通过 Python 和 OpenCV 实现目标数量监控

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代码如下：

'''3ji是背景图不可换，调试换另一个图片,3ji自己用画图找到水的位置清除掉水柱即可，所以说摄像头不能动'''
firstframe=cv2.imread("3ji.jpg")
firstframe= cv2.cvtColor(firstframe, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
firstframe= cv2.GaussianBlur(firstframe, (21, 21), 0)
secondframe0=cv2.imread("2.jpg")
secondframe0= cv2.cvtColor(secondframe0, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
secondframe= cv2.GaussianBlur(secondframe0, (21, 21), 0)
frameDelta = cv2.absdiff(firstframe, secondframe)
x,y=frameDelta.shape
print(x,y)

接着通过边缘检测找到水柱边界，方便查看。

#frameDelta和canny一个是区域一个是轮廓
img = cv2.GaussianBlur(frameDelta,(3,3),0)
canny = cv2.Canny(img, 0, 100)

定义水柱总面积变量。清水面积变量，ss数组存储像素值位置

area=0 #6687,总面积
qingarea=0
ss=[]

然后画出轮廓，并记录水柱处像素值得位置

#画轮廓,存储要识别的像素值位置，记录在ss数组中
for i in range(x):
  for j in range(y):
   if any(frameDelta[i,j]!=[0,0,0]):#白色的时候，占位
    ss.append([i,j])

然后以原图加轮廓图显示，图片相加即可：

canny0=cv2.add(secondframe0,canny)

接着根据像素值大小判断颜色，通过调试这个项目的阈值是50

#判断水柱颜色,清水占多少像素
for t in ss:
 k,l=t
 area=area+1
 if canny0[k, l] > 50:
  print(canny0[k,l])
  qingarea+=1
接着统计黑色水柱占比率为多少
deta=(qingarea/area)*100
print(qingarea)
pred="清水占比为"+str(deta)+"%"
print(pred)

最后输出图像结果：

cv2.imwrite("pred.jpg",canny0)
canny0=cv2.imread("pred.jpg")
img_PIL = Image.fromarray(cv2.cvtColor(canny0, cv2.COLOR_BGR2RGB))
myfont = ImageFont.truetype(r'C:/Windows/Fonts/simfang.ttf', 40)
draw = ImageDraw.Draw(img_PIL)
draw.text((200, 10), pred, font=myfont, fill=(255,23,140))
img_OpenCV = cv2.cvtColor(np.asarray(img_PIL), cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imshow("frame", img_OpenCV)
key = cv2.waitKey(0)

最终达到的演示效果如图所示：

清水占比96%，还是比较准确的

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清水占比38%，黑水占比62%，也基本准确。

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