实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)

导  读    本文主要介绍基于OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数应用，并给详细步骤和代码。      背景介绍    实例图片来源于网络，目标是分割下图中圆形目标并计数。    本文实现效果如下：      实现步骤  【1】灰度转换 + 均值滤波 + 二值化，得到参考背景img = cv2.imread('src.jpg')cv2.imshow("src",img)gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow("gray",gray)blur = cv2.medianBlur(gray,7)cv2.imshow("blur",blur)_,thres = cv2.threshold(gray, 199, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV )cv2.imshow("thresh",thres)  【2】对灰度图做拉普拉斯变换，提取边缘，并做阈值分割lap =cv2.Laplacian(gray, -1, ksize = 5)cv2.imshow("laplacian",lap)_,lap_thres = cv2.threshold(lap, 250, 255, cv2.THRESH_BINARY)cv2.imshow("lap_thres",lap_thres)  【3】将上图做膨胀操作，增粗边缘kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(3,3))dilation = cv2.dilate(lap_thres,k ………………………………