当前位置：首页 > article >正文

基于Python实现机器视觉与深度学习相结合的项目

article 2025/2/6 2:36:39

以下是一个基于Python实现机器视觉与深度学习相结合的项目，用于对茶汤照片进行背景处理、提取RGB值的详细步骤及代码示例。

整体思路

图像读取与预处理：从采集装置传输到电脑的照片，使用OpenCV库读取图像，并进行灰度转换、高斯模糊等预处理操作。
背景处理：通过图像分割算法（如基于颜色空间的分割或阈值分割）去除背景，只保留茶汤区域。
识别颜色最均匀的区域：使用图像的纹理分析方法（如局部二值模式LBP）来评估区域的均匀性，找到颜色最均匀的区域。
色彩校正：使用标准色卡或参考图像进行色彩校正，确保提取的RGB值准确。
提取RGB值：在颜色最均匀的区域中提取RGB值。

代码实现

import cv2
import numpy as np
from skimage.feature import local_binary_pattern

# 读取图像
def read_image(image_path):
    image = cv2.imread(image_path)
    return image

# 背景处理
def background_removal(image):
    # 转换为HSV颜色空间
    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    # 定义茶汤颜色范围
    lower_color = np.array([0, 0, 0])
    upper_color = np.array([255, 255, 255])
    # 创建掩码
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_color, upper_color)
    # 应用掩码
    result = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)
    return result

# 识别颜色最均匀的区域
def find_uniform_region(image):
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 计算局部二值模式（LBP）
    lbp = local_binary_pattern(gray, 8, 1, method='uniform')
    # 划分图像为多个区域
    height, width = gray.shape
    block_size = 50
    best_uniformity = float('inf')
    best_region = None
    for i in range(0, height - block_size, block_size):
        for j in range(0, width - block_size, block_size):
            block = lbp[i:i+block_size, j:j+block_size]
            uniformity = np.std(block)
            if uniformity < best_uniformity:
                best_uniformity = uniformity
                best_region = image[i:i+block_size, j:j+block_size]
    return best_region

# 色彩校正（简单示例，使用平均颜色校正）
def color_correction(image):
    # 计算图像的平均颜色
    mean_color = np.mean(image, axis=(0, 1))
    # 假设参考颜色
    reference_color = np.array([128, 128, 128])
    # 计算校正系数
    correction_factor = reference_color / mean_color
    # 应用校正
    corrected_image = image * correction_factor
    corrected_image = np.clip(corrected_image, 0, 255).astype(np.uint8)
    return corrected_image

# 提取RGB值
def extract_rgb_values(image):
    # 计算区域的平均RGB值
    rgb_values = np.mean(image, axis=(0, 1)).astype(int)
    return rgb_values

# 主函数
def main(image_path):
    # 读取图像
    image = read_image(image_path)
    # 背景处理
    processed_image = background_removal(image)
    # 识别颜色最均匀的区域
    uniform_region = find_uniform_region(processed_image)
    # 色彩校正
    corrected_region = color_correction(uniform_region)
    # 提取RGB值
    rgb_values = extract_rgb_values(corrected_region)
    print("提取的RGB值:", rgb_values)

if __name__ == "__main__":
    image_path = "tea_image.jpg"  # 替换为实际的茶汤照片路径
    main(image_path)

代码解释

read_image：使用cv2.imread函数读取图像。
background_removal：将图像转换为HSV颜色空间，通过定义茶汤颜色范围创建掩码，然后应用掩码去除背景。
find_uniform_region：将图像转换为灰度图像，计算局部二值模式（LBP），通过划分图像为多个区域，计算每个区域的标准差，找到标准差最小的区域，即颜色最均匀的区域。
color_correction：计算图像的平均颜色，假设参考颜色，计算校正系数，应用校正。
extract_rgb_values：计算区域的平均RGB值。
main：调用上述函数，完成图像读取、背景处理、识别颜色最均匀的区域、色彩校正和提取RGB值的操作。