使用 OpenCV 进行白点和黑点检测 | Python

在数字图像处理中，黑点和白点检测是一项重要任务，可以在许多应用程序中使用。使用OpenCV库和Python编程语言可以轻松地检测任何图像中的黑色和白色点。在本文中，我们将介绍如何使用Python编程语言和OpenCV库，以及一些例子来进行黑点和白点检测。

安装和导入OpenCV

要使用OpenCV库进行数字图像处理，必须首先将其安装在计算机上。使用Python的pip安装包管理器可以轻松安装OpenCV库。打开终端并运行以下命令安装OpenCV：

pip install opencv-python

导入OpenCV库用于数字图像处理：

import cv2

加载图像

首先，我们需要导入图像进行处理。使用OpenCV库的方法是在计算机上使用以下代码从本地驱动器的路径中导入图像：

img = cv2.imread('path/to/image')

检测黑点

黑点检测是使用阈值分割方法完成的。阈值分割是分割的过程，在该过程中，将图像分割成具有相同亮度的区域。使用以下代码可以在图像中检测黑点：

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
cv2.imshow('Black Dots', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

• 使用cv2.cvtColor()将BGR彩色图像转换为灰度图像。
• 使用cv2.threshold()方法阈值检测黑点。
• cv2.imshow()显示结果。
• cv2.waitKey()等待任何键进行退出。
• cv2.destroyAllWindows()来关闭所有打开的窗口。

检测白点

白点检测也是使用阈值分割方法完成的。同样使用以下代码可以在图像中检测白点：

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
cv2.imshow('White Dots', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结论

至此，我们已经学会了使用OpenCV库和Python编程语言进行黑点和白点检测。基于此，可以构建一些应用程序，在机器视觉中处理图像，自动识别的小颗粒等等。

参考

• OpenCV官方文档
• 白点和黑点检测Python源代码