付費限定

[OpenCV應用][Python]只保留想檢測螺絲圖像,其他去除

閱讀時間約 6 分鐘

接續上一邊,分割了螺絲與螺母的圖像,但分割後的結果,因為螺絲過於接近的關係,沒有切割乾淨,會有其他螺絲的頭或者身體,這樣會影響到後續量測。

[OpenCV應用][Python]擷取出螺絲或螺母的影像

本文主要是,如何去除掉不要的背景雜物。

下層為原先分割的圖,上層為去除背景雜物的圖。

raw-image
以行動支持創作者!付費即可解鎖
本篇內容共 2631 字、0 則留言,僅發佈於[Python][OpenCV]學習心得筆記You currently cannot view the following content, possibly because you are not logged in or do not have permission to view the room.
113會員
172Content count
本業是影像辨識軟體開發,閒暇時間進修AI相關內容,將學習到的內容寫成文章分享。
留言0
查看全部
發表第一個留言支持創作者!
螃蟹_crab的沙龍 的其他內容
此篇為上一篇文章的延伸,先辦別是螺絲還是螺母才擷取出影像。 [OpenCV應用][Python]利用findContours辨識螺絲還是螺母 因為可能會需要另外處理螺絲與螺母才可以準確地去做量測,所以第一步就是先分割出這兩種的圖像。
先上成果圖,如果是螺母的話就標註 is circle來區分。 簡單的用圖表加文字說明AOI辨識 在此文章的範例中: 影像前處理:色彩空間轉換(灰階) -> 二值化閥值處理 演算法:尋找輪廓 數值判斷:長,寬,面積,周長 圖片來源 程式碼 import cv2 import nu
常見的圖像銳利化方法: 銳化濾波器 增強對比度 Unsharp Masking
色差檢測在許多應用中非常重要,如印刷、織物、塗料等。色差的測量通常使用 CIEDE2000 色差公式來計算兩個顏色之間的差異。 本文將檢測以下織物圖,分析出兩者的色差 程式範例 流程: 先利用K-Means分群的方式,分割出主要顏色,在用delta_e_cie2000來檢測色差 主要安裝
上一篇提到利用cv2.inRangex,建立遮罩來過濾出紅球。這次我們稍微更動一下程式碼,將紅球變顏色。 [OpenCV][Python]利用cv2.inRange搭配cv2.bitwise_and過濾紅球 結果圖 將紅球改變顏色成藍球
首先我們先用小畫家,創建一個簡單的十字箭頭圖,在用高斯模糊將圖用模糊來模擬圖片糊掉的狀況。 如何檢測呢? 先假設在圖像清晰的狀況下,取邊緣的話線條應該是很明顯的吧,模糊的情況下,邊緣線條應該就會變多? 看下圖,由左看到右,在圖片清晰的狀況下,線條是相當明顯的 那有什麼方法將其量化成數字?
此篇為上一篇文章的延伸,先辦別是螺絲還是螺母才擷取出影像。 [OpenCV應用][Python]利用findContours辨識螺絲還是螺母 因為可能會需要另外處理螺絲與螺母才可以準確地去做量測,所以第一步就是先分割出這兩種的圖像。
先上成果圖,如果是螺母的話就標註 is circle來區分。 簡單的用圖表加文字說明AOI辨識 在此文章的範例中: 影像前處理:色彩空間轉換(灰階) -> 二值化閥值處理 演算法:尋找輪廓 數值判斷:長,寬,面積,周長 圖片來源 程式碼 import cv2 import nu
常見的圖像銳利化方法: 銳化濾波器 增強對比度 Unsharp Masking
色差檢測在許多應用中非常重要,如印刷、織物、塗料等。色差的測量通常使用 CIEDE2000 色差公式來計算兩個顏色之間的差異。 本文將檢測以下織物圖,分析出兩者的色差 程式範例 流程: 先利用K-Means分群的方式,分割出主要顏色,在用delta_e_cie2000來檢測色差 主要安裝
上一篇提到利用cv2.inRangex,建立遮罩來過濾出紅球。這次我們稍微更動一下程式碼,將紅球變顏色。 [OpenCV][Python]利用cv2.inRange搭配cv2.bitwise_and過濾紅球 結果圖 將紅球改變顏色成藍球
首先我們先用小畫家,創建一個簡單的十字箭頭圖,在用高斯模糊將圖用模糊來模擬圖片糊掉的狀況。 如何檢測呢? 先假設在圖像清晰的狀況下,取邊緣的話線條應該是很明顯的吧,模糊的情況下,邊緣線條應該就會變多? 看下圖,由左看到右,在圖片清晰的狀況下,線條是相當明顯的 那有什麼方法將其量化成數字?
你可能也想看
Thumbnail
1.加權指數與櫃買指數 週五的加權指數在非農就業數據開出來後,雖稍微低於預期,但指數仍向上噴出,在美股開盤後於21500形成一個爆量假突破後急轉直下,就一路收至最低。 台股方面走勢需觀察週一在斷頭潮出現後,週二或週三開始有無買單進場支撐,在沒有明確的反轉訊號形成前,小夥伴盡量不要貿然抄底,或是追空
Thumbnail
重點摘要: 1.9 月降息 2 碼、進一步暗示年內還有 50 bp 降息 2.SEP 上修失業率預期,但快速的降息速率將有助失業率觸頂 3.未來幾個月經濟數據將繼續轉弱,經濟復甦的時點或是 1Q25 季底附近
Thumbnail
近期的「貼文發佈流程 & 版型大更新」功能大家使用了嗎? 新版式整體視覺上「更加凸顯圖片」,為了搭配這次的更新,我們推出首次貼文策展 ❤️ 使用貼文功能並完成這次的指定任務,還有機會獲得富士即可拍,讓你的美好回憶都可以用即可拍珍藏!
Thumbnail
Frames per second簡稱FPS, 也就是每秒幾個幀數的意思, 平常我們看到的影片背後其實都是一張張圖片的組成, 而這一幅畫面就是影片的每一幀。 由於人眼的特殊生理結構, 畫面的幀數只要高於每秒10 - 12張的時候就會認為是連貫的, 這也就是為什麼電影膠片是一格格的拍攝出來, 但是藉
Thumbnail
當我們在進行影像處理時, 在Python的世界最常聽到的就是OpenCV, 而我們在處理影片時也會想要僅針對某時間段的影片進行處理, 今天我們就來教您如何透過OpenCV來讀取特定的時間區段。 在進入主題之前, 有一些基本概念務必先行建立, 一個影片是由多張圖片組成的, 因此最小單元為一張圖
Thumbnail
點陣圖 點陣圖是由許多方格像素組成的圖片, 因此我們常常在將圖片放大時會呈現像是馬賽克的狀況, 假設期望圖片越清晰那所需要的像素會較多個, 因此空間耗用量也相對較大。 常見的格式有: .JPG .PNG .GIF .BMP .TIFF等格式。 繪製程式碼: 向量圖 向量
Thumbnail
繼上次分享的「【🔒 影像辨識 - 影像處理】Ep.1 關於影像的基本單位, 相信我們對於影像的儲存應該有了基本的認識了, 那麼接下來我們會需要的是了解顏色的組成。 我們除了在文章裡講述概念之外, 也會提供實作的數位作品分享給大家, 請大家根據範例學習與練習。 關於顏色 灰階的時代 早期尚未
Thumbnail
歡迎來到「阿Han的軟體心法實戰營 - 影像處理」系列的文章區,我們會針對影像處理的相關知識、開發技巧進行分享,並教你手把手用程式寫出屬於自己的影像處理程式, 當然也會包括AI模型訓練的部分,就讓我們一起來探索影像處理的領域吧! 在進入影像辨識的世界之前, 我們先來了解一下關於解析度的基本概念吧!
Thumbnail
在樹莓派安裝OpenCV的紀錄。板子是樹莓派3B(沒有+),系統raspbian bullseye 32bit灌到USB隨身碟。
Thumbnail
#安裝 OpenCV 相關套件 pip install opencv-python pip install opencv-contrib-python pip install matplotlib
Haar Cascade classifier OpenCV 官方 Github:https://github.com/opencv/opencv/tree/4.x/data 人臉特徵模型:haarcascade_frontalface_default.xml 資料來源: https://steam
opencv is use BGR color matplotlib is use RGB color 顯示圖片 opencv matplotlib
Thumbnail
1.加權指數與櫃買指數 週五的加權指數在非農就業數據開出來後,雖稍微低於預期,但指數仍向上噴出,在美股開盤後於21500形成一個爆量假突破後急轉直下,就一路收至最低。 台股方面走勢需觀察週一在斷頭潮出現後,週二或週三開始有無買單進場支撐,在沒有明確的反轉訊號形成前,小夥伴盡量不要貿然抄底,或是追空
Thumbnail
重點摘要: 1.9 月降息 2 碼、進一步暗示年內還有 50 bp 降息 2.SEP 上修失業率預期,但快速的降息速率將有助失業率觸頂 3.未來幾個月經濟數據將繼續轉弱,經濟復甦的時點或是 1Q25 季底附近
Thumbnail
近期的「貼文發佈流程 & 版型大更新」功能大家使用了嗎? 新版式整體視覺上「更加凸顯圖片」,為了搭配這次的更新,我們推出首次貼文策展 ❤️ 使用貼文功能並完成這次的指定任務,還有機會獲得富士即可拍,讓你的美好回憶都可以用即可拍珍藏!
Thumbnail
Frames per second簡稱FPS, 也就是每秒幾個幀數的意思, 平常我們看到的影片背後其實都是一張張圖片的組成, 而這一幅畫面就是影片的每一幀。 由於人眼的特殊生理結構, 畫面的幀數只要高於每秒10 - 12張的時候就會認為是連貫的, 這也就是為什麼電影膠片是一格格的拍攝出來, 但是藉
Thumbnail
當我們在進行影像處理時, 在Python的世界最常聽到的就是OpenCV, 而我們在處理影片時也會想要僅針對某時間段的影片進行處理, 今天我們就來教您如何透過OpenCV來讀取特定的時間區段。 在進入主題之前, 有一些基本概念務必先行建立, 一個影片是由多張圖片組成的, 因此最小單元為一張圖
Thumbnail
點陣圖 點陣圖是由許多方格像素組成的圖片, 因此我們常常在將圖片放大時會呈現像是馬賽克的狀況, 假設期望圖片越清晰那所需要的像素會較多個, 因此空間耗用量也相對較大。 常見的格式有: .JPG .PNG .GIF .BMP .TIFF等格式。 繪製程式碼: 向量圖 向量
Thumbnail
繼上次分享的「【🔒 影像辨識 - 影像處理】Ep.1 關於影像的基本單位, 相信我們對於影像的儲存應該有了基本的認識了, 那麼接下來我們會需要的是了解顏色的組成。 我們除了在文章裡講述概念之外, 也會提供實作的數位作品分享給大家, 請大家根據範例學習與練習。 關於顏色 灰階的時代 早期尚未
Thumbnail
歡迎來到「阿Han的軟體心法實戰營 - 影像處理」系列的文章區,我們會針對影像處理的相關知識、開發技巧進行分享,並教你手把手用程式寫出屬於自己的影像處理程式, 當然也會包括AI模型訓練的部分,就讓我們一起來探索影像處理的領域吧! 在進入影像辨識的世界之前, 我們先來了解一下關於解析度的基本概念吧!
Thumbnail
在樹莓派安裝OpenCV的紀錄。板子是樹莓派3B(沒有+),系統raspbian bullseye 32bit灌到USB隨身碟。
Thumbnail
#安裝 OpenCV 相關套件 pip install opencv-python pip install opencv-contrib-python pip install matplotlib
Haar Cascade classifier OpenCV 官方 Github:https://github.com/opencv/opencv/tree/4.x/data 人臉特徵模型:haarcascade_frontalface_default.xml 資料來源: https://steam
opencv is use BGR color matplotlib is use RGB color 顯示圖片 opencv matplotlib