Python+OpenCV边学边做-机器视觉检测之贝类含砂量X射线影像
内容索引
- 项目说明
- 背景
- 建立工程
- 图像处理
- 干扰性文字移除
项目说明
此项目在GitHub上开源，点击跳转至GitHub。如转载，请标明转载并写入原文链接。
项目中关于python+opencv的知识点主要参考opencv的官网。
作者还拥有个人公众号，会写一些感悟文章，知圈，二维码如下，欢迎扫描关注：
背景
本设计基于X射线对蛤类水产品进行含砂量自动检测。基于python和opencv库。
建立工程
如下，新建项目。
为方便版本控制，建立GitHub。PyCharm嵌入了GitHub的模块，可以直接在内部使用。如下图。
打开该文件所在的文件夹，放入一张图片：
写入以下测试代码，图片名字为刚才放入的图片。
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('WeChat Image_20200221164050.jpg', 0)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在此默认opencv已经装好。如果没有安装，上述代码是无法运行的。请先安装。
写的时候发现提示说Interpreter缺失。大概是因为我后来换过一次硬盘，打开提示，找到interpreter并手动添加Python。
运行后弹出来刚才添加的图片，由于是测试的，弹出来是原像素，巨大，仅仅用来验证前期安装成功。
测试通过后将最适合用来研究的素材图片放到文件夹里备用。
图像太过不顺眼，添加窗口调用的命令，使图像与窗口自适应以全部显示，添加后代码如下：
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('WeChat Image_20200221164050.jpg', 0)
cv2.namedWindow('image', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
运行后图像如下：
图像处理
干扰性文字移除
移除原理：通过threshold函数将高亮的文字识别并将其它区域涂成全黑作为mask，然后将mask通过inpaint函数标识消除文字信息。
ret, mask = cv2.threshold(img, 210, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.namedWindow('mask of characters', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('mask of characters', mask)
dst = cv2.inpaint(img, mask, 3, cv2.INPAINT_NS)
cv2.namedWindow('Characters removed', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('Characters removed', dst)
处理生成的mask图像如下：
inpaint后图像如下：
添加了cv2.xfeatures2d.SIFT_create()函数来标记沙子，结果弹出了如下错误提示：
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'xfeatures2d'
发现是安装的问题，要安装contrib版本的opencv，关掉Pycharm，打开Anaconda用如下命令安装：
pip install opencv-contrib-python
由于网不稳定，挂载VPN后多次下载失败后终于安装成功。如果由于网络原因始终下载失败，将后面的whl文件名复制去网上下载，下载后本地命令安装。
安装后重新运行，提示：
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
cv2.error: OpenCV(4.2.0) C:\projects\opencv-python\opencv_contrib\modules\xfeatures2d\src\sift.cpp:1210: error: (-213:The function/feature is not implemented) This algorithm is patented and is excluded in this configuration; Set OPENCV_ENABLE_NONFREE CMake option and rebuild the library in function 'cv::xfeatures2d::SIFT::create'
再次发现问题，由于sift不再免费，装上的最新版4.2.0无法使用其库，要重新编译或降级，在此为了快速方便使用，选择降级，再次将contrib降级为3.4.2.17版本。使用如下命令：
pip install opencv-contrib-python==3.4.2.17
几次网络原因中断后终于安装成功：
使用的sift测试代码如下：
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp = sift.detect(dst,None)
img=cv2.drawKeypoints(dst,kp,img)
cv2.imwrite('sift_keypoints.jpg',img)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
测试结果：
Todo（sift识别沙子）
项目进行中，未完成。