# 基于物体轮廓检测和特征提取的木材图像计数模型
**模型解决问题:使用计算机算法来处理木材照片,从照片中直接计算得知木 材的数量。**
#### 一.运行环境配置
1. python==3.6
2. Opencv== 3.4.2.16 (这里注意SIFT算法已经申请专利,高版本的该算法已经移除)
3. matplotlib==3.1.1
4. .....
具体详细库信息配置见requirements.txt.
可以使用下面命令直接配置相关环境。
```python
pip install -r requirements.txt
```
如果执行上面pip指令失败,可以考虑正常安装opencv类库,然后执行以下代码:
```python
pip uninstall opencv-python
#推荐使用豆瓣python源
pip install opencv-python==3.4.2.16 -i "https://pypi.doubanio.com/simple/"
pip install opencv-contrib-python==3.4.2.16 -i "https://pypi.doubanio.com/simple/"
```
对于如果执行程序出现
AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute 'xfeatures2d'之类因为算法是否开源的问题,可以从新执行以下代码
```python
pip uninstall opencv-python
#推荐使用豆瓣python源
pip install opencv-python==3.4.2.16 -i "https://pypi.doubanio.com/simple/"
pip install opencv-contrib-python==3.4.2.16 -i "https://pypi.doubanio.com/simple/"
```
#### 二.程序整体代码说明
本程序分为两部分:
1. **模型一**基于环境对计数影响不大其检测目标较为清晰辨别的图片进行木材计数模型如下图:
<div align=center><img src="imgs/1.png" alt="Image text" width="600px" height="360px" />
具体代码见other_image文件中的代码。这个主要的代码为main.py文件,其他的为辅助文件,用于探索和评价相关的方法是否适合。
2. **模型二**基于环境(光照)对影响计数较大且辨别较难的图片进行木材计数模型如下图:
<div align=center><img src="first_image/raw_data/1.JPG" alt="Image text" style="zoom:25%;" width="600px" height="360px">
具体代码见first_iamge文件中的first_image.py,第二个模型实现了有关的自动化脚本的功能。
#### 三. 模型一
处理原图如下:
<div align=center><img src="imgs/1.png" alt="Image text" width="600px" height="360px" />
预处理流程图如下:
<div align=center><img src="imgs/3.png" alt="Image text" />
预处理后得到图像如下:
<div align=center><img src="imgs/4.png" alt="Image text" width="600px" height="360px" />
对图像进行SIFT算法处理得到结果图如下:
<div align=center><img src="imgs/5.png" alt="Image text" width="600px" height="360px" />
使用联通法对木材图片中的木材进行计数效果图如下:
<div align=center><img src="imgs/6.png" alt="Image text" width="600px" height="360px" />
具体详细代码可以参考other_image文件夹中的如下文件:
counter_sticks.py 、edge_cutting.py、last_test.py、main.py、test2.py、test4.py、分水岭.py
#### 四. 模型二
处理原图为:
<img src="first_image/raw_data/1.JPG" alt="Image text" style="zoom:25%;" width="600px" height="360px"/>
预处理流程图如下:
<div align=center><img src="imgs/7.jpg" alt="Image text" />
灰度化图
<div align=center><img src="imgs/8.png" alt="Image text" width="600px" height="360px" />
闭运算预处理
<div align=center><img src="imgs/9.png" alt="Image text" width="600px" height="360px" />
开运算预处理
<div align=center><img src="imgs/10.png" alt="Image text" width="600px" height="360px" />
梯度运算预处理
<div align=center><img src="imgs/11.png" alt="Image text" width="600px" height="360px" />
顶帽运算
<div align=center><img src="imgs/12.png" alt="Image text" width="600px" height="360px" />
黑帽运算
<div align=center><img src="imgs/13.png" alt="Image text" width="600px" height="360px" />
<div align=center><img src="imgs/13.jpg" alt="Image text" width="600px" height="360px" />
该部分程序的主要思想:使用图像分割,以及图像边缘检测、和图像进行特征点匹配算法。
边缘增强图像如下:
<div align=center><img src="imgs/14.png" alt="Image text" width="600px" height="360px" />
沙子边缘检测结果
<div align=center><img src="imgs/15.png" alt="Image text" width="600px" height="360px" />
去除沙子影响的灰度图
<div align=center><img src="imgs/16.png" alt="Image text" width="600px" height="360px" />
进行图像分割后的边缘检测算法结果图:
<div align=center><img src="imgs/17.png" alt="Image text" width="600px" height="360px" />
最后通过特征点匹配进行木材计数功能。
<div align=center><img src="imgs/18.png" alt="Image text" width="600px" height="360px" />
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基于物体轮廓检测和特征提取的木材图像计数模型.zip
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基于物体轮廓检测和特征提取的木材图像计数模型.zip (90个子文件)
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3.jpg 182KB
7.jpg 194KB
icon_timg.jpg 1KB
4.jpg 1.41MB
edge_cutting.py 2KB
first_image.py 11KB
other_image.py 6KB
main.py 6KB
test2.py 3KB
test4.py 3KB
counter_sticks.py 4KB
last_test.py 826B
分水岭.py 2KB
out_data
sharpen_2_Image1.jpg 12.37MB
fourier_edge_test_image1.jpg 39KB
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sharpen_1_Image1.jpg 14.15MB
gray_sharpen_2_Image1.jpg 10.43MB
custom_binary_first1.jpg 93KB
sharpen_3_Image1.jpg 7.99MB
global_binary_first1.jpg 108KB
canny_edge_test_image1.jpg 129KB
counter_sticks_image1.jpg 160KB
gray_edge_test.jpg 86KB
gray_sharpen_1_Image1.jpg 11.64MB
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gray_sharpen_3_Image1.jpg 6.22MB
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problems.docx 15KB
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custom_binary_first1.jpg 5.06MB
global_binary_first1.jpg 1.63MB
canny_edge_test_image1.jpg 4.09MB
counter_sticks_image1.jpg 11.72MB
gray_edge_test.jpg 4.12MB
raw_cutting_image1.jpg 2.97MB
edge_processing1.jpg 5.06MB
gray_cutting_image1.jpg 2.31MB
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Detailed-Paper.pdf 2.42MB
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6.png 108KB
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4.png 52KB
8.png 36KB
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