Columnas oscuras de borde restringido: un algoritmo de detección basado en el procesamiento de imágenes
Con el desarrollo continuo de la tecnología de procesamiento de imágenes digitales, el procesamiento de imágenes se ha convertido en un aspecto importante en el campo de la visión por computadora. rama. La tecnología de procesamiento de imágenes puede ayudarnos a extraer información útil de las imágenes para lograr aplicaciones como la detección de objetivos, la segmentación de imágenes y el reconocimiento de imágenes. En el procesamiento de imágenes, las columnas oscuras de borde restringido son un algoritmo de detección de uso común, que se presentará en detalle a continuación.
1. Principio del algoritmo
El algoritmo de columna oscura de borde restringido es un algoritmo basado en la detección de bordes. La idea básica del algoritmo es encontrar el borde en la imagen y restringirlo para obtener la posición de la columna oscura. Específicamente, los pasos del algoritmo son los siguientes:
1. Realizar la detección de bordes en la imagen para obtener la imagen del borde.
2. Expanda la imagen del borde para hacerlo más obvio.
3. Binarice la imagen del borde expandido para obtener una imagen binaria.
4. Realizar operaciones morfológicas sobre la imagen binaria para eliminar ruido innecesario.
5. Realizar operaciones de restricción sobre la imagen binaria procesada para obtener la posición de la columna oscura.
2. Implementación del algoritmo
Al implementar el algoritmo de columna oscura de borde restringido, es necesario utilizar algunas herramientas y bibliotecas de procesamiento de imágenes. Las herramientas más utilizadas incluyen OpenCV, Matlab, etc.
A continuación se toma OpenCV como ejemplo para presentar el proceso de implementación del algoritmo.
1. Importar la biblioteca OpenCV.
```python
importcv2
```
2.
```python
img=cv2.imread('image.jpg')
```
3. Detección de bordes de imagen.
```python
edges=cv2.Canny(img,50,150)
```
4. Realizar operación de expansión.
```python
kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(3,3))
dilated_edges=cv2.dilate(edges,kernel )
```
5. Binarice la imagen del borde expandido.
```python
ret,binary_edges=cv2.threshold(dilated_edges,0,255,cv2.THRESH_BINARY)
```
6. Realice operaciones morfológicas en la imagen binaria para eliminar el ruido innecesario.
```python
kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(3,3))
opened_edges=cv2.morphologyEx(binary_edges,cv2 .MORPH_OPEN,kernel)
```
7. Realice una operación de restricción en la imagen binaria procesada para obtener la posición de la columna oscura.
```python
contornos,hierarchy=cv2.findContours(opened_edges,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
paracontornoincontornos:
x,y,w,h=cv2.boundingRect(contorno)
ifw>10andh>10:
cv2.rectangle(img,(x,y),(x +w,y+h),(0,255,0),2)
```
3. Optimización del algoritmo
En aplicaciones prácticas, existen restricciones. Puede haber algunos problemas con el algoritmo de la columna oscura del borde. Por ejemplo, cuando hay mucho ruido en la imagen, el algoritmo puede juzgar erróneamente el ruido como una columna oscura. Para resolver este problema, se pueden utilizar los siguientes métodos de optimización:
1. Preprocesar la imagen para eliminar el ruido innecesario.
2. Filtra la imagen del borde para suavizar los bordes.
3. Optimice la operación de restricción y adopte un método de restricción más preciso.
4. Aplicación del algoritmo
El algoritmo de columna oscura de borde restringido se usa ampliamente en detección industrial, diagnóstico médico, monitoreo de seguridad y otros campos. Por ejemplo, en la inspección industrial, este algoritmo se puede utilizar para detectar pilares oscuros en la superficie de los productos para determinar si el producto está calificado. En el diagnóstico médico, este algoritmo se puede utilizar para detectar columnas oscuras en las radiografías para determinar si un paciente tiene una enfermedad. En el monitoreo de seguridad, este algoritmo se puede utilizar para detectar columnas oscuras en la pantalla de monitoreo, mejorando así la precisión del monitoreo.