在计算机视觉领域，利用图像处理技术进行物体识别和计数是一项基础且重要的任务。本文将介绍一种使用OpenCV库实现的高效物体识别与计数方法，并提供一些代码片段以帮助理解各个步骤。
这是前几年做过传统图像处理计数的项目，通过传统图像处理之后生成so文件，之后在手机端调用。
为了方便在手机端调用，我们可以将算法封装成一个SO文件。具体步骤如下：
使用C++重写核心算法
将核心的图像分割算法用C++重写，以便于生成SO文件。
2. 使用NDK编译生成SO文件
使用Android NDK编译上述C++代码，生成可以在手机端调用的SO文件。
3. 在手机端调用SO文件
在手机端编写Java代码，调用生成的SO文件进行物体计数。
整理部分代码，梳理一下思路。可以处理一些光照不均匀或者部分黏连的物体，效果如图：
图像预处理
首先，对输入图像进行一系列预处理操作，包括转换为灰度图像、应用高斯模糊去除噪声以及调整对比度等。这些步骤有助于增强目标物体特征，简化后续处理流程。
cv::Mat m = cv::imread(imagepath, 1);
cv::GaussianBlur(m, mm, cv::Size(3, 3), 0.0f); // 应用高斯模糊
边缘检测与二值化
通过边缘检测算法（如Canny或Sobel）来发现图像中的轮廓信息。接着，使用阈值处理创建二值图像，从而明确区分前景和背景。
cv::cvtColor(mm, img22, COLOR_BGR2GRAY); // 转换为灰度图
形态学操作
形态学操作，例如开运算和闭运算，用于清理图像中的小对象或连接邻近的对象，改善目标物体的完整性。
// 开运算：腐蚀后膨胀
cv::morphologyEx(dst_erzhi_fushi_tidu, dst_erzhi_fushi_tidu, cv::MORPH_OPEN, kernel);
轮廓发现与分析
接下来，在经过预处理的二值图像中查找并分析轮廓。根据面积大小、形状特征等标准过滤掉不符合条件的轮廓。
vector<vector<Point>> contour_init;
findContours(dst_erzhi_fushi_tidu, contour_init, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);// 筛选符合条件的轮廓
for (size_t i = 0; i < contour_init.size(); i++) {if (/* 条件 */) {filteredContours.push_back(contour_init[i]);}
}
物体计数与统计
计算每个轮廓的面积，并根据设定的面积阈值和其他条件统计符合条件的物体数量。对于每个被识别出的物体，还可以进一步进行距离变换、归一化处理等操作，以便更精确地描述物体特性。
通过上述步骤，我们可以有效地从图像中识别并计数特定类型的物体。值得注意的是，实际应用中可能需要根据具体场景调整参数和算法细节，以达到最佳效果。希望这篇文章能为您提供有价值的参考和指导。
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