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Python开发系统

news 来源：原创 2025/8/11 11:31:02

以下是一个基于Python和OpenCV的简单图像检测系统开发示例，包含目标检测、颜色检测和边缘检测功能：

一、环境搭建

1. 安装依赖

pip install opencv-python numpy matplotlib

2. 准备测试图片

下载示例图片或使用本地图片（如 test.jpg ）。

二、基础功能实现

1. 目标检测（使用预训练模型）

import cv2

import numpy as np

def object_detection(image_path):

# 加载COCO类别名称

with open('coco.names', 'r') as f:

classes = f.read().strip().split('\n')

# 加载YOLOv3模型配置和权重

net = cv2.dnn.readNetFromDarknet('yolov3.cfg', 'yolov3.weights')

layer_names = net.getLayerNames()

output_layers = [layer_names[i-1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]

# 读取图像并预处理

img = cv2.imread(image_path)

height, width, channels = img.shape

blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)

# 前向传播

net.setInput(blob)

outs = net.forward(output_layers)

# 解析检测结果

class_ids = []

confidences = []

boxes = []

for out in outs:

for detection in out:

scores = detection[5:]

class_id = np.argmax(scores)

confidence = scores[class_id]

if confidence > 0.5: # 置信度阈值

center_x = int(detection[0] * width)

center_y = int(detection[1] * height)

w = int(detection[2] * width)

h = int(detection[3] * height)

x = int(center_x - w/2)

y = int(center_y - h/2)

boxes.append([x, y, w, h])

confidences.append(float(confidence))

class_ids.append(class_id)

# 非极大值抑制去重

indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)

# 在图像上绘制检测框

font = cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN

for i in range(len(boxes)):

if i in indexes:

x, y, w, h = boxes[i]

label = str(classes[class_ids[i]])

confidence = confidences[i]

cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

cv2.putText(img, f"{label} {confidence:.2f}", (x, y+30), font, 2, (0, 255, 0), 2)

return img

2. 颜色检测（以红色为例）

def color_detection(image_path, color='red'):

img = cv2.imread(image_path)

hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 红色的HSV范围（分两个区间处理）

if color == 'red':

lower_red1 = np.array([0, 120, 70])

upper_red1 = np.array([10, 255, 255])

lower_red2 = np.array([170, 120, 70])

upper_red2 = np.array([180, 255, 255])

mask1 = cv2.inRange(hsv, lower_red1, upper_red1)

mask2 = cv2.inRange(hsv, lower_red2, upper_red2)

mask = mask1 + mask2

else:

# 其他颜色可自定义HSV范围（如绿色：lower=[35, 43, 46], upper=[77, 255, 255]）

mask = np.zeros_like(hsv[:, :, 0])

# 轮廓检测

contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for cnt in contours:

area = cv2.contourArea(cnt)

if area > 100: # 过滤小面积

x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)

cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

return img

3. 边缘检测（Canny算法）

def edge_detection(image_path):

img = cv2.imread(image_path, 0) # 转为灰度图

edges = cv2.Canny(img, 100, 200) # 调整阈值控制边缘灵敏度

return edges

三、系统主界面

import matplotlib.pyplot as plt

def main():

image_path = 'test.jpg' # 替换为你的图片路径

while True:

print("\n==== OpenCV图像检测系统 ====")

print("1. 目标检测（YOLOv3）")

print("2. 颜色检测（红色）")

print("3. 边缘检测（Canny）")

print("4. 退出系统")

choice = input("请选择功能：")

if choice == '1':

result = object_detection(image_path)

elif choice == '2':

result = color_detection(image_path)

elif choice == '3':

result = edge_detection(image_path)

elif choice == '4':

print("系统退出！")

break

else:

print("无效选择！")

continue

# 显示结果

plt.figure(figsize=(10, 6))

if choice == '3':

plt.imshow(result, cmap='gray')

else:

plt.imshow(cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2RGB))

plt.axis('off')

plt.title(f"检测结果 - 功能{choice}")

plt.show()

if __name__ == "__main__":

main()

四、运行说明

1. 下载模型文件

- 从YOLO官网下载 yolov3.cfg 和 yolov3.weights

- 下载COCO类别名称文件，保存为 coco.names

2. 运行代码

python image_detection_system.py

3. 功能扩展方向

- 更换模型（如YOLOv5、SSD）

- 支持视频流检测（ cv2.VideoCapture() ）

- 添加自定义颜色检测功能

- 集成图像预处理（降噪、缩放）

注意事项

- 目标检测模型较大，首次运行可能需要下载时间

- 颜色检测需根据实际场景调整HSV阈值

- 边缘检测阈值可通过滑动条动态调整（需添加GUI界面）

需要进一步优化某个功能或添加特定检测需求（如人脸检测、二维码识别），可以随时告诉我！

Python开发系统

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