利用OpenCV获取目标区域

简介：
本文章介绍如何使用Python中的OpenCV库来识别并提取图像或视频流中的特定目标区域。通过学习颜色、形状和纹理等特征检测方法，读者可以掌握基础的目标跟踪技术。适合初学者快速上手实践。 目标是提取图片中的圆形工件。为了实现这一目的，需要掌握一些OpenCV的基础函数（例如二值化、腐蚀、膨胀以及开闭运算）及Python的基本语法。 具体步骤如下： 1. 使用`cv2.imread()`读取样本图像，并将其转换为灰度图（不进行此操作会导致阈值处理时出现错误）。 2. 应用高斯滤波，选择合适的阈值对图片进行二值化。为了找到最佳的阈值，可以通过调整该数值来观察其效果并做出相应的优化。 3. 使用开闭运算改善二值图像的质量，并通过`cv2.findContours()`函数检测边缘信息。 4. 最后绘制出这些边缘线条，并从目标区域中提取所需的信息。 难点在于确定一个合适的阈值。为解决这一问题，可以通过设置可调整的参数来测试不同阈值下的图片效果，从而找到最适宜的选择。