opencv-python识别硬币数量
时间: 2025-06-01 13:53:59 浏览: 32
### 硬币计数功能的开发
要实现硬币计数功能，可以利用 OpenCV 和 Python 提供的强大图像处理能力。以下是具体的技术实现方法：
#### 图像预处理
在进行硬币检测之前，通常需要对输入图像进行一些基本的预处理操作，以便提高后续边缘检测和形状提取的效果。
1. **读取图像并转换为灰度图**
颜色信息对于硬币检测并不是必需的，因此可以通过 `cv2.cvtColor` 函数将彩色图像转换为灰度图像[^2]。
```python
import cv2
image = cv2.imread('coins.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
2. **高斯模糊去噪**
为了减少噪声的影响，可以在灰度图像上应用高斯模糊过滤器[^3]。
```python
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (9, 9), 0)
```
#### 边缘检测与形态学操作
通过 Canny 边缘检测算法找到图像中的边界像素点，并进一步优化这些边界的连续性和闭合性。
1. **Canny 边缘检测**
使用 `cv2.Canny` 方法获取图像的边缘轮廓。
```python
edges = cv2.Canny(blurred, threshold1=30, threshold2=150)
```
2. **形态学膨胀填充间隙**
应用形态学操作（如膨胀）使断开的边缘连接起来，形成完整的圆形区域。
```python
kernel = np.ones((5, 5), dtype=np.uint8)
dilated_edges = cv2.dilate(edges, kernel, iterations=1)
```
#### 圆形目标检测
Hough 变换是一种常用的方法来检测圆或其他几何图形，在这里我们将它应用于寻找硬币的位置和大小。
1. **霍夫变换圈检测**
利用 Hough Circle Transform 来定位所有的潜在硬币位置及其半径长度。
```python
circles = cv2.HoughCircles(dilated_edges, method=cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1,
minDist=blurred.shape[0]/64, param1=200, param2=18,
minRadius=10, maxRadius=100)
if circles is not None:
detected_circles = np.round(circles[0, :]).astype(int)
for (x, y, r) in detected_circles:
cv2.circle(image, center=(x, y), radius=r, color=(0, 255, 0), thickness=2)
```
#### 统计硬币数目
最后一步就是统计所发现的所有符合条件的硬币总数目，并显示出来或者保存到文件中。
```python
print(f'Number of coins found: {len(detected_circles)}')
```
以上代码片段展示了如何基于 OpenCV 实现简单的硬币计数逻辑[^4]。
---
###
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