OpenCV 튜토리얼로 개체 개수 세기: 초보자를 위한 단계별 — Python 11줄에 24/24 동전

#OpenCV #Python #Seeb4Coding 3D 애니메이션 초보자를 위한 OpenCV를 사용한 개체 수 계산 단계별 튜토리얼: Python, OpenCV medianBlur 및 HoughCircles를 사용하여 11줄로 사진에서 동전(또는 둥근 개체) 수를 셉니다 — 테스트됨, 24개 중 24개. 💬 이걸로 무엇을 계산하시겠습니까? 동전인가, 세포인가? 👇 ❓ OpenCV를 사용하여 이미지 속 동전을 어떻게 계산하나요? cv2.imread로 이미지를 로드하고, cv2.cvtColor로 회색조로 변환하고, cv2.medianBlur로 매끄럽게 만듭니다. 그런 다음 중심과 반경 범위 사이의 최소 거리인 HOUGH_GRADIENT 메서드를 사용하여 cv2.HoughCircles를 호출합니다. 반환된 원의 수는 동전 수입니다. scikit-image의 동전 샘플 사진에서 Blur 5, minDist 30, param2 22 및 radius 12-45는 24개의 동전을 모두 찾았고, Blur를 건너뛰면 5개의 잘못된 원을 포함하여 29개의 원이 반환되었습니다. 출처: https://docs.opencv.org/4.x/da/d53/tutorial_py_houghcircles.html 🧭 단계 • 설치: pip install opencv-python • 사진을 로드하고 회색조로 변환(cv2.cvtColor) • 중앙값 흐림(커널 5)으로 노이즈 제거 • cv2.HoughCircles(blur, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 30, param2=22, minRadius=12, maxRadius=45) • 각 원에 고리를 그리고 len(c)를 인쇄합니다. → 동전: 24 • 전문가 팁: 블러 없이 29개의 원(5개는 가짜)을 제공합니다. param2 18 → 27, param2 25 → 22 ⏱ 챕터 0:00 결과: 24개의 동전 계산 0:06 1단계 · 로드 및 정리(회색 + 중앙값 흐림) 0:19 2단계 · HoughCircles로 원 찾기 0:31 3-4단계 · 그리기, 계산 및 실행 0:45 전문가 팁: 흐림을 건너뛰지 마세요 0:54 요약 이미지: 자체 데모 출력(scikit-image 코인 샘플), devicon을 통한 OpenCV/Python 로고 Seeb4Coding 소개 — 코딩과 혁신의 만남 Seeb4Coding(seeb4coding.in)은 Sweetan Mariyappan의 기술 교육 브랜드로 3D 애니메이션으로 최신 AI 뉴스를 설명하고 무료 온라인 개발자 도구 및 코딩 튜토리얼을 구축합니다. 웹사이트: https://seeb4coding.in 유튜브: https://www.youtube.com/@sweetan008 인스타그램: https://www.instagram.com/seeb4coding/ 스레드: https://www.threads.com/@seeb4coding 페이스북: https://www.facebook.com/groups/seeb4coding 개인: https://www.mrsweetan.in/ #OpenCV #Python #ComputerVision #ImageProcessing #Python프로젝트 #MachineVision #Seeb4Coding #CodingTutorial #LearnToCode #CodingMeetsInnovation #viral #goviral #trending