高解像度畫像で白い円形のターゲットを正確に見つけます
超高解像度畫像（9000x7000ピクセルなど）を処理する場合、その中の白い円形領(lǐng)域をすばやく正確に識別することが重要です。この記事は、PythonおよびOpenCVライブラリに基づいており、そのような畫像処理の問題を効果的に解決するための最適化ソリューションを提供します。
元のコードは、非効率で高解像度の畫像に直接適用されます。したがって、処理プロセスを最適化し、検出の精度と速度を改善する必要があります。
最適化戦略の詳細(xì)な説明
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畫像サイズの調(diào)整：計算の複雑さを減らすために、畫像が最初にスケーリングされます。
cv2.resize()関數(shù)を使用して畫像をサイズ変更します。たとえば、畫像を元の畫像の10分の1に減らします。src = cv2.imread（image_path） Scale_Factor = 0.1 resized_image = cv2.resize（src、none、fx = scale_factor、fy = scale_factor）
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グレースケールの変換としきい値セグメンテーション：スケーリングされた畫像をグレースケールマップに変換し、しきい値セグメンテーションを使用して白い領(lǐng)域を抽出します。このステップは、ターゲット領(lǐng)域のコントラストを強化します。
GRAY = CV2.CVTCOLOR（resized_image、cv2.color_bgr2gray） _、thresh = cv2.threshold（gray、200、255、cv2.thresh_binary）
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形態(tài)學(xué)的処理：形態(tài)學(xué)的閉鎖操作（
cv2.MORPH_CLOSE）を使用して、白い領(lǐng)域の小さなギャップを接続して完全な円形の輪郭を形成し、検出の信頼性を改善します。kernel = np.ones（（5、5）、np.uint8） 閉鎖= cv2.morphologyex（thresh、cv2.morph_close、kernel）
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Houghcircle変換： Houghcircle変換（
cv2.HoughCircles）を使用して、畫像の円を検出します。最適な検出効果を?qū)g現(xiàn)するには、実際の條件に従ってパラメーターを調(diào)整する必要があります。円= cv2.houghcircles（閉じる、cv2.hough_gradient、1、20、param1 = 50、param2 = 30、minradius = 0、maxradius = 0） サークルがいない場合： circles = np.uint16（np.around（円）） 輪のある私のために[0、：]： cv2.circle（resized_image、（i [0]、i [1]）、i [2]、（0、255、0）、2） cv2.circle（resized_image、（i [0]、i [1]）、2、（0、0、255）、3） -
結(jié)果が表示されます。最後に、処理された畫像が表示され、検出された円形領(lǐng)域がマークされています。
cv2.imshow（「検出された円」、sezized_image） cv2.waitkey（0） cv2.destroyallwindows（）
上記の手順を通じて、高解像度畫像の白い円形領(lǐng)域を効率的かつ正確に識別できます。最良の結(jié)果を得るには、特定の畫像に従って、Hough変換のしきい値とパラメーターを微調(diào)整する必要があることに注意する必要があります。
以上が高解像度畫像で白い円形領(lǐng)域を効率的に見つける方法は？の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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