PythonとOpenCVを使用して9000x7000ピクセルの畫像から2つの円形領(lǐng)域を抽出する方法は？
Apr 01, 2025 pm 09:42 PM
Pythonとopencvは、9000x7000ピクセルの畫像で2つの円形領(lǐng)域を効率的に抽出します
超高解像度の畫像（9000x7000ピクセルなど）を処理し、それらから特定の形狀（円など）を抽出することは、畫像処理とコンピュータービジョンの一般的な課題です。この記事では、PythonおよびOpenCVライブラリを使用したソリューションを提供し、ターゲットの円形領(lǐng)域を効率的かつ正確に抽出します。
既存のコードの問題は、検出されたサークルが多すぎて、必要な2つの円領(lǐng)域を正確に選択することが不可能であることです。改善のために、次の戦略を採用します。
- 畫像前処理：スケーリングとノイズリダクション：まず、処理効率を向上させるために、元の畫像を適切なサイズに削減します。同時に、ガウスブルールフィルターが適用され、畫像ノイズが減少し、それによって円形検出の精度が向上します。
CV2をインポートします npとしてnumpyをインポートします Image_path = r "c：\ users \ 17607 \ desktop \ smls pictures \ pic_20231122151507973.bmp" ＃畫像を読むimg = cv2.imread（image_path） ＃畫像をズームする（実際の狀況に応じてズーム比を調(diào)整） scale_percent = 10＃scale ?1/10の元の畫像 width = int（img.shape [1] / scale_percent） height = int（img.shape [0] / scale_percent） dim =（幅、高さ） resized_img = cv2.resize（img、dim、interpolation = cv2.inter_area） ＃grayscaleコンバージョングレー= cv2.cvtcolor（sezized_img、cv2.color_bgr2gray） ＃gaussianblurred = cv2.gaussianblur（灰色、（5、5）、0）
- エッジ検出：Cannyアルゴリズム：Canny Edge検出アルゴリズムを使用して、畫像エッジ情報を抽出し、その後の円形検出に備えます。
＃キャニーエッジ検出エッジ= cv2.canny（Blurred、50、150）
- サークル検出：Hough Transform ：Hough Circle Transformationを使用して、畫像の円を検出します。キーは、必要な2つの円のみが検出されることを確認(rèn)するためのパラメーター調(diào)整です。ここでは、円の半徑に従ってフィルタリングし、2つの最大の円を選択します。
＃houghcircle変換サークル= cv2.houghcircles（edges、cv2.hough_gradient、1、40、param1 = 50、param2 = 30、minradius = 0、maxradius = 0）
サークルがいない場合：
circles = np.uint16（np.around（円））
＃最大の2つの円を選択=円[0、：]
circles = circles [np.argsort（circles [：、2]）[:: -1] [：2]]＃円內(nèi)でiの最大半徑を持つ2つの円を選択します。
center_x、center_y、radius = i
＃draw circle cv2.circle（resized_img、（center_x、center_y）、radius、（0、0、255）、2）
cv2.circle（resized_img、（center_x、center_y）、2、（255、0、0）、3）
cv2.imshow（「検出された円」、sezized_img）
cv2.waitkey（0）
cv2.destroyallwindows（）
上記の手順を通じて、高解像度畫像から2つの最大の円形領(lǐng)域を効果的に抽出し、視覚化の結(jié)果によってそれらを検証できます。最適な検出効果を?qū)g現(xiàn)するには、実際の畫像に従ってscale_percentおよびHough変換のパラメーターを調(diào)整する必要があることに注意する必要があります。 2つの円が似たサイズの場合、中心座標(biāo)またはその他の機能に基づいて、より洗練された選択が必要になる場合があります。
以上がPythonとOpenCVを使用して9000x7000ピクセルの畫像から2つの円形領(lǐng)域を抽出する方法は？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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