我用python生成了一亿棵不同的圣诞树 |
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圣诞将至,这次来试试用Python代码过圣诞节把~挑战生成一亿棵圣诞树。 文章目录 前言一、为什么能生成一亿棵圣诞树?二、怎么根据圣诞树图片生成对应的圣诞树轮廓1.读取圣诞树图片2.二值化圣诞树图片3.提取圣诞树图片轮廓4.显示圣诞树轮廓 总结 前言圣诞将至,这次来试试用Python代码过圣诞节把~挑战生成一亿棵圣诞树,其实是使用Python代码自动生成圣诞树轮廓。 一、为什么能生成一亿棵圣诞树?大家可能会疑惑一亿棵圣诞树,计算机内存早就爆掉了,怎么可能啊。其实这里一亿棵树是指:代码可以根据你输入的圣诞树图片自动生成与之对应的圣诞树轮廓,图片有多少轮廓就有多少。 所以其实这是一篇使用Python代码自动生成圣诞树轮廓的文章。 二、怎么根据圣诞树图片生成对应的圣诞树轮廓 1.读取圣诞树图片下图是一张百度下载的圣诞树图片。 为了读取该图片,首先需要导入opencv库,然后使用cv2.imread(image)方法读取图片,image_path是图片的文件路径,并用img.shape获取图片的宽和高,主要代码如下(示例): import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread(image_path) # 获取图片的宽和高 img_size = img.shape img_w = img_size[1] img_h = img_size[0] 2.二值化圣诞树图片首先使用cv2.cvtColor()把图片转换为灰度图,然后再用cv2.threshold()将图片二值化,主要代码如下(示例): # 转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) 3.提取圣诞树图片轮廓提取图片轮廓使用到了cv2.findContours()方法,但这里需要注意的是旧版本的opencv,该方法返回的是三个变量image, contours, hierarchy,而新版本的opencv则返回两个变量contours, hierarchy,因此这里需要根据自己的opencv版本进行代码的调整,否则就会报如下错误: image, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2) 主要代码如下(示例): # 轮廓发现 #image, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 4.显示圣诞树轮廓首先根据原来圣诞树图片的宽和高,创建空白的image对象,主要代码如下: # 图片img_blank大小为img_h*img_w,灰度值全为0,也就是黑色图像 img_blank = numpy.zeros((img_h, img_w), dtype=numpy.uint8) img_blank = cv2.cvtColor(img_blank, cv2.COLOR_GRAY2BGR)然后使用cv2.drawContours()方法,把圣诞树轮廓画在刚才创建的空白image对象上,最后使用cv2.imshow()方法显示最终画出来的圣诞树轮廓图片。 # 绘制轮廓 cv2.drawContours(img_blank, contours, -1, (255, 255, 255), 3) # 显示图片 cv2.imshow("img", img_blank) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()最终圣诞树轮廓的显示效果如下: 总结圣诞树终于是画好了,从网上搜集资料、学习大神代码,到自己完成本篇文章,发现Python实现一个想法真的很快,前前后后也就一两个小时,非常适合快速实现小需求。 |
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