python基于opencv实现数籽粒

千粒重是一个重要的农艺性状，通过对其的测量和研究，我们可以更好地理解作物的生长状况，优化农业生产，提高作物产量和品质。但数籽粒数目是一个很繁琐和痛苦的过程，我们现在用一个简单的python程序来数水稻籽粒。代码的大致流程如下：

对照片进行预处理，包括灰度化、二值化等操作，以便更好地识别籽粒。
使用轮廓检测算法来找到照片中的籽粒，并计算轮廓面积；
对轮廓面积进行判断，以便区分重叠的籽粒。
计算籽粒数目，将结果输出到屏幕上或保存到文件中。

具体代码如下：

1. 加载需要的包

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import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

2. 导入图片并展示

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img = cv2.imread('pic2.jpg',0)
img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 显示图像
plt.imshow(img_rgb)
plt.show()

3. 轮廓检测算法来找到照片中的籽粒

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ret, thresh = cv2.threshold(img, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
area = np.zeros(len(contours))
for i in np.arange(0, len(contours)):
    area[i] = cv2.contourArea(contours[i])

4. 对轮廓面积进行判断，以便区分重叠的籽粒

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med = np.median(area)
j = 0
i = 0
a = area/med
draw = Image.fromarray(img)
for c in contours:
    if round(a[j]) == 1:   
        i = i+1
        draw1 = ImageDraw.Draw(draw)
        font = ImageFont.truetype('arial.ttf', 30)
        draw1.text(tuple(c[0][0]), str(i), fill = 'black', font = font)
    if round(a[j]) > 1:   
        i = i+round(a[j])
        draw1 = ImageDraw.Draw(draw)
        font = ImageFont.truetype('arial.ttf', 30)
        draw1.text(tuple(c[0][0]), str(i+1)+"~"+str(i+round(a[j])), fill = 'black', font = font)
    j = j + 1
print("籽粒数目：", i)

5. 展示标记情况

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img_rgb = cv2.cvtColor(np.array(draw), cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 显示图像
plt.imshow(img_rgb)
plt.savefig("rice.pdf")
plt.show()