So rekonstruieren Sie mit Python die Form eines Bildes

Wie man mit Python die Form von Bildern rekonstruiert

Einführung: Die Bildverarbeitung ist eine wichtige Aufgabe im Bereich Computer Vision, und die Formrekonstruktion von Bildern ist eine der Schlüsseltechnologien. In diesem Artikel wird anhand von Codebeispielen erläutert, wie Sie mit Python die Form eines Bildes rekonstruieren.

1. Vorbereitung
Bevor wir die Bildform rekonstruieren, müssen wir die Bildverarbeitungsbibliothek von Python installieren – OpenCV. Es kann über den folgenden Befehl im Terminal installiert werden:

pip install opencv-python

2. Lesen Sie das Bild
Zuerst müssen wir ein zu verarbeitendes Bild lesen. Dies kann durch den folgenden Code erreicht werden:

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 显示图片
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

In diesem Code verwenden wir die Funktion cv2.imread, um das Bild zu lesen, und verwenden dann die Funktion cv2.imshow um das gelesene Bild anzuzeigen. cv2.waitKey(0) bedeutet, dass darauf gewartet wird, dass eine beliebige Taste gedrückt wird, um das Bildfenster zu schließen. cv2.imread函数读取图片，然后使用cv2.imshow函数展示读取到的图片。cv2.waitKey(0)表示等待按下任意键关闭图片窗口。

三、图像预处理
在进行形状重建前，我们需要对图片进行一些预处理。这包括灰度化、二值化等操作。可以通过以下代码实现：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 图像二值化
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示二值化后的图片
cv2.imshow('Binary Image', binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这段代码中，我们使用cv2.cvtColor函数将BGR图像转为灰度图像，然后使用cv2.threshold函数对灰度图像进行二值化。cv2.THRESH_BINARY表示使用大于阈值的像素点作为前景，小于阈值的像素点作为背景。

四、形状重建
在进行形状重建时，我们可以利用OpenCV提供的轮廓检测函数，来提取图像中的轮廓并画出来。可以通过以下代码实现：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 图像二值化
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 在原图上绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

# 显示绘制轮廓后的图片
cv2.imshow('Contours Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这段代码中，我们首先使用cv2.findContours函数对二值化后的图像进行轮廓检测。cv2.RETR_TREE表示提取所有轮廓，并建立轮廓间的层级关系，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE则表示轮廓的存储方式为仅存储拐点信息。然后，我们使用cv2.drawContours

Vor der Formrekonstruktion müssen wir eine Vorverarbeitung am Bild durchführen. Dazu gehören Graustufen, Binärisierung und andere Vorgänge. Dies kann durch den folgenden Code erreicht werden:
rrreee

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo rekonstruieren Sie mit Python die Form eines Bildes. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!