在計算機視覺領域，利用圖像處理技術進行物體識別和計數是一項基礎且重要的任務。本文將介紹一種使用OpenCV庫實現的高效物體識別與計數方法，并提供一些代碼片段以幫助理解各個步驟。
這是前幾年做過傳統圖像處理計數的項目，通過傳統圖像處理之后生成so文件，之后在手機端調用。
為了方便在手機端調用，我們可以將算法封裝成一個SO文件。具體步驟如下：
使用C++重寫核心算法
將核心的圖像分割算法用C++重寫，以便于生成SO文件。
2. 使用NDK編譯生成SO文件
使用Android NDK編譯上述C++代碼，生成可以在手機端調用的SO文件。
3. 在手機端調用SO文件
在手機端編寫Java代碼，調用生成的SO文件進行物體計數。
整理部分代碼，梳理一下思路。可以處理一些光照不均勻或者部分黏連的物體，效果如圖：
圖像預處理
首先，對輸入圖像進行一系列預處理操作，包括轉換為灰度圖像、應用高斯模糊去除噪聲以及調整對比度等。這些步驟有助于增強目標物體特征，簡化后續處理流程。
cv::Mat m = cv::imread(imagepath, 1);
cv::GaussianBlur(m, mm, cv::Size(3, 3), 0.0f); // 應用高斯模糊
邊緣檢測與二值化
通過邊緣檢測算法（如Canny或Sobel）來發現圖像中的輪廓信息。接著，使用閾值處理創建二值圖像，從而明確區分前景和背景。
cv::cvtColor(mm, img22, COLOR_BGR2GRAY); // 轉換為灰度圖
形態學操作
形態學操作，例如開運算和閉運算，用于清理圖像中的小對象或連接鄰近的對象，改善目標物體的完整性。
// 開運算：腐蝕后膨脹
cv::morphologyEx(dst_erzhi_fushi_tidu, dst_erzhi_fushi_tidu, cv::MORPH_OPEN, kernel);
輪廓發現與分析
接下來，在經過預處理的二值圖像中查找并分析輪廓。根據面積大小、形狀特征等標準過濾掉不符合條件的輪廓。
vector<vector<Point>> contour_init;
findContours(dst_erzhi_fushi_tidu, contour_init, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);// 篩選符合條件的輪廓
for (size_t i = 0; i < contour_init.size(); i++) {if (/* 條件 */) {filteredContours.push_back(contour_init[i]);}
}
物體計數與統計
計算每個輪廓的面積，并根據設定的面積閾值和其他條件統計符合條件的物體數量。對于每個被識別出的物體，還可以進一步進行距離變換、歸一化處理等操作，以便更精確地描述物體特性。
通過上述步驟，我們可以有效地從圖像中識別并計數特定類型的物體。值得注意的是，實際應用中可能需要根據具體場景調整參數和算法細節，以達到最佳效果。希望這篇文章能為您提供有價值的參考和指導。
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