我可以为你提供一些使用OpenCV进行图像处理的基本算子的示例代码,但请注意,我无法提供完整的程序或代码私钥。
python复制代码import cv2 import numpy as np image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) edges = cv2.Canny(image, 100, 200) cv2.imshow('Edges', edges) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
圆检测(使用Hough变换):
python复制代码import cv2 import numpy as np image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) edges = cv2.Canny(image, 100, 200) circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0) circles = np.uint16(np.around(circles)) for i in circles[0, :]: cv2.circle(image, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2) cv2.imshow('Detected Circles', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
模板匹配:
python复制代码import cv2 import numpy as np image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) template = cv2.imread('template.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) w, h = template.shape[::-1] result = cv2.matchTemplate(image, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(result >= threshold) for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('Detected Template', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
请注意,这些代码示例是用于演示目的,可能需要根据具体情况进行调整。另外,请确保在使用OpenCV之前安装了必要的库。你可以通过pip安装OpenCV:pip install opencv-python。
审核编辑 黄宇
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\\\\04_OpenCV 开发配套资料\\\\32”目录下,如下图所示:
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