Hướng dẫn how do you count objects in an image in python? - làm thế nào để bạn đếm các đối tượng trong một hình ảnh trong python?

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu làm thế nào bạn có thể đếm số lượng đối tượng trên một hình ảnh với Python bằng CV2.

Đây là hình ảnh thử nghiệm của chúng tôi:

Hãy nhảy vào mã:

Đầu tiên chúng ta cần nhập các phụ thuộc của mình:

import cv2
import numpy as np

Nhập chế độ FullScreenen EXIT Mode FullScreen

Đầu tiên chúng ta cần đọc hình ảnh của mình:

img = cv2.imread('test.jpg')

Nhập chế độ FullScreenen EXIT Mode FullScreen

Đầu tiên chúng ta cần đọc hình ảnh của mình:

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

Nhập chế độ FullScreenen EXIT Mode FullScreen

Đầu tiên chúng ta cần đọc hình ảnh của mình:

_, thresh = cv2.threshold(img, 225, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
kernal = np.ones((2, 2), np.uint8)

Nhập chế độ FullScreenen EXIT Mode FullScreen

Đầu tiên chúng ta cần đọc hình ảnh của mình:

dilation = cv2.dilate(thresh, kernal, iterations=2)

Nhập chế độ FullScreenen EXIT Mode FullScreen

Đầu tiên chúng ta cần đọc hình ảnh của mình:

contours, hierarchy = cv2.findContours(
    dilation, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

Nhập chế độ FullScreenen EXIT Mode FullScreen

Đầu tiên chúng ta cần đọc hình ảnh của mình:

objects = str(len(contours))

Nhập chế độ FullScreenen EXIT Mode FullScreen

Đầu tiên chúng ta cần đọc hình ảnh của mình:

text = "Obj:"+str(objects)
cv2.putText(dilation, text, (10, 25),  cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
            0.4, (240, 0, 159), 1)

Nhập chế độ FullScreenen EXIT Mode FullScreen

Đầu tiên chúng ta cần đọc hình ảnh của mình:

cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Thresh', thresh)
cv2.imshow('Dilation', dilation)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Nhập chế độ FullScreenen EXIT Mode FullScreen

Đầu tiên chúng ta cần đọc hình ảnh của mình:

Sau đó, chúng tôi sẽ chuyển đổi nó thành thang độ xám