Подсчет количества объектов в изображении с использованием Python
Я пытаюсь подсчитать количество объектов на этом изображении:
У меня есть код для этого:
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('d:\obj.jpg')
blurred = cv2.pyrMeanShiftFiltering(image,31,91)
gray = cv2.cvtColor(blurred,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret , threshold = cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
cv2.imshow("Threshold",threshold)
_, contours,_=cv2.findContours(threshold,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
print "Number of contours: %d "%len(contours)
cv2.drawContours(image,contours,-1,(0,255,255),2)
cv2.namedWindow('Display',cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('Display',image)
cv2.waitKey()
количество объектов - 9, а результат - 1015.
когда я пытаюсь показать объекты, я получаю следующее:
Как я могу это исправить? Спасибо всем :)
Меня всегда сбивали с толку все проблемы, которые люди пытаются решить с помощью контуров. Контуры в этом случае не нужны. Дешевле пометить изображение (см. Анализ связанных компонентов). - Вы показывали результат порога? Действительно ли это дает 9 предметов? Это одна из приятных особенностей обработки изображений: вы можете легко изучить результат каждого шага, чтобы увидеть, в правильном ли направлении вы движетесь.
@CrisLuengo да, я показал результат порога, он дает объекты в черных точках на белом фоне
Отображает ли он каждый объект как одну точку? Я полагаю, что нет. Кроме того, если фон белый, он будет рассматривать фон как объект. Вы должны инвертировать результат порога.
Ответы 1
Вы легко можете получить площадь контуров. Предлагаю поставить порог на площади контуров. Я имею в виду перебирать все контуры и просто оставлять только те, площадь которых превышает указанный вами number, и отклонять другие. Таким образом можно избежать мелких контуров, которые появляются из-за шума.
area = cv.contourArea (cnt)
Я думаю, вы неправильно интерпретируете значение countours: это, вероятно, изображение (т.е. массив значений), а не количество найденных объектов.