使用opencv 检查图像中的目标对象数量

2010-07-13 05:31:09 1.2k 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

Python|OpenCV-实现识别目标图像中的圆圈将彩色图像转换为灰度图像，这样可以简化后续处理流程并且减少计算量，因为在很多情况下，形状检测在灰度图上就足以完成。数组表示图像数据，参数传入图像文件的路径。为了减少图像中的噪声对圆检测的影响，通常会对灰度图像进行高斯模糊处理。在实际应用中，可能需要根据不同的图像特点，对霍夫圆变换的参数（如。库（用于处理数组数据，OpenCV 中很多图像数据结构基于。函数显示绘制了检测到的圆及圆心标记的图像，并且通过。等）进行多次调整，以达到最佳的圆检测效果。函数读取目标图像，该函数会返回一个。是检测到的圆的数量，阅读详情

我想使用opencv来检查托盘上制品的数量
托盘是黑色塑料的
制品是黄色的
不知道有那位做过这方面的。

...全文

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hellogjt 2011-03-02

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楼主想必已经做好了，想请问图片加框的c方法，谢过了

april1yu 2010-10-11

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学习~~~

weirdman 2010-08-06

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我也想要这方面资料啊

无条件为你 2010-08-04

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[Quote=引用 18 楼 easyboot 的回复:]
已经给你发消息了
[/Quote]
没收到。我QQ群：40308283

easyboot 2010-08-04

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各位好！
基本功能我已经完成。
现在有个新的问题，我想在轮廓周围画矩形框，然后在标注数字。c++的方法我有了。不过转换为delphi的时候却不能正常运行，不知哪位有着方面的经验。谢谢！

easyboot 2010-08-03

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已经给你发消息了

无条件为你 2010-08-03

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楼上的，你QQ多少？交流一下。

easyboot 2010-08-03

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下面是我的程序代码，现在我使用cvInitFont时提示结构错误，我不知道错在那里，麻烦你帮我看看好吗？我用的是delphi .感恩！

var fonta :pcvFont;

cvInitFont(@fonta, CV_FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX,0.3,0.3,0, 1, 8);
cvPutText(frame,Pchar('easy'),cvPoint_(400,450), fonta,CV_RGB(0,255,0));

opencv.pas 定义如下

type
CvFont = record
font_face : integer; //* =CV_FONT_* */
ascii : pInteger; //* font data and metrics
greek ,cyrillic: pInteger;
hscale, vscale ,
shear: float;//* slope coefficient: 0 - normal, >0 - italic */
thickness : integer; //
dx : float; //* horizontal interval between letters */
line_type : integer;
end;
pCVFont = ^CvFont;

无条件为你 2010-07-28

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[Quote=引用 14 楼 easyboot 的回复:]
我想请问一下，不知道你们对相机或者摄像头有没有要求，我现在用的只是用普通摄像头进行测试。
[/Quote]
无要求。

easyboot 2010-07-27

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下面是DELPHI 代码
VAR font:^tcvFont;
cvInitFont(@font, CV_FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX,1.0,1.0,0.0, 1, 8);
cvPutText(frame,Pchar('easy'),cvPoint_(400,450), @font,CV_RGB(0,255,0));

下面是CVFONT的定义：
//* Font structure
type
CvFont = record
font_face : integer; //* =CV_FONT_* */
ascii : pInteger; //* font data and metrics
greek ,cyrillic: pInteger;
hscale, vscale ,
shear: float;//* slope coefficient: 0 - normal, >0 - italic */
thickness : integer; //
dx : float; //* horizontal interval between letters */
line_type : integer;
end;
TCvFont = CvFont;
PCvFont = ^TCvFont;

提示OpenCV function failed Bad argument错误信息。不知道错在那里。

easyboot 2010-07-27

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我想请问一下，不知道你们对相机或者摄像头有没有要求，我现在用的只是用普通摄像头进行测试。

无条件为你 2010-07-27

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我做过类似的人脸识别。

fenshm 2010-07-27

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学习~~顶！

酣酣 2010-07-27

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不知道！
帮顶！

easyboot 2010-07-19

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图片是静态的，我现在做得差不多了

MinxSoft 2010-07-16

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静态图片数规则图形还是很容易的

easyboot 2010-07-15

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test.jpg 是一张黑色背景，其中有几个白色的圆，下面代码实现圆点数的统计

src := cvLoadImage('E:\program\视频物品数量识别\数量识别\testpicture\test.jpg', 0);
cvNamedWindow('src', 0 );
cvShowImage('src', src );
cvThreshold( src, src ,50, 255, CV_THRESH_BINARY ); //取阀值为50把图像转为二值图像
stor := cvCreateMemStorage(0);
cont := cvCreateSeq(0, sizeof(CvSeq), sizeof(CvPoint), stor);
Number_Object := cvFindContours( src, stor, @cont, sizeof(CvContour),
CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint_(0,0) ); //找到所有轮廓
showmessage(IntToStr(Number_Object));

hongqi162 2010-07-14

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轮廓和颜色检测，demo里面都有

hongqi162 2010-07-14

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我以前的一个程序用到了这部分内容，我是实用vc++进行了一次封装，封装成dll，然后使用delphi来调用这个dll的

easyboot 2010-07-14

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下面是我在网上找的例子，我转换delphi的时候
在 cvCreateStructuringElementEx 这个地方不能调用，这个之前的可以调用，不知是怎么回事。

// Advanced_Application.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。

//

#include "stdafx.h"
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <math.h>
//#include <stdlib.h>

//#include <stdio.h>

int main(int argc, char* argv[])
{
IplImage *src = 0; //定义源图像指针

IplImage *tmp = 0; //定义临时图像指针

IplImage *src_back = 0; //定义源图像背景指针

IplImage *dst_gray = 0; //定义源文件去掉背景后的目标灰度图像指针

IplImage *dst_bw = 0; //定义源文件去掉背景后的目标二值图像指针

IplImage *dst_contours = 0; //定义轮廓图像指针

IplConvKernel *element = 0; //定义形态学结构指针

int Number_Object =0; //定义目标对象数量

int contour_area_tmp = 0; //定义目标对象面积临时寄存器

int contour_area_sum = 0; //定义目标所有对象面积的和

int contour_area_ave = 0; //定义目标对象面积平均值

int contour_area_max = 0; //定义目标对象面积最大值

CvMemStorage *stor = 0;
CvSeq * cont = 0;
CvContourScanner contour_scanner;
CvSeq * a_contour= 0;

//1.读取和显示图像

/* the first command line parameter must be image file name */
if ( argc == 2 && (src = cvLoadImage(argv[1], -1))!=0 )
{
;
}
else
{
src = cvLoadImage("rice.jpg", 0);
}
cvNamedWindow( "src", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
cvShowImage( "src", src );
//cvSmooth(src, src, CV_MEDIAN, 3, 0, 0, 0); //中值滤波，消除小的噪声；

//2.估计图像背景

tmp = cvCreateImage( cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);
src_back = cvCreateImage( cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);
//创建结构元素

element = cvCreateStructuringElementEx( 4, 4, 1, 1, CV_SHAPE_ELLIPSE, 0);
//用该结构对源图象进行数学形态学的开操作后，估计背景亮度

cvErode( src, tmp, element, 10);
cvDilate( tmp, src_back, element, 10);
cvNamedWindow( "src_back", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
cvShowImage( "src_back", src_back );
//3.从源图象中减区背景图像

dst_gray = cvCreateImage( cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);
cvSub( src, src_back, dst_gray, 0);
cvNamedWindow( "dst_gray", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
cvShowImage( "dst_gray", dst_gray );
//4.使用阀值操作将图像转换为二值图像

dst_bw = cvCreateImage( cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);
cvThreshold( dst_gray, dst_bw ,50, 255, CV_THRESH_BINARY ); //取阀值为50把图像转为二值图像

//cvAdaptiveThreshold( dst_gray, dst_bw, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, CV_THRESH_BINARY, 3, 5 );

cvNamedWindow( "dst_bw", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
cvShowImage( "dst_bw", dst_bw );
//5.检查图像中的目标对象数量

stor = cvCreateMemStorage(0);
cont = cvCreateSeq(CV_SEQ_ELTYPE_POINT, sizeof(CvSeq), sizeof(CvPoint), stor);
Number_Object = cvFindContours( dst_bw, stor, &cont, sizeof(CvContour),
CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0,0) ); //找到所有轮廓

printf("Number_Object: %d\n", Number_Object);
//6.计算图像中对象的统计属性

dst_contours = cvCreateImage( cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);
cvThreshold( dst_contours, dst_contours ,0, 255, CV_THRESH_BINARY ); //在画轮廓前先把图像变成白色

for(;cont;cont = cont->h_next)
{
cvDrawContours( dst_contours, cont, CV_RGB(255, 0, 0), CV_RGB(255, 0, 0), 0, 1, 8, cvPoint(0, 0) ); //绘制当前轮廓

contour_area_tmp = fabs(cvContourArea( cont, CV_WHOLE_SEQ )); //获取当前轮廓面积

if( contour_area_tmp > contour_area_max )
{
contour_area_max = contour_area_tmp; //找到面积最大的轮廓

}
contour_area_sum += contour_area_tmp; //求所有轮廓的面积和

}
contour_area_ave = contour_area_sum/ Number_Object; //求出所有轮廓的平均值

printf("contour_area_ave: %d\n", contour_area_ave );
printf("contour_area_max: %d\n", contour_area_max );
cvNamedWindow( "dst_contours", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
cvShowImage( "dst_contours", dst_contours );
cvWaitKey(-1); //等待退出

cvReleaseImage(&src);
cvReleaseImage(&tmp);
cvReleaseImage(&src_back);
cvReleaseImage(&dst_gray);
cvReleaseImage(&dst_bw);
cvReleaseImage(&dst_contours);
cvReleaseMemStorage(&stor);
cvDestroyWindow( "src" );
cvDestroyWindow( "src_back" );
cvDestroyWindow( "dst_gray" );
cvDestroyWindow( "dst_bw" );
cvDestroyWindow( "dst_contours" );
//void cvDestroyAllWindows(void);

return 0;
}

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使用opencv 检查图像中的目标对象数量

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