这篇文章主要为大家展示了“python物体标识怎么实现”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“python物体标识怎么实现”这篇文章吧。
1、读取彩色图像进行灰度化和二值化。
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def get_binary_img(img):
# gray img to bin image
bin_img = np.zeros(shape=(img.shape), dtype=np.uint8)
h = img.shape[0]
w = img.shape[1]
for i in range(h):
for j in range(w):
bin_img[i][j] = 255 if img[i][j] < 255 else 0
return bin_img
# 调用
file_name = "./test.bmp"
img = cv2.imread(file_name)
# 灰度化
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
bin_img = get_binary_img(gray_img)2、目标标志，每个物体的像素值是该物体的标志，为计算面积打下基础。
# 标记目标
def label_region(bin_img,width,height):
visited = np.zeros(shape=bin_img.shape,dtype=np.uint8)
label_img = np.zeros(shape=bin_img.shape, dtype=np.uint8)
label = 0
for i in range(height):
for j in range(width):
if bin_img[i][j] == 255 and visited[i][j]==0 : //找到种子点
# visit
visited[i][j] = 1
label += 1
label_img[i][j] = label
# label
label_from_seed(bin_img, visited, i, j, label, label_img)
return label_img
# 区域增长法进行标记
def label_from_seed(bin_img,visited,i,j,label,out_img):
directs = [(-1, -1), (0, -1), (1, -1), (1, 0), (1, 1), (0, 1), (-1, 1), (-1, 0)]
seeds = [(i,j)]
height = bin_img.shape[0]
width = bin_img.shape[1]
while len(seeds):
seed = seeds.pop(0)
i = seed[0]
j = seed[1]
if visited[i][j] == 0:
visited[i][j] = 1
out_img[i][j] = label
# 以（i,j）为起点进行标记
for direct in directs:
cur_i = i + direct[0]
cur_j = j + direct[1]
# 非法
if cur_i < 0 or cur_j < 0 or cur_i >= height or cur_j >= width:
continue
# 没有访问过
if visited[cur_i][cur_j] == 0 and bin_img[cur_i][cur_j] == 255:
visited[cur_i][cur_j] = 1
out_img[cur_i][cur_j] = label
seeds.append((cur_i,cur_j))3、通过遍历标记的图像，统计每个编号中出现的像素数，可以得到不同区域的面积大小。
def get_region_area(label_img,label):
count = { key: 0 for key in range(label + 1)}
start_pt = {key:(0,0) for key in range(label + 1)}
height = label_img.shape[0]
width = label_img.shape[1]
for i in range(height):
for j in range(width):
key = label_img[i][j]
count[key] += 1
if count[key] == 1:
start_pt[key] = (j,i)
return count,start_pt以上是“python物体标识怎么实现”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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