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使用OpenCV-Python进行圆形截图
2023-10-07 16:12:53 深夜i     --     --
OpenCV Python 圆形截图 图像处理 定位圆形位置 图像分析

在计算机视觉中，OpenCV-Python是一个非常流行的库，用于处理图像和视频。它提供了许多功能，包括图像识别、特征提取、图像处理等。在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV-Python进行圆形截图。

首先，我们需要导入OpenCV库和其他需要的库，然后读取一张图片。

python

import cv2


import numpy as np


# 读取图片


img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

在这个例子中，我们使用了一张名为'image.jpg'的图片。你可以用自己的图片替换它。

接下来，我们将对图像进行一些预处理，以便更容易地检测圆形。

python

# 转换为灰度图像


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


# 使用高斯模糊减少噪音


blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)


# 检测圆形


circles = cv2.HoughCircles(blur, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

上述代码中，我们首先将图像转换为灰度图像，然后使用高斯模糊来减少噪音。最后，我们使用`HoughCircles`函数来检测图像中的圆形。此函数返回一个列表，其中每个元素都是一个圆形，包含圆心坐标和半径。

接下来，我们将遍历检测到的所有圆形，并在原始图像中绘制它们。

python

# 绘制圆形


if circles is not None:


  circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")


  for (x, y, r) in circles:


    cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 4)

上述代码中，我们首先使用`np.round`函数将圆心坐标和半径四舍五入为整数。然后，我们使用`cv2.circle`函数在原始图像上绘制圆形。`cv2.circle`函数的参数依次为图像、圆心坐标、圆的半径、颜色和线宽。

最后，我们将保存截取到的圆形区域到一个新的文件中。

python

# 保存截图


for i, (x, y, r) in enumerate(circles):


  crop_img = img[y-r:y+r, x-r:x+r]


  cv2.imwrite(f'crop_img_{i}.jpg', crop_img)

上述代码中，我们使用`img[y-r:y+r, x-r:x+r]`来截取圆形区域，然后使用`cv2.imwrite`函数将其保存到一个新的文件中。我们还使用了`enumerate`函数来获取圆形的索引。

这样，我们就完成了使用OpenCV-Python进行圆形截图的过程。你可以自己尝试在不同的图像上运行代码，并根据需要进行更改和优化。这只是OpenCV-Python的一个小功能，你还可以使用该库做更多有趣的事情，例如人脸识别、目标追踪等。所以，开始探索OpenCV-Python的精彩世界吧！

  
  

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