Python 识别图片上标点位置

时间：2025-05-08 17:24:44

Python识别图片上标点位置

要识别图片上的标点位置，可以使用Python中的OpenCV库。以下是几种常见的方法：

方法一：使用颜色阈值识别

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
image = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为HSV颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 定义标点的颜色范围（例如红色标点）
lower_red = np.array([0, 120, 70])
upper_red = np.array([10, 255, 255])
mask1 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)

lower_red = np.array([170, 120, 70])
upper_red = np.array([180, 255, 255])
mask2 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)

mask = mask1 + mask2

# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 获取标点位置
for cnt in contours:
    area = cv2.contourArea(cnt)
    if area > 10:  # 过滤小噪点
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
        center_x = x + w//2
        center_y = y + h//2
        print(f"标点位置: ({center_x}, {center_y})")
        # 在图像上标记
        cv2.circle(image, (center_x, center_y), 5, (0, 255, 0), -1)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

方法二：使用模板匹配

import cv2
import numpy as np

# 读取图片和标点模板
image = cv2.imread('image.jpg')
template = cv2.imread('dot_template.jpg')

# 获取模板尺寸
h, w = template.shape[:2]

# 进行模板匹配
res = cv2.matchTemplate(image, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.8  # 匹配阈值
loc = np.where(res >= threshold)

# 标记所有匹配位置
for pt in zip(*loc[::-1]):
    center_x = pt[0] + w//2
    center_y = pt[1] + h//2
    print(f"标点位置: ({center_x}, {center_y})")
    cv2.rectangle(image, pt, (pt[0]+w, pt[1]+h), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

方法三：使用特征点检测

import cv2

# 读取图片
image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用Blob检测器
params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()
params.filterByArea = True
params.minArea = 10
params.maxArea = 100
params.filterByCircularity = True
params.minCircularity = 0.7

detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params)
keypoints = detector.detect(gray)

# 获取标点位置
for kp in keypoints:
    x, y = kp.pt
    print(f"标点位置: ({x}, {y})")
    cv2.circle(image, (int(x), int(y)), 5, (0, 255, 0), -1)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意事项

  1. 根据实际标点的颜色、大小和形状调整参数。
  2. 预处理图像（如高斯模糊、二值化等）可以提高识别准确率。
  3. 对于复杂背景，可能需要结合多种方法。
  4. 考虑使用深度学习的方法（如YOLO）进行更精确的识别。

选择哪种方法取决于标点的具体特征和图像条件。颜色阈值法适合颜色鲜明的标点，模板匹配适合形状固定的标点，而特征点检测适合圆形或斑点状的标点。

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