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Python OpenCV学习记录:计数和定位米粒,计算每个米粒的面积并求总数与平均值

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简介:
本项目通过Python结合OpenCV库进行图像处理,实现对图片中米粒数量的统计、位置标记以及单个米粒面积的测量,并最终得出总面积及平均面积。 之前曾经用C++的OpenCV完成过一个数米粒的任务,这次尝试使用Python实现相同的功能。下面是程序的主要步骤:读取图片、灰度化处理、二值化处理、膨胀腐蚀等操作、边缘检测以及输出结果。 1. 通过绝对路径读入图像。 ```python img_rice = cv2.imread(d:/Python/rice/rice2.jpg) ``` 2. 显示原始图像是为了检查是否成功加载了图片,使用cv2.imshow函数: ```python cv2.imshow(rice, img_rice) ``` 3. 将图像转换为灰度模式以简化后续处理。 ```python img_gray = cv2.cvtColor(img_rice, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` 接下来是二值化、形态学操作和边缘检测等步骤,具体实现代码未在此处列出。最后一步输出图片结果。 以上就是程序的主要流程概述,每个阶段都对原图进行了相应的处理以便于后续的米粒数量统计工作。

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客服
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  • Python OpenCV
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    本项目通过Python结合OpenCV库进行图像处理,实现对图片中米粒数量的统计、位置标记以及单个米粒面积的测量,并最终得出总面积及平均面积。 之前曾经用C++的OpenCV完成过一个数米粒的任务,这次尝试使用Python实现相同的功能。下面是程序的主要步骤:读取图片、灰度化处理、二值化处理、膨胀腐蚀等操作、边缘检测以及输出结果。 1. 通过绝对路径读入图像。 ```python img_rice = cv2.imread(d:/Python/rice/rice2.jpg) ``` 2. 显示原始图像是为了检查是否成功加载了图片,使用cv2.imshow函数: ```python cv2.imshow(rice, img_rice) ``` 3. 将图像转换为灰度模式以简化后续处理。 ```python img_gray = cv2.cvtColor(img_rice, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` 接下来是二值化、形态学操作和边缘检测等步骤,具体实现代码未在此处列出。最后一步输出图片结果。 以上就是程序的主要流程概述,每个阶段都对原图进行了相应的处理以便于后续的米粒数量统计工作。
  • matlab.rar_用Matlab进行_rice grain___识别matlab
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    本资源提供了一个使用MATLAB进行米粒计数和识别的项目。通过图像处理技术,自动检测并统计一定区域内的米粒数量,并能有效区分不同大小、形状的米粒。该工具适用于农业研究及食品质量控制等领域。 编写一个MATLAB程序来计算原始图像中的米粒数量。
  • 关于大方法研究
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    本研究旨在探索并建立一种准确、高效的计算技术,用于测定大米籽粒面积,以期为农业科研和生产实践提供技术支持。 稻谷种子预处理是进行种子识别的重要前提,在计数过程中需要解决粘连籽粒的计数问题,以提高计数的准确性和效率。本段落列举了一系列图像预处理优化方法,并针对稻谷种子粘连问题提出了具体的计数方案。实验仿真结果表明,改进后的算法在识别效率上有了显著提升。
  • 使用opencv-python进行实验
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    本项目利用OpenCV-Python库开发了一个自动计数系统,专门用于精确统计米粒数量,旨在展示计算机视觉技术在农业领域的应用潜力。 实验目的: 1. 通过阈值分割将原图像转变为二值图像。 2. 找出米粒的连通域,并数出米粒的数量。 3. 确定米粒中最大的面积与周长,以及它们在图片中的位置。 实验过程: 使用OpenCV库来实现一个有趣的应用——自动识别并计数图像中的米粒。以下是详细的步骤描述: 1. **二值化转换**:将原始彩色图像转为灰度图后进行二值化处理。由于灰度分布广泛且存在多个峰值,不适合直接采用单一阈值分割方法。因此我们使用自适应的OTSU或TRIANGLE算法来确定最佳分割点。 2. **去除噪声**:完成二值化之后,图像中可能存在背景噪音,影响后续米粒识别准确性。我们将利用形态学操作中的开运算(由腐蚀和膨胀组成)来进行去噪处理。 3. **连通域分析**:通过OpenCV的`cv2.findContours`函数来查找每个米粒的边界轮廓,并统计这些轮廓的数量以得到准确的米粒计数数目。 4. **面积与周长计算**:使用`cv2.contourArea`和`cv2.arcLength`分别获取连通域(即单个米粒)的面积和周长,从而了解每个米粒的具体大小。 5. **处理特殊情况**:在某些情况下相邻的两个或多个米粒可能被视为一个整体导致计数错误。为了应对这种情况,需要对所有提取出来的轮廓进行进一步分析以区分出单独存在的个体。 6. **代码实践与调试**:实验中提供的Python代码展示了上述步骤的具体应用方法。 通过此实验不仅可以掌握OpenCV的基础知识和图像处理技术的应用技巧,还能提高解决实际问题的能力。不断练习和完善是提升技能的关键所在。
  • 用MATLAB图片中大小程序
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    本程序利用MATLAB开发,旨在自动识别并计算大米图片中的米粒数量及其尺寸。通过图像处理技术精确测量每粒大米的大小,提供高效准确的数据分析工具。 如何编写一个计算rice.png图片中米粒个数及大小的MATLAB程序?该问题要求创建一段能够读取名为rice.png的图像文件,并通过一定的算法或方法识别并统计其中每个单独米粒的数量及其尺寸(如长度、宽度等)的代码。实现这一目标时,可以考虑使用图像处理技术中的边缘检测、阈值分割和连通域分析等相关功能来提取特定区域信息;然后计算各个独立物体即米粒的具体属性数据,并进行相应的量化统计汇总工作。
  • MATLAB程序rice.png中大小
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    本项目利用MATLAB编写程序,对图像rice.png进行处理,自动识别并统计图片中的米粒数量,并测量每颗米粒的尺寸。该程序采用先进的图像分析技术,为颗粒物计数与测量提供高效解决方案。 matlab 米粒个数 matlab 米粒个数
  • Python蓝桥杯
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    本教程专注于讲解如何使用Python语言解决蓝桥杯竞赛中关于求和与平均值计算的问题,适合编程初学者学习。 试题:算法训练 求和求平均值 资源限制: 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 问题描述: 从键盘输入10个浮点数,求出它们的和以及平均值,要求用函数实现。 输入格式: 测试数据的输入一定会满足以下格式。 1 10 (一行十个数字) 输出格式: 用户的输出需要符合如下格式。 2 1 (两行一列的数据) 第一行为总和 第二行为平均值 样例输入: 一个满足题目要求的输入范例为: 1.2 2.2 3.2 4.2 5.2 6.2 7.2 8.2 9.2 10.2 样例输出: 与上面的样例输入对应的输出为: 57 5.7
  • 在VS2008中使用OpenCVMFC量及其最大尺寸周长
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    本项目介绍如何利用Visual Studio 2008集成开发环境结合OpenCV与MFC技术实现对米粒图像的数量统计,以及测量单个米粒的最大尺寸及周长。通过该工具,可以高效准确地分析大米的物理特性。 在使用VS2008结合OpenCV与MFC进行米粒计数及最大米粒面积、周长的计算过程中遇到了一些问题,主要是关于`const char *` 和 `LPCTSTR` 之间的转换,在生成debug版本时可以正常运行,但在Release模式下却无法通过。解决这个问题的关键在于将项目设置中的字符集改为使用多字节编码。 在非UNICODE环境下,`LPCTSTR`等同于`const char*`;而在UNICODE环境中,则是 `const unsigned short *`. 因此,在需要从宽字符转换为多字节字符串时,可以考虑调整项目的字符集配置。具体操作是在项目属性中选择“配置属性”-> “常规”,然后将字符集改为“使用多字节字符”。 这样简单的更改解决了调试版本和发布版本之间的兼容性问题。
  • Python实现输入多示例
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    本示例展示了如何使用Python编写一个程序,该程序能够接收用户输入的多个数字,并计算这些数字的平均值。代码简洁易懂,适合初学者学习和理解基本的编程概念与数据处理技巧。 今天为大家分享一个Python实现输入任意多个数并计算其平均值的例子,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随文章了解详情吧。
  • 氏散射系_mie_coefficient_散射_Mie_Mie散射程序
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    本程序用于计算颗粒物质在不同条件下的米氏散射系数,基于Mie理论开发,适用于光学、大气科学等领域中研究光与微粒相互作用。 粒子的米氏散射系数计算可以通过运行mie coefficient main这个主程序来完成。