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• 應(yīng)用概覽
• 測試代碼
• 效果圖
• 參考引用

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應(yīng)用概覽

近期在測試設(shè)計的帶方位點的圓點特征提取算法與傳統(tǒng)的OpenCV的圓點提取算法，在標(biāo)定應(yīng)用上精度的差異，但是遇到了一個問題———加工廠商制作實心圓點標(biāo)定板時搞錯需求了，于是我擁有了兩塊如圖所示的帶方位點的圓點標(biāo)定板。。。

除此之外還有一個問題在于，如果我要橫向?qū)Ρ葍煞N圖案對于標(biāo)定精度的影響，標(biāo)定板的擺放姿態(tài)需要盡可能一致，因此需要通過圖像處理的方式將圖中的同心圓環(huán)進(jìn)行填充，得到實心圓點

測試代碼

代碼為批量處理腳本，處理邏輯是現(xiàn)將圖片進(jìn)行自適應(yīng)閾值處理，之后提取輪廓，對存在父輪廓的邊緣（同心圓內(nèi)圓）進(jìn)行填充處理，實現(xiàn)將同心圓轉(zhuǎn)換為實心圓點，該方法可以用在類似需要填充圖形內(nèi)部的需求場景中。

import cv2 as cv import numpy as np import os# 輸入圖像地址 input_data_directory = "./data" # 輸出圖像地址 output_data_directory = "./output"array_of_img = [] # 批量文件讀入函數(shù) def read_directory(directory_name):for filename in os.listdir(r"./"+directory_name):array_of_img.append(filename)read_directory(input_data_directory) # 圖像處理部分 for filename in array_of_img:img_gray = cv.imread(input_data_directory + '/' + filename, 0)_, thresh = cv.threshold(img_gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU)contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_CCOMP, 2)# 找到內(nèi)層輪廓并填充# hierarchy的形狀為(1,6,4)，使用np.squeeze壓縮一維數(shù)據(jù)，變成(6,4)hierarchy = np.squeeze(hierarchy)for i in range(len(contours)):# 存在父輪廓，說明是里層if (hierarchy[i][3] != -1):# -1表示填充cv.drawContours(img_gray, contours, i, (0, 0, 0), -1)cv.imwrite(output_data_directory + '/' + filename, img_gray)print("轉(zhuǎn)換完成")

效果圖

參考引用

在OpenCV中填充圓圈

python批量讀取存儲圖片

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python OpenCV 将同心圆环填充为实心圆的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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