Comment utiliser Python pour reconstruire la forme d'une image

Comment utiliser Python pour reconstruire la forme des images

Introduction : Le traitement des images est une tâche importante dans le domaine de la vision par ordinateur, et la reconstruction de la forme des images est l'une des technologies clés. Cet article explique comment utiliser Python pour reconstruire la forme d'une image, avec des exemples de code.

1. Préparation
Avant de reconstruire la forme de l'image, nous devons installer la bibliothèque de traitement d'image de Python-OpenCV. Il peut être installé dans le terminal via la commande suivante :

pip install opencv-python

2. Lire l'image
Tout d'abord, nous devons lire une image à traiter. Ceci peut être réalisé grâce au code suivant :

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 显示图片
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Dans ce code, nous utilisons la fonction cv2.imread pour lire l'image, puis utilisons la fonction cv2.imshow pour afficher l’image lue. cv2.waitKey(0) signifie attendre qu'une touche soit enfoncée pour fermer la fenêtre d'image. cv2.imread函数读取图片，然后使用cv2.imshow函数展示读取到的图片。cv2.waitKey(0)表示等待按下任意键关闭图片窗口。

三、图像预处理
在进行形状重建前，我们需要对图片进行一些预处理。这包括灰度化、二值化等操作。可以通过以下代码实现：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 图像二值化
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示二值化后的图片
cv2.imshow('Binary Image', binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这段代码中，我们使用cv2.cvtColor函数将BGR图像转为灰度图像，然后使用cv2.threshold函数对灰度图像进行二值化。cv2.THRESH_BINARY表示使用大于阈值的像素点作为前景，小于阈值的像素点作为背景。

四、形状重建
在进行形状重建时，我们可以利用OpenCV提供的轮廓检测函数，来提取图像中的轮廓并画出来。可以通过以下代码实现：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 图像二值化
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 在原图上绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

# 显示绘制轮廓后的图片
cv2.imshow('Contours Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这段代码中，我们首先使用cv2.findContours函数对二值化后的图像进行轮廓检测。cv2.RETR_TREE表示提取所有轮廓，并建立轮廓间的层级关系，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE则表示轮廓的存储方式为仅存储拐点信息。然后，我们使用cv2.drawContours

3. Prétraitement de l'image

Avant la reconstruction de forme, nous devons effectuer un prétraitement sur l'image. Cela inclut les niveaux de gris, la binarisation et d'autres opérations. Ceci peut être réalisé grâce au code suivant :
rrreee

Dans ce code, nous utilisons la fonction cv2.cvtColor pour convertir l'image BGR en une image en niveaux de gris, puis utilisons le cv2.threshold Fonction Binariser les images en niveaux de gris. cv2.THRESH_BINARY signifie utiliser des pixels plus grands que le seuil comme premier plan et des pixels plus petits que le seuil comme arrière-plan. 🎜🎜4. Reconstruction de forme🎜Lors de la reconstruction de forme, nous pouvons utiliser la fonction de détection de contour fournie par OpenCV pour extraire les contours de l'image et les dessiner. Ceci peut être réalisé grâce au code suivant : 🎜rrreee🎜Dans ce code, nous utilisons d'abord la fonction cv2.findContours pour effectuer une détection de contour sur l'image binarisée. cv2.RETR_TREE signifie extraire tous les contours et établir une relation hiérarchique entre les contours. cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE signifie que la méthode de stockage des contours consiste à stocker uniquement les informations sur les points d'inflexion. Ensuite, nous utilisons la fonction cv2.drawContours pour dessiner les contours détectés sur l'image originale. 🎜🎜Résumé : 🎜Cet article explique comment utiliser Python pour effectuer une reconstruction de forme sur des images et est accompagné d'exemples de code correspondants. Grâce aux étapes ci-dessus, nous pouvons reconnaître et reconstruire les formes de l’image, jetant ainsi les bases des tâches ultérieures de traitement d’image. J'espère que cet article vous sera utile dans votre étude dans le domaine du traitement d'images ! 🎜

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