使用 OpenCV 计数对象教程：初学者分步操作 — 11 行 Python 中的 24/24 个硬币

#OpenCV #Python #Seeb4Coding 使用 OpenCV 计算对象 3D 动画初学者分步教程：使用 Python、OpenCV midBlur 和 HoughCircles 在 11 行中计算照片中的硬币（或任何圆形物体） — 已测试，24 行中的 24 行。💬 您会用这个数什么？硬币还是电池？ 👇❓ 如何使用 OpenCV 计算图像中的硬币？使用 cv2.imread 加载图像，使用 cv2.cvtColor 将其转换为灰度，并使用 cv2.medianBlur 对其进行平滑。然后使用HOUGH_GRADIENT方法调用cv2.HoughCircles，计算圆心之间的最小距离和半径范围；返回的圆圈数就是硬币数。在 scikit-image 的硬币样本照片上，模糊 5、minDist 30、param2 22 和半径 12-45 找到所有 24 个硬币，而跳过模糊则返回 29 个圆圈，其中包括 5 个错误圆圈。来源：https://docs.opencv.org/4.x/da/d53/tutorial_py_houghcircles.html 🧭 步骤 • 安装：pip install opencv-python • 加载照片并将其转换为灰度 (cv2.cvtColor) • 中值模糊（内核 5）以消除噪声 • cv2.HoughCircles(blur, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 30, param2=22, minRadius=12, maxRadius=45) • 在每个圆上画一个环并打印 len(c) → 硬币：24 • 专业提示：没有模糊给出 29 个圆（5 个假圆）； param2 18 → 27，param2 25 → 22 ⏱ 章节 0:00 结果：计数 24 个硬币 0:06 步骤 1 · 加载和清理（灰色 + 中值模糊） 0:19 步骤 2 · 使用 HoughCircles 查找圆 0:31 步骤 3-4 · 绘制、计数和运行 0:45 专业提示：不要跳过模糊 0:54 回顾图像：自己演示输出（scikit-image 硬币样本）、来自 devicon 的 OpenCV/Python 徽标 关于 Seeb4Coding — 编码遇见创新 Seeb4Coding (seeb4coding.in) 是 Sweetan Mariyappan 的一个技术教育品牌，它通过 3D 动画解释最新的 AI 新闻，并构建免费的在线开发人员工具和编码教程。网站：https://seeb4coding.in YouTube：https://www.youtube.com/@sweetan008 Instagram：https://www.instagram.com/seeb4coding/ 主题：https://www.threads.com/@seeb4coding Facebook：https://www.facebook.com/groups/seeb4coding 个人：https://www.mrsweetan.in/ #OpenCV #Python #ComputerVision #ImageProcessing #PythonProjects #MachineVision #Seeb4Coding #CodingTutorial #LearnToCode #CodingMeetsInnovation #viral #goviral #trending