware geeignet, verfügt über eine hohe Sicherheit und ist anpassbar, hat jedoch eine schwache Softwarekompatibilit?t. Windows -Software ist reich und einfach zu bedienen, verfügt jedoch über eine hohe Ressourcenauslastung. 1. In Bezug auf die Leistung ist Linux leicht und effizient und für alte Ger?te geeignet. Windows hat hohe Hardwareanforderungen. 2. In Bezug auf die Software hat Windows eine gr??ere Kompatibilit?t, insbesondere professionelle Tools und Spiele. Linux muss Tools verwenden, um Software auszuführen. 3. In Bezug auf die Sicherheit ist das Linux -Berechtigungsmanagement strenger und Aktualisierungen sind bequem. Obwohl Windows geschützt ist, ist es immer noch anf?llig für Angriffe. 4. In Bezug auf die Nutzungsschwierigkeit ist die Linux -Lernkurve steil; Der Windows -Betrieb ist intuitiv. W?hlen Sie gem?? den Anforderungen: W?hlen Sie Linux mit Leistung und Sicherheit aus und w?hlen Sie Windows mit Kompatibilit?t und Benutzerfreundlichkeit aus.
Ethereum Shines: Bank of America beginnt die digitale Verm?gensverfolgung, ETH wird wieder im Fokus
Aug 01, 2025 pm 08:09 PM
Die Bank of America beginnt die Digital Asset Tracking, um die Anerkennung der Anerkennung von Ethereum bei der Mainstream -Finanzierung zu markieren. 1. Erh?hung der Rechtm??igkeitserkennung; 2. Es kann Institutionen für die Zuordnung digitaler Verm?genswerte anziehen. 3.. F?rdern Sie den Compliance -Prozess; 4. Best?tigen Sie die Anwendungsaussichten und den potenziellen Wert von ETH als "digitales ?l"; Ethereum ist aufgrund seines riesigen DAPP -?kosystems, 1. Upgrade -Technologie auf POS, im Mittelpunkt geworden, um die Skalierbarkeit, Sicherheit und Nachhaltigkeit zu verbessern. 2. Support Kreditvergabe, Handel und andere Finanzdienstleistungen als Kern von Defi; 3.. NFT Wohlstand unterstützen und die ?kologische Nachfrage konsolidieren; 4.. Erweitern Sie Anwendungen auf Unternehmensebene wie Lieferkettenmanagement; 5. EIP-1559 führt einen Deflationsmechanismus ein, um die Knappheit zu verbessern. Zu den Top -Handelsplattformen geh?ren: 1. Binance (Handelsvolumen)
Wie führe ich SQL -Abfragen in Python aus?
Aug 02, 2025 am 01:56 AM
Installieren Sie den entsprechenden Datenbanktreiber; 2. verwenden Sie Connect (), um eine Verbindung zur Datenbank herzustellen. 3. Erstellen Sie ein Cursorobjekt; V. 5. Verwenden Sie Fetchall () usw., um Ergebnisse zu erhalten. 6. Commit () ist nach der ?nderung erforderlich; 7. Schlie?lich schlie?en Sie die Verbindung oder verwenden Sie einen Kontextmanager, um sie automatisch zu behandeln. Der vollst?ndige Prozess stellt sicher, dass die SQL -Operationen sicher und effizient sind.
Python Boto3 S3 Upload -Beispiel Upload
Aug 02, 2025 pm 01:08 PM
Verwenden Sie Boto3, um Dateien auf S3 hochzuladen, um Boto3 zuerst zu installieren und AWS -Anmeldeinformationen zu konfigurieren. 2. Erstellen Sie einen Client über boto3.client ('s3') und rufen Sie die Methode upload_file () auf, um lokale Dateien hochzuladen. 3.. Sie k?nnen S3_Key als Zielpfad angeben und den lokalen Dateinamen verwenden, wenn er nicht angegeben ist. V. 5. ACL, ContentType, StorageClass und Metadaten k?nnen durch den Parameter exteralArgs eingestellt werden. 6. Für Speicherdaten k?nnen Sie Bytesio verwenden, um W?rter zu erstellen
