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本文实例为大家分享了python+opencv识别图片中足球的方法,供大家参考,具体内容如下
先补充下霍夫圆变换的几个参数知识:
- dp,用来检测圆心的累加器图像的分辨率于输入图像之比的倒数,且此参数允许创建一个比输入图像分辨率低的累加器。上述文字不好理解的话,来看例子吧。例如,如果dp= 1时,累加器和输入图像具有相同的分辨率。如果dp=2,累加器便有输入图像一半那么大的宽度和高度。
- minDist,为霍夫变换检测到的圆的圆心之间的最小距离,即让我们的算法能明显区分的两个不同圆之间的最小距离。这个参数如果太小的话,多个相邻的圆可能被错误地检测成了一个重合的圆。反之,这个参数设置太大的话,某些圆就不能被检测出来了。
- param1,有默认值100。它是method设置的检测方法的对应的参数。对当前唯一的方法霍夫梯度法,它表示传递给canny边缘检测算子的高阈值,而低阈值为高阈值的一半。
- param2,也有默认值100。它是method设置的检测方法的对应的参数。对当前唯一的方法霍夫梯度法,它表示在检测阶段圆心的累加器阈值。它越小的话,就可以检测到更多根本不存在的圆,而它越大的话,能通过检测的圆就更加接近完美的圆形了。
- minRadius,默认值0,表示圆半径的最小值。
- maxRadius,也有默认值0,表示圆半径的最大值。
源代码:
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Sep 26 23:15:39 2017 @author: tina """ import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('C:\\Users\\tina\\Pictures\\ahh\\ball.jpg') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) plt.subplot(121),plt.imshow(gray,'gray') plt.xticks([]),plt.yticks([]) circles1 = cv2.HoughCircles(gray,cv2.HOUGH_GRADIENT,1, 600,param1=100,param2=30,minRadius=80,maxRadius=97) circles = circles1[0,:,:] circles = np.uint16(np.around(circles)) for i in circles[:]: cv2.circle(img,(i[0],i[1]),i[2],(255,0,0),5) cv2.circle(img,(i[0],i[1]),2,(255,0,255),10) cv2.rectangle(img,(i[0]-i[2],i[1]+i[2]),(i[0]+i[2],i[1]-i[2]),(255,255,0),5) print("圆心坐标",i[0],i[1]) plt.subplot(122),plt.imshow(img) plt.xticks([]),plt.yticks([])
原图:
识别后效果:
更多图片识别精彩内容请点击专题: 《python图片处理操作》
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年10月08日
2024年10月08日
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