实验目的 1,通过阈值分割将原图像转变为二值图像 2,找出米粒的连通域，数出米粒的数目 3,找出米粒中最大的面积和周长是多少，并给出在图片的位置 实验过程 openCV提供了非常好用的简单全局阈值分割的函数 cv2.threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None) 关于threshold函数详解 对原始灰度图像进行灰度直方图分析，可以明显看出灰度值分布区间较大，并且有三座峰(这里暂时不考虑多阈值分割问题)，因此难以通过单一阈值进行有效分割，所以应使用 OTSU 或者 TRIANGLE 的优化方法。 但是如果直接对图像进行二值化处理，得到的效果可能

之前曾经写过一道数米粒的作业，当时用的是c++中的opencv，这次用python试了一下。 原图及效果图 咦？水印怎么去啊 程序流程 程序的大致流程为： 1.读取图片 2.灰度化 3.二值化 4.膨胀、腐蚀等 5.边缘检测 6.输出 图片读取 用imread加上绝对路径进行读取 # 读取 img_rice = cv2.imread("d:/Python/rice/rice2.jpg") cv2.imshow('rice', img_rice) 灰度化 基本的灰度化函数 # 灰度化 img_gray = cv2.cvtColor(img_rice, cv2.COLOR_BGR2GRA

机器视觉小实验，数米粒

用计算机视觉的方法处理米粒图像。功能包括：中值滤波、直方图显示、大津法和经验阈值法的阈值分割、Susan算子检测边缘、米粒计数、寻找最大米粒。