首页使用opencv编写代码完成：1.提取输入图像中硬币及方盒边缘，并计算硬币个数，方盒边长。（提示：利用Opencv中的边缘提取算法以及hough变换来进行图像中的圆以及直线的提取）

使用opencv编写代码完成：1.提取输入图像中硬币及方盒边缘，并计算硬币个数，方盒边长。（提示：利用Opencv中的边缘提取算法以及hough变换来进行图像中的圆以及直线的提取）

时间: 2025-02-16 14:15:36 浏览: 29

在OpenCV中，你可以使用以下步骤来提取图像中的硬币和方形边缘，然后计算硬币个数和方框尺寸： 1. **导入所需库**： ```python import cv2 import numpy as np ``` 2. **读取和预处理图像**： ```python image = cv2.imread('coin_box_image.jpg', 0) # 以灰度模式读取 _, thresholded = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # Otsu's二值化 ``` 3. **边缘检测**： ```python edges = cv2.Canny(thresholded, low_threshold=50, high_threshold=150) # Canny边缘检测 ``` 4. **圆和直线检测**： - 对于硬币，可以尝试霍夫圆圈检测（HoughCircles）： ```python circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=50, param1=50, param2=30, minRadius=5, maxRadius=15) if circles is not None: coins_count = len(circles[0]) else: coins_count = 0 ``` - 对于方框，使用霍夫线变换（HoughLinesP）： ```python lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho=1, theta=np.pi/180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10) boxes = [] for line in lines: x1, y1, x2, y2 = line[0] box_width = abs(x1 - x2) boxes.append(box_width) ``` 5. **结果整理**： - 硬币个数 (`coins_count`) 和方框宽度 (`boxes` 列表）。注意：以上代码假设硬币在图像中呈现圆形且有一定大小范围。实际应用中可能需要调整参数以优化检测效果。此外，`circles` 返回的是包含圆心坐标和半径的数组，而 `lines` 返回的是线段起点和终点的坐标。

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