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前言

• 由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。
• 更多精彩内容，可点击进入Python日常小操作专栏、OpenCV-Python小应用专栏、YOLO系列专栏、自然语言处理专栏或我的个人主页查看
• 基于DETR的人脸伪装检测
• YOLOv7训练自己的数据集（口罩检测）
• YOLOv8训练自己的数据集（足球检测）
• YOLOv5：TensorRT加速YOLOv5模型推理
• YOLOv5：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU
• 玩转Jetson Nano（五）：TensorRT加速YOLOv5目标检测
• YOLOv5：添加SE、CBAM、CoordAtt、ECA注意力机制
• YOLOv5：yolov5s.yaml配置文件解读、增加小目标检测层
• Python将COCO格式实例分割数据集转换为YOLO格式实例分割数据集
• YOLOv5：使用7.0版本训练自己的实例分割模型（车辆、行人、路标、车道线等实例分割）
• 使用Kaggle GPU资源免费体验Stable Diffusion开源项目

前提条件

• 熟悉Python

相关介绍

• Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。

实验环境

• Python 3.x （面向对象的高级语言）

通过灰度平均值进行二值化处理以减少像素误差

• 背景：同一物体（黑色异物）但不同亮度大小的图片，单纯地使用固定阈值的二值化处理，所得到的物体（黑色异物）的像素个数误差较大，实验表明，通过灰度平均值进行二值化处理，可以有效地减少像素个数的误差。
• 亮
  
• 暗
  

固定阈值二值化

代码实现

import cv2
import numpy as np# 图像显示函数
def show(name, img):cv2.namedWindow(name, 0)  # 用来创建指定名称的窗口,0表示CV_WINDOW_NORMAL# cv2.resizeWindow(name, img.shape[1], img.shape[0]); # 设置宽高大小为640*480cv2.imshow(name, img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()def count_pix_nums(img_path):img=cv2.imread(img_path,0)ret, thresh = cv2.threshold(img,60,255, cv2.THRESH_BINARY_INV)pix_nums = np.count_nonzero(thresh)return pix_nums if __name__=="__main__":light_pix_nums = count_pix_nums('imgs/light.jpg')dark_pix_nums = count_pix_nums('imgs/dark.jpg')print("亮度较大的图，物体（黑色异物）像素个数为:",light_pix_nums)print("亮度较小的图，物体（黑色异物）像素个数为:",dark_pix_nums)

亮度较大的图，物体（黑色异物）像素个数为: 3558
亮度较小的图，物体（黑色异物）像素个数为: 3693

灰度平均值二值化

代码实现

import cv2
import numpy as np# 图像显示函数
def show(name, img):cv2.namedWindow(name, 0)  # 用来创建指定名称的窗口,0表示CV_WINDOW_NORMAL# cv2.resizeWindow(name, img.shape[1], img.shape[0]); # 设置宽高大小为640*480cv2.imshow(name, img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()def count_pix_nums(img_path):img=cv2.imread(img_path,0)mean_gray_value = np.mean(img)threshold_value_bias = 60threshold_value = mean_gray_value - threshold_value_biasret, thresh = cv2.threshold(img,threshold_value,255, cv2.THRESH_BINARY_INV)pix_nums = np.count_nonzero(thresh)return pix_nums if __name__=="__main__":light_pix_nums = count_pix_nums('imgs/light.jpg')dark_pix_nums = count_pix_nums('imgs/dark.jpg')print("亮度较大的图，物体（黑色异物）像素个数为:",light_pix_nums)print("亮度较小的图，物体（黑色异物）像素个数为:",dark_pix_nums)

亮度较大的图，物体（黑色异物）像素个数为: 3950
亮度较小的图，物体（黑色异物）像素个数为: 3948

• 由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。
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• YOLOv5：TensorRT加速YOLOv5模型推理
• YOLOv5：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU
• 玩转Jetson Nano（五）：TensorRT加速YOLOv5目标检测
• YOLOv5：添加SE、CBAM、CoordAtt、ECA注意力机制
• YOLOv5：yolov5s.yaml配置文件解读、增加小目标检测层
• Python将COCO格式实例分割数据集转换为YOLO格式实例分割数据集
• YOLOv5：使用7.0版本训练自己的实例分割模型（车辆、行人、路标、车道线等实例分割）
• 使用Kaggle GPU资源免费体验Stable Diffusion开源项目