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Python與OpenCV高效提取9000x7000像素圖片中的兩個(gè)圓形區(qū)域
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如何使用Python和OpenCV從9000x7000像素的圖片中提取兩個(gè)圓形區(qū)域?

Apr 01, 2025 pm 09:42 PM
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如何使用Python和OpenCV從9000x7000像素的圖片中提取兩個(gè)圓形區(qū)域?

Python與OpenCV高效提取9000x7000像素圖片中的兩個(gè)圓形區(qū)域

處理超高分辨率圖像(例如9000x7000像素)並從中提取特定形狀(例如圓形)是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的常見(jiàn)挑戰(zhàn)。本文提供一種使用Python和OpenCV庫(kù)的解決方案,高效準(zhǔn)確地提取目標(biāo)圓形區(qū)域。

現(xiàn)有代碼存在的問(wèn)題是:檢測(cè)到的圓形過(guò)多,無(wú)法精確選取所需的兩處圓形區(qū)域。 為了改進(jìn),我們將採(cǎi)用以下策略:

  1. 圖像預(yù)處理:縮放與降噪:首先,為了提高處理效率,我們將原始圖像縮小至合適的尺寸。同時(shí),應(yīng)用高斯模糊濾波器來(lái)減少圖像噪聲,從而提高圓形檢測(cè)的準(zhǔn)確性。
 import cv2
import numpy as np

image_path = r"c:\users\17607\desktop\smls pictures\pic_20231122151507973.bmp"

# 讀取圖像img = cv2.imread(image_path)

# 縮放圖像(調(diào)整縮放比例根據(jù)實(shí)際情況)
scale_percent = 10 # 縮放至原圖的1/10
width = int(img.shape[1] / scale_percent)
height = int(img.shape[0] / scale_percent)
dim = (width, height)
resized_img = cv2.resize(img, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)

# 灰度轉(zhuǎn)換gray = cv2.cvtColor(resized_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 高斯模糊blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
  1. 邊緣檢測(cè):Canny算法:使用Canny邊緣檢測(cè)算法提取圖像邊緣信息,為後續(xù)圓形檢測(cè)做準(zhǔn)備。
 # Canny邊緣檢測(cè)edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)
  1. 圓形檢測(cè):霍夫變換:利用霍夫圓變換(HoughCircles)檢測(cè)圖像中的圓形。關(guān)鍵在於參數(shù)調(diào)整,以確保只檢測(cè)到我們需要的兩個(gè)圓形。這裡我們根據(jù)圓的半徑大小進(jìn)行篩選,選擇兩個(gè)最大的圓形。
 # 霍夫圓變換circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 40, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

if circles is not None:
    circles = np.uint16(np.around(circles))
    # 選擇兩個(gè)最大的圓circles = circles[0, :]
    circles = circles[np.argsort(circles[:, 2])[::-1][:2]] # 選擇半徑最大的兩個(gè)圓for i in circles:
        center_x, center_y, radius = i
        # 在縮放後的圖像上繪製圓形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("Detected Circles", resized_img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

通過(guò)以上步驟,我們可以有效地從高分辨率圖像中提取出兩個(gè)最大的圓形區(qū)域,並通過(guò)可視化結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。 需要注意的是, scale_percent和霍夫變換的參數(shù)需要根據(jù)實(shí)際圖像進(jìn)行調(diào)整,以達(dá)到最佳的檢測(cè)效果。 如果兩個(gè)圓形大小相近,可能需要根據(jù)圓心坐標(biāo)或其他特徵進(jìn)行更精細(xì)的選擇。

以上是如何使用Python和OpenCV從9000x7000像素的圖片中提取兩個(gè)圓形區(qū)域?的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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