实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)

Color Space

发布于 2023-12-15 14:19:05

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导读

本文主要介绍基于OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数应用，并给详细步骤和代码。

背景介绍

实例图片来源于网络，目标是分割下图中圆形目标并计数。

本文实现效果如下：

实现步骤

【1】灰度转换 + 均值滤波 + 二值化，得到参考背景

img = cv2.imread('src.jpg')
cv2.imshow("src",img)

gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("gray",gray)

blur = cv2.medianBlur(gray,7)
cv2.imshow("blur",blur)

_,thres = cv2.threshold(gray, 199, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV )
cv2.imshow("thresh",thres)

【2】对灰度图做拉普拉斯变换，提取边缘，并做阈值分割

lap =cv2.Laplacian(gray, -1, ksize = 5)
cv2.imshow("laplacian",lap)
_,lap_thres = cv2.threshold(lap, 250, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow("lap_thres",lap_thres)

【3】将上图做膨胀操作，增粗边缘

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(3,3))
dilation = cv2.dilate(lap_thres,kernel,iterations = 1)
cv2.imshow("dilation",dilation)

【4】将第【1】步中的二值图与上图做差，腐蚀去除噪点，凸显圆形内部区域：

diff = thres - dilation
erode = cv2.erode(diff,kernel,iterations = 1)
cv2.imshow("diff",erode)

【5】轮廓分析：获取最小外接圆和轮廓面积，筛选轮廓面积/圆面积>0.2的有效轮廓，绘制外接圆标注，并计数。

contours,hierarchy = cv2.findContours(erode, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
count = 0  
for i in range(0,len(contours)):
    center,radius = cv2.minEnclosingCircle(contours[i])
    if radius > 10:
        area = cv2.contourArea(contours[i])
        if area / (math.pi * radius * radius) > 0.2:
            count += 1
            cv2.circle(img,(int(center[0]),int(center[1])),int(radius),colors[i%9],-1)
strCount = 'count=%d'%count
cv2.putText(img,strCount,(10,100),0,2,(255,255,0),3)

最终结果如下：