智慧农业，识别图片内容

Question

识别图片中的竹竿以及竹竿的长度
https://hoire.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/313254_638543018974147470.jpg

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

要识别图片中的竹竿及其长度，我们可以采用计算机视觉技术，主要步骤包括图像预处理、边缘检测、直线检测（使用霍夫变换），然后计算这些直线的长度。以下是详细的Python实现过程，使用OpenCV库。

首先，确保安装了必要的库：

pip install opencv-python-headless numpy

接下来是具体代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
image_path = "https://hoire.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/313254_638543018974147470.jpg"
img = cv2.imread(image_path)

# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 图像预处理：高斯模糊去噪
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 边缘检测：Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)

# 霍夫变换检测直线
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10)

# 如果检测到直线，则计算并绘制
if lines is not None:
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        length = np.sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2)
        print(f"Line Length: {length:.2f}")
        # 绘制检测到的直线
        cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("Detected Lines", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意：

• 这段代码将从给定的URL下载图片并处理。确保网络连接正常。
• cv2.HoughLinesP函数用于概率霍夫变换，它能检测出线段而不是无限长的直线，更适合实际应用。
• minLineLength和maxLineGap参数用于过滤掉短小的线段和断开的线段，可以根据实际情况调整。
• 线段长度通过欧几里得距离计算得出。

以上代码提供了一个基本框架，实际应用中可能需要根据具体图像调整参数，比如模糊程度、Canny检测的阈值等，以提高识别精度。