材料检测。

Question

我正在检测如下材料：

我尝试检测棕色晶体并进行圆形检测或矩形检测，但仍然有很多噪音

我尝试像下面这样使用 hsv：

canny = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

lower_red = np.array([15,10,50])

upper_red = np.array([150,110,160])

edged = cv2.inRange(canny, lower_red, upper_red)

...或使用这个。但没有人帮忙。

imgray= cv2.GaussianBlur(imgray, (7,7),0)

ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 237, 28, 37)

edged = cv2.Canny(imgray, 5, 5)

edged = cv2.dilate(edged, None, iterations=1)

edged = cv2.erode(edged, None, iterations=1)

有什么我可以做的吗？

Answer 1

我认为您正在寻找的是形态学关闭操作。from PIL import Imageimport cv2import matplotlib.pyplot as pltimg = Image.open('./n2JCm.png')img_np = np.array(img)img_np_rgb = cv2.cvtColor(AA,cv2.COLOR_RGBA2RGB)plt.figure(figsize=(35,35))plt.imshow(cv2.morphologyEx(img_np_rgb,cv2.MORPH_CLOSE,np.ones((2,2)),iterations=10))你会得到看起来像这样的东西：这应该可以去除你的小污垢。我也会尝试使用 KMeans 或 DBScan 进行聚类from sklearn import clustermodel = cluster.KMeans(3)plt.figure(figsize=(35,35))plt.imshow(model.fit_predict(img_np_rgb.reshape((-1,3))).reshape(img_np_rgb.shape[:2]))或其他一些聚类算法。