OpenCV を使用してオブジェクトを数えるチュートリアル: 初心者向けのステップバイステップ — 11 行の Python で 24/24 コイン

#OpenCV #Python #Seeb4Coding OpenCV でオブジェクトを数える 3D アニメーションを使った初心者向けのステップバイステップ チュートリアル: Python、OpenCV medianBlur、および HoughCircles を使用して写真内のコイン (または丸いオブジェクト) を 11 行で数えます — テスト済み、24 個中 24 個です。 💬 これで何を数えるでしょうか?コインかセルか？ 👇 ❓ OpenCV を使用して画像内のコインを数えるにはどうすればよいですか? cv2.imread で画像を読み込み、cv2.cvtColor でグレースケールに変換し、cv2.medianBlur で滑らかにします。次に、HOUGH_GRADIENT メソッド、中心間の最小距離と半径範囲を指定して cv2.HoughCircles を呼び出します。返された円の数がコインの数となります。 scikit-image のコインのサンプル写真では、blur 5、minDist 30、param2 22、radius 12-45 で 24 個のコインすべてが見つかりましたが、ブラーをスキップすると、5 つの偽の円を含む 29 個の円が返されました。出典: https://docs.opencv.org/4.x/da/d53/tutorial_py_houghcircles.html 🧭 手順 • インストール: pip install opencv-python • 写真をロードしてグレースケールに変換 (cv2.cvtColor) • メディアンブラー (カーネル 5) でノイズを除去 • cv2.HoughCircles(blur, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 30、param2=22、minRadius=12、maxRadius=45) • 各円上にリングを描画し、len(c) を出力します → コイン: 24 • プロのヒント: ぼかしなしでは 29 円 (5 つのフェイク) が得られます。 param2 18 → 27、param2 25 → 22 ⏱ チャプター 0:00 結果: 24 コインをカウント 0:06 ステップ 1 · 読み込みとクリーン (グレー + 中央ぼかし) 0:19 ステップ 2 · HoughCircles で円を検索 0:31 ステップ 3-4 · 描画、カウント、実行 0:45 プロのヒント: ぼかしをスキップしないでください 0:54 要約画像: 独自のデモ出力 (scikit-image コイン サンプル)、devicon 経由の OpenCV/Python ロゴ Seeb4Coding について — コーディングとイノベーションの融合 Seeb4Coding (seeb4coding.in) は、Sweetan Mariyappan による技術教育ブランドで、最新の AI ニュースを 3D アニメーションで説明し、無料のオンライン開発者ツールとコーディング チュートリアルを構築しています。ウェブサイト: https://seeb4coding.in YouTube: https://www.youtube.com/@sweetan008 Instagram: https://www.instagram.com/seeb4coding/ スレッド: https://www.threads.com/@seeb4coding Facebook: https://www.facebook.com/groups/seeb4coding 個人: https://www.mrsweetan.in/ #OpenCV #Python #ComputerVision #ImageProcessing #PythonProjects #MachineVision #Seeb4Coding #CodingTutorial #LearnToCode #CodingMeetsInnovation #viral #goviral #トレンド