OpenCV识别硬币和参照物
时间: 2025-05-13 22:43:13 浏览: 21
利用OpenCV可以高效地完成硬币和参照物的识别任务,以下是基本步骤及原理:
### 1. 图像预处理
- **读取图像**:通过`cv2.imread()`加载包含硬币和参照物的图片。
- **灰度化与降噪**:将彩色图转换成灰度图(`cv2.cvtColor()`),然后应用高斯模糊或中值滤波去除噪声。
### 2. 边缘检测
使用Canny边缘检测算法提取物体轮廓(`cv2.Canny()`)。这一步能帮助定位硬币和其他物品的边界。
### 3. 圆形检测
应用霍夫变换圆检测技术(`cv2.HoughCircles()`)寻找圆形目标。此函数可根据半径范围筛选出疑似为硬币的对象。
### 4. 特征匹配 (用于确定参照物)
对于非规则形状的参照物,先建立其模板特征库。例如采用ORB、SIFT等关键点描述符,并借助FLANN匹配器找到相似区域,最终确认哪些部分属于特定参考标记。
### 5. 尺寸计算
结合已知标准尺寸信息(如某个参照物的实际大小),推算每个硬币的真实直径。
---
#### 示例代码片段:
```python
import cv2
# 加载原始图像并转为灰度模式
image = cv2.imread('coins_with_ref.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (9, 9), 0)
# 执行边缘检测与圆形搜索
edges = cv2.Canny(blurred, threshold1=30, threshold2=150)
circles = cv2.HoughCircles(edges,cv2.HOUGH_GRADIENT,dp=1,minDist=20,param1=50,param2=30,minRadius=10,maxRadius=80)
if circles is not None:
# 转换坐标数据至整型
circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0,:]:
center = (i[0], i[1]) # 提取出中心位置(x,y)
radius = int(i[2])
print(f"Circle detected at {center} with Radius={radius}")
```
上述过程展示了如何基于几何形态学知识分离待测元素的基本操作流程!
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