Python 및 OpenCV를 사용하여 9000x7000 픽셀 이미지에서 두 개의 원형 영역을 추출하는 방법은 무엇입니까?
9000x7000 픽셀 이미지에서 2 개의 원형 영역을 효율적으로 추출하는 Python 및 OpenCV
초고속 해상도 이미지 (예 : 9000x7000 픽셀)를 처리하고 특정 모양 (예 : 원)을 추출하는 것은 이미지 처리 및 컴퓨터 비전에서 일반적인 과제입니다. 이 기사는 Python 및 OpenCV 라이브러리를 사용하여 대상 원형 영역을 효율적이고 정확하게 추출하는 솔루션을 제공합니다.
기존 코드의 문제점은 서클이 너무 많고 필요한 두 원 영역을 정확하게 선택하는 것은 불가능하다는 것입니다. 개선을 위해 다음 전략을 채택 할 것입니다.
- 이미지 전처리 : 스케일링 및 노이즈 감소 : 첫째, 처리 효율을 향상시키기 위해 원본 이미지를 올바른 크기로 줄입니다. 동시에, 가우시안 블러 필터는 이미지 노이즈를 줄이기 위해 적용되어 원형 감지의 정확도를 향상시킵니다.
CV2 가져 오기 Numpy를 NP로 가져옵니다 im # 이미지 읽기 IMG = CV2.imread (image_path) # 이미지 확대 (실제 상황에 따라 줌 비율 조정) scale_percent = 10 # 원본 이미지의 1/10에서 스케일 너비 = int (img.shape [1] / scale_percent) 높이 = int (img.shape [0] / scale_percent) dim = (너비, 높이) resize_img = cv2.resize (img, dim, interpolation = cv2.inter_area) # 그레이 스케일 변환 회색 = cv2.cvtcolor (resize_img, cv2.color_bgr2gray) # gaussianblurred = cv2.gaussianblur (그레이, (5, 5), 0)
- 에지 감지 : Canny 알고리즘 : Canny Edge Detection 알고리즘을 사용하여 이미지 가장자리 정보를 추출하고 후속 원형 탐지를 준비합니다.
# Canny Edge Detection Edges = CV2.canny (Blurred, 50, 150)
- 원 감지 : 허프 변환 : 허프 서클 변환을 사용하여 이미지의 원을 감지하십시오. 키는 우리가 필요한 두 원 만 감지되도록 매개 변수 조정입니다. 여기서 우리는 원의 반경에 따라 필터링하고 두 개의 가장 큰 원을 선택합니다.
# houghcircle transform circles = cv2.houghcircles (가장자리, cv2.hough_gradient, 1, 40, param1 = 50, param2 = 30, minradius = 0, maxradius = 0) 원이 없다면 : 서클 = np.uint16 (np.around (circles)) # 두 개의 가장 큰 원 = 원을 선택하십시오 [0, :] Circles = circles [np.argsort (circles [:, 2]) [:: -1] [: 2]] # 원에서 i에 가장 큰 반경을 가진 두 개의 원을 선택하십시오. Center_x, Center_y, 반경 = i # Circle CV2.Circle (Resize_img, (Center_X, Center_Y), RADIUS, (0, 0, 255), 2) cv2.circle (resize_img, (center_x, center_y), 2, (255, 0, 0), 3) cv2.imshow ( "감지 된 원", resize_img) cv2.waitkey (0) cv2.destroyallwindows ()
위의 단계를 통해 고해상도 이미지에서 가장 큰 두 개의 원형 영역을 효과적으로 추출하고 시각화 결과로 확인할 수 있습니다. 최상의 탐지 효과를 달성하기 위해 실제 이미지에 따라 scale_percent
및 Hough 변환의 매개 변수를 조정해야합니다. 두 개의 원이 비슷한 크기 인 경우 중앙 좌표 또는 기타 기능에 따라보다 세련된 선택이 필요할 수 있습니다.
위 내용은 Python 및 OpenCV를 사용하여 9000x7000 픽셀 이미지에서 두 개의 원형 영역을 추출하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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MySQL을 안전하고 철저하게 제거하고 모든 잔차 파일을 정리하려면 다음 단계를 따르십시오. 1. MySQL 서비스 중지; 2. MySQL 패키지 제거; 3. 구성 파일 및 데이터 디렉토리를 정리하십시오. 4. 제거가 철저한 지 확인하십시오.

MySQL에서는 altertabletable_nameaddcolumnnew_columnvarchar (255) 이후에 필드를 추가하여 altertabletable_namedropcolumncolumn_to_drop을 사용하여 필드를 삭제합니다. 필드를 추가 할 때는 쿼리 성능 및 데이터 구조를 최적화하기위한 위치를 지정해야합니다. 필드를 삭제하기 전에 작업이 돌이킬 수 없는지 확인해야합니다. 온라인 DDL, 백업 데이터, 테스트 환경 및 저하 기간을 사용하여 테이블 구조 수정은 성능 최적화 및 모범 사례입니다.

MySQL에 데이터 삽입을위한 효율적인 방법은 다음과 같습니다. 1. InsertInto 사용 ... 값 구문 사용 ... 값 구문, 2. 트랜잭션 처리 사용, 3. 트랜잭션 처리 사용, 4. 배치 크기 조정, 5. 인덱스 비활성화, 6. Insertignore 또는 Insert ... ondupliceKeyUpdate를 사용하여 데이터베이스 작동 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

MySQL 기능은 데이터 처리 및 계산에 사용될 수 있습니다. 1. 기본 사용에는 문자열 처리, 날짜 계산 및 수학 연산이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 복잡한 작업을 구현하기 위해 여러 기능을 결합하는 것이 포함됩니다. 3. 성능 최적화를 위해서는 WHERE 절에서 기능 사용 및 GroupBy 및 임시 테이블 사용을 피해야합니다.

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