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第 11 屆 iThome 鐵人賽

DAY 23
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Software Development

開源的GIS實作系列 第 23

[day-23] opencv - 計算封閉圖形數量(2)

前言

接下來我們來實作秧苗的數量計算,步驟如下:
(1) 載入秧苗影像
(2) 影像利用Variance濾波
(3) 利用K-means分類
(4) 分類後影像二值化
(5) 計算數量

計算秧苗數量實作

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190928/20112571lVqOC7YVFw.jpg
原始影像

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190928/20112571HZ9zeNpKWs.jpg
variance處理後影像

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190928/20112571kRGCOXe3M7.jpg
K-means分類好的影像

計算數量

import cv2
img = cv2.imread("result.jpg")
dst= img[:,:,0]

contours, hierarchy = cv2.findContours(dst,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  #檢測輪廓
count=0  
for cont in contours:
    count+=1    #數量+1

print(count)

成果164個絕對有問題。

結語

明天優化,基本上主要的程式已經完成,接下來的幾天就是優化串接了。

參考資料

[1]OpenCV 識別圖片中的米粒個數,並計算米粒的平均面積和長度


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