本文主要是介绍Python-OpenCV识别图片中黑线偏离图像中心值,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
一、题目:
利用摄像头进行寻迹是常用的运动检测,如下图为小车跑道。请设计一个方案,能够检测出视野内(320*240)黑线偏离图像中心平均值(以中心为0,左为负值,右为正值,单位为像素)。(以某自定义静态图作为目标,如下)
二、本程序实现功能
本程序实现的功能:
如题
三、建议及注意事项
建议:
建议在虚拟环境里安装包依赖、运行程序
注意:
本程序运行系统是Win10
Python解释器版本3.6.6。不得用高版本,否则,opencv报错
切记包版本不要更改,尤其是numpy,否则opencv报错
文末有程序运行过程的说明,仅供参考
四、文件夹目录
五、源代码:
Check.py包依赖
文件名:requirements.txt
numpy==1.19.5
opencv-python==3.4.1.15
Check.py
import cv2
import numpy as npimg1 = cv2.imread("Img\img1.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 转化为灰度图
retval, dst = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)#二值化
dst = cv2.dilate(dst, None, iterations=2)# 膨胀,白区域变大
color = dst[120]# 单看第120行的像素值(图片长320,高240。用240/2)
black_count = np.sum(color == 0)#第120行像素中黑色的像素点个数
black_index = np.where(color == 0)#第120行像素中黑色的像素点的索引值,
center_now = (black_index[0][black_count - 1] + black_index[0][0]) / 2 #打印(black_index)就明白black_index[0][0]是什么了#black_index[0][0]不就是第一个黑像素点的位置吗,假设5个黑像素点#black_index[0][5-1]不就是最后一个黑像素点的位置吗
direction = center_now - 160 #减去长的一半,得到据中心的距离。 假如求点(0,6)(0,8)到x=4的距离,不就是(6+8)/2吗
print(direction)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
六、源代码运行过程说明
源代码运行过程:
首先对图像做二值化处理,即像素点要么是0,要么是255。然后就是找到图片中心那一行像素点,即图片高的一半,然后看看黑色像素点是从哪开始开始结束,记录黑像素点的起始索引值x,和黑像素点的个数i,那么最后一个黑色像素点是x+i。假设中心(长度的一半)是4。那么距离中心的距离是(x+(x+i))/2 - 4
这篇关于Python-OpenCV识别图片中黑线偏离图像中心值的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!