AI笔记: 计算机视觉之图像分割:视觉算法开发步骤和使用OpenCV完成图像分割

本文介绍了视觉算法开发步骤,包括图像采集、预处理和基于灰度的阈值分割。重点讲解了如何使用OpenCV进行图像分割,通过findContours函数提取轮廓,并详细阐述了后续的多边形拟合、面积计算等步骤,提供了C++和Python的关键代码示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

视觉算法开发的基本步骤

任务要求

  1. 检测图中所有米粒
  2. 计算米粒面积、直径的直方图和方差

解决思路

  1. 图像采集(取到图像)
    • 在示例只需要读一幅图片
    • 对于笔记本自带的摄像头,opencv提供支持,得到当前视频,返回当前帧
    • 工业摄像机比较麻烦, 通常不支持windows自带的支持流媒体的摄像头, 需要摄像头本身提供的sdk单独做一个程序, 采集图像
  2. 图像预处理
    • 滤波,缩放,增强等操作
  3. 基于灰度的阈值分割
    • 为了得到我们的目标
  4. 图像特征描述及目标分析
    • 为了计算所有米粒的面积和直径,得到方差和均值
  5. 得到最终结果
    • 用某种方式标记出米粒

具体实现

  • findContours函数通常在图像阈值化分割之后使用&#x
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