高解像度画像で白い円形領域を効率的に見つける方法は？

高解像度画像で白い円形のターゲットを正確に見つけます

超高解像度画像（9000x7000ピクセルなど）を処理する場合、その中の白い円形領域をすばやく正確に識別することが重要です。この記事は、PythonおよびOpenCVライブラリに基づいており、そのような画像処理の問題を効果的に解決するための最適化ソリューションを提供します。

元のコードは、非効率で高解像度の画像に直接適用されます。したがって、処理プロセスを最適化し、検出の精度と速度を改善する必要があります。

最適化戦略の詳細な説明

1. 画像サイズの調整：計算の複雑さを減らすために、画像が最初にスケーリングされます。 cv2.resize()関数を使用して画像をサイズ変更します。たとえば、画像を元の画像の10分の1に減らします。

    src = cv2.imread（image_path）
   Scale_Factor = 0.1
   resized_image = cv2.resize（src、none、fx = scale_factor、fy = scale_factor）

2. グレースケールの変換としきい値セグメンテーション：スケーリングされた画像をグレースケールマップに変換し、しきい値セグメンテーションを使用して白い領域を抽出します。このステップは、ターゲット領域のコントラストを強化します。

    GRAY = CV2.CVTCOLOR（resized_image、cv2.color_bgr2gray）
   _、thresh = cv2.threshold（gray、200、255、cv2.thresh_binary）

3. 形態学的処理：形態学的閉鎖操作（ cv2.MORPH_CLOSE ）を使用して、白い領域の小さなギャップを接続して完全な円形の輪郭を形成し、検出の信頼性を改善します。

    kernel = np.ones（（5、5）、np.uint8）
   閉鎖= cv2.morphologyex（thresh、cv2.morph_close、kernel）

4. Houghcircle変換： Houghcircle変換（ cv2.HoughCircles ）を使用して、画像の円を検出します。最適な検出効果を実現するには、実際の条件に従ってパラメーターを調整する必要があります。

   円= cv2.houghcircles（閉じる、cv2.hough_gradient、1、20、param1 = 50、param2 = 30、minradius = 0、maxradius = 0）
   サークルがいない場合：
       circles = np.uint16（np.around（円））
       輪のある私のために[0、：]：
           cv2.circle（resized_image、（i [0]、i [1]）、i [2]、（0、255、0）、2）
           cv2.circle（resized_image、（i [0]、i [1]）、2、（0、0、255）、3）

5. 結果が表示されます。最後に、処理された画像が表示され、検出された円形領域がマークされています。

    cv2.imshow（「検出された円」、sezized_image）
   cv2.waitkey（0）
   cv2.destroyallwindows（）

上記の手順を通じて、高解像度画像の白い円形領域を効率的かつ正確に識別できます。最良の結果を得るには、特定の画像に従って、Hough変換のしきい値とパラメーターを微調整する必要があることに注意する必要があります。

以上が高解像度画像で白い円形領域を効率的に見つける方法は？の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。