如何使用Python-OpenCV实现餐盘水果识别与计价的应用
导读本文主要介绍使用python-opencv实现餐盘水果识别与计价的应用。
测试图像与说明
使用图像，拍摄环境有待改善（存在光照不均和拍摄角度的影响）：
餐盘/菜品识别一般方法：
（1）识别餐盘---传统方法和机器学习/深度学习方法；
（2）识别菜品---机器学习/深度学习方法；
本文使用传统方法识别餐盘。
效果演示：
算法思路与实现步骤
思路：传统方法识别餐盘---依据颜色和形状来区分。
具体步骤：
（1）餐盘颜色共三种：白色、绿色、橙色，形状共两种：圆形和方形。区别颜色使用hsv阈值范围筛选即可，圆形与方形通过轮廓面积与轮廓最小外接圆面积的比值来筛选，圆形rate》=0.9，方形《0.9;
（2）水果共三种：苹果、香蕉、橙子，通过颜色可以区分苹果和橙子，通过轮廓最小外接矩形的宽高比可以区分香蕉和橙子；
（3）计价：盘子和水果的数量乘以对应的单价即可；
（4）设计ui，计价时显示收款码。
python-opencv实现算法核心代码与效果如下：
def recognize_dish（self，img）： #-------------------香蕉检测-----------------# banana_num = 0 hsv_img=cv2.cvtcolor（img，cv2.color_bgr2hsv） lower_yellow = np.array（［15，30，145］）#颜色范围低阈值 upper_yellow = np.array（［35，255，255］）#颜色范围高阈值 mask = cv2.inrange（hsv_img，lower_yellow，upper_yellow）#根据颜色范围删选 mask = cv2.medianblur（mask， 5）#中值滤波 #cv2.imshow（‘mask_banana’， mask） contours，hierarchy = cv2.findcontours（mask， cv2.retr_external， cv2.chain_approx_none） for cnt in contours： rect = cv2.minarearect（cnt） box = cv2.boxpoints（rect） box = np.int0（box） width = max（rect［1］［0］，rect［1］［1］） height = min（rect［1］［0］，rect［1］［1］） center = （int（rect［0］［0］），int（rect［0］［1］）） if width 》 180 and height 》 80 and height 《 130： #print（width，height） img = cv2.drawcontours（img，［box］，0，（0，0，255），2） cv2.puttext（img，‘banana’，center，font，1，（255，0，255）， 2） banana_num += 1 item_0 = qtablewidgetitem（“%d”%banana_num） self.tablewidget.setitem（8， 0， item_0）
#-------------------苹果检测-----------------# apple_num = 0 lower_apple = np.array（［0，50，50］）#颜色范围低阈值 upper_apple = np.array（［30，255，255］）#颜色范围高阈值 mask_apple = cv2.inrange（hsv_img，lower_apple，upper_apple）#根据颜色范围删选 mask_apple = cv2.medianblur（mask_apple， 9）#中值滤波 #cv2.imshow（‘mask_apple’， mask_apple） #cv2.imwrite（‘mask_apple.jpg’， mask_apple） contours2，hierarchy2 = cv2.findcontours（mask_apple， cv2.retr_external， cv2.chain_approx_none） for cnt2 in contours2： center，radius = cv2.minenclosingcircle（cnt2） area = cv2.contourarea（cnt2） #print（radius） rate = area / （math.pi * radius *radius） if radius 》 50 and radius 《 75 and rate 《 0.91： #print（radius） cv2.circle（img，（int（center［0］），int（center［1］）），int（radius），（0，255，0），2） cv2.puttext（img，‘apple’，（int（center［0］），int（center［1］）），font，1，（255，0，0）， 2） apple_num += 1 item_1 = qtablewidgetitem（“%d”%apple_num） self.tablewidget.setitem（6， 0， item_1）
#-------------------橘子检测-----------------# orange_num = 0 lower_orange = np.array（［0，90，60］）#颜色范围低阈值 upper_orange = np.array（［60，255，255］）#颜色范围高阈值 mask_orange = cv2.inrange（hsv_img，lower_orange，upper_orange）#根据颜色范围删选 mask_orange = cv2.medianblur（mask_orange， 5）#中值滤波 #cv2.imshow（‘mask_orange’， mask_orange） #cv2.imwrite（‘mask_orange.jpg’， mask_orange） contours3，hierarchy3 = cv2.findcontours（mask_orange， cv2.retr_external， cv2.chain_approx_none） for cnt3 in contours3： center，radius = cv2.minenclosingcircle（cnt3） area = cv2.contourarea（cnt3） #print（radius） rate = area / （math.pi * radius *radius） if radius 》 50 and radius 《 75 and rate 》 0.85： #print（radius） cv2.circle（img，（int（center［0］），int（center［1］）），int（radius），（255，0，255），2） cv2.puttext（img，‘orange’，（int（center［0］），int（center［1］）），font，1，（255，255，0）， 2） orange_num += 1 item_2 = qtablewidgetitem（“%d”%orange_num） self.tablewidget.setitem（7， 0， item_2）
#-------------------白色餐盘检测-----------------# white_circle_num = 0 white_rect_num = 0 lower_white = np.array（［0，0，150］）#颜色范围低阈值 upper_white= np.array（［100，55，255］）#颜色范围高阈值 mask_white = cv2.inrange（hsv_img，lower_white，upper_white）#根据颜色范围删选 mask_white = cv2.medianblur（mask_white， 5）#中值滤波 #cv2.imshow（‘mask_white’， mask_white） #cv2.imwrite（‘mask_white.jpg’， mask_white） contours4，hierarchy4 = cv2.findcontours（mask_white， cv2.retr_external， cv2.chain_approx_none） for cnt4 in contours4： area = cv2.contourarea（cnt4） center，radius = cv2.minenclosingcircle（cnt4） #print（radius） rate = area / （math.pi * radius *radius） if radius 》 100 and radius 《 160： #print（radius） if rate 》= 0.9： cv2.circle（img，（int（center［0］），int（center［1］）），int（radius），（255，255，0），2） cv2.puttext（img，‘white_circle’，（int（center［0］），int（center［1］）），font，1，（0，255，0）， 2） white_circle_num += 1 elif rate 》0.6 and rate 《 0.9： rect = cv2.minarearect（cnt4） box = cv2.boxpoints（rect） box = np.int0（box） #cv2.circle（img，（int（center［0］），int（center［1］）），int（radius），（255，0，255），5） img = cv2.drawcontours（img，［box］，0，（255，255，0），2） cv2.puttext（img，‘white_rect’，（int（center［0］），int（center［1］）），font，1，（0，255，0）， 2） white_rect_num += 1 item_3 = qtablewidgetitem（“%d”%white_circle_num） self.tablewidget.setitem（0， 0， item_3） item_4 = qtablewidgetitem（“%d”%white_rect_num） self.tablewidget.setitem（1， 0， item_4）
#-------------------绿色餐盘检测-----------------# green_circle_num = 0 green_rect_num = 0 lower_green = np.array（［30，65，65］）#颜色范围低阈值 upper_green= np.array（［80，255，255］）#颜色范围高阈值 mask_green = cv2.inrange（hsv_img，lower_green，upper_green）#根据颜色范围删选 mask_green = cv2.medianblur（mask_green， 5）#中值滤波 #cv2.imshow（‘mask_green’， mask_green） #cv2.imwrite（‘mask_green.jpg’， mask_green） contours5，hierarchy5 = cv2.findcontours（mask_green， cv2.retr_external， cv2.chain_approx_none） for cnt5 in contours5： area = cv2.contourarea（cnt5） center，radius = cv2.minenclosingcircle（cnt5） #print（radius） rate = area / （math.pi * radius *radius） if radius 》 100 and radius 《 160： #print（radius） if rate 》= 0.9： cv2.circle（img，（int（center［0］），int（center［1］）），int（radius），（0，255，0），2） cv2.puttext（img，‘green_circle’，（int（center［0］），int（center［1］）），font，1，（0，255，255）， 2） green_circle_num += 1 elif rate 》0.6 and rate 《 0.9： rect = cv2.minarearect（cnt5） box = cv2.boxpoints（rect） box = np.int0（box） #cv2.circle（img，（int（center［0］），int（center［1］）），int（radius），（255，0，255），5） img = cv2.drawcontours（img，［box］，0，（0，255，0），2） cv2.puttext（img，‘green_rect’，（int（center［0］），int（center［1］）），font，1，（0，255，255）， 2） green_rect_num += 1 item_5 = qtablewidgetitem（“%d”%green_circle_num） self.tablewidget.setitem（4， 0， item_5） item_6 = qtablewidgetitem（“%d”%green_rect_num） self.tablewidget.setitem（5， 0， item_6）
#-------------------橙色餐盘检测-----------------# orange_circle_num = 0 orange_rect_num = 0 lower_orange_dish = np.array（［0，100，100］）#颜色范围低阈值 upper_orange_dish= np.array（［15，255，255］）#颜色范围高阈值 mask_orange_dish = cv2.inrange（hsv_img，lower_orange_dish，upper_orange_dish）#根据颜色范围删选 mask_orange_dish = cv2.medianblur（mask_orange_dish， 5）#中值滤波 #cv2.imshow（‘mask_green’， mask_green） #cv2.imwrite（‘mask_orange_dish.jpg’， mask_orange_dish） contours6，hierarchy6 = cv2.findcontours（mask_orange_dish， cv2.retr_external， cv2.chain_approx_none） for cnt6 in contours6： area = cv2.contourarea（cnt6） center，radius = cv2.minenclosingcircle（cnt6） #print（‘----------------’） #print（radius） rate = area / （math.pi * radius *radius） if radius 》 100 and radius 《 160： #print（rate） if rate 》= 0.8： cv2.circle（img，（int（center［0］），int（center［1］）），int（radius），（0，255，0），2） cv2.puttext（img，‘orange_circle’，（int（center［0］），int（center［1］）），font，1，（255，0，255）， 2） orange_circle_num += 1 elif rate 》0.3 and rate 《 0.8： rect = cv2.minarearect（cnt6） box = cv2.boxpoints（rect） box = np.int0（box） #cv2.circle（img，（int（center［0］），int（center［1］）），int（radius），（255，0，255），5） img = cv2.drawcontours（img，［box］，0，（0，255，0），2） cv2.puttext（img，‘orange_rect’，（int（center［0］），int（center［1］）），font，1，（255，0，255）， 2） orange_rect_num += 1 item_7 = qtablewidgetitem（“%d”%orange_circle_num） self.tablewidget.setitem（2， 0， item_7） item_8 = qtablewidgetitem（“%d”%orange_rect_num） self.tablewidget.setitem（3， 0， item_8）
for i in range（0，9）： self.tablewidget.item（i，0）.settextalignment（qtcore.qt.alignhcenter|qtcore.qt.alignvcenter） self.tablewidget.item（i，1）.settextalignment（qtcore.qt.alignhcenter|qtcore.qt.alignvcenter） #----------------计算价格--------------# self.price = self.price_white_circle * white_circle_num + self.price_white_rect * white_rect_num + self.price_orange_circle * orange_circle_num + self.price_orange_rect * orange_rect_num + self.price_green_circle * green_circle_num + self.price_green_rect * green_rect_num + self.price_apple * apple_num + self.price_orange * orange_num + self.price_banana * banana_num print（self.price） return img
结尾语
（1） 算法只针对水果和餐盘数量和形态较少的情形，方法供参考；
（2） 实际应用将更复杂，要求更高，一般开源的目标检测网络也很难满足要求；
（3） 常见菜品识别的实际应用要求：一个菜只用一张图片训练或做模板，训练和识别时间尽量短，能够及时更新使用。所以真正类似的产品并不好做，如果你有好的方法欢迎留言。
—版权声明—
来源： opencv与ai深度学习
仅用于学术分享，版权属于原作者。
若有侵权，请联系删除或修改！
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餐盘/菜品识别一般方法：
（1）识别餐盘---传统方法和机器学习/深度学习方法；
（2）识别菜品---机器学习/深度学习方法；
本文使用传统方法识别餐盘。
效果演示：
算法思路与实现步骤
思路：传统方法识别餐盘---依据颜色和形状来区分。
具体步骤：
（1）餐盘颜色共三种：白色、绿色、橙色，形状共两种：圆形和方形。区别颜色使用hsv阈值范围筛选即可，圆形与方形通过轮廓面积与轮廓最小外接圆面积的比值来筛选，圆形rate》=0.9，方形《0.9;
（2）水果共三种：苹果、香蕉、橙子，通过颜色可以区分苹果和橙子，通过轮廓最小外接矩形的宽高比可以区分香蕉和橙子；
（3）计价：盘子和水果的数量乘以对应的单价即可；
（4）设计ui，计价时显示收款码。
python-opencv实现算法核心代码与效果如下：
def recognize_dish（self，img）： #-------------------香蕉检测-----------------# banana_num = 0 hsv_img=cv2.cvtcolor（img，cv2.color_bgr2hsv） lower_yellow = np.array（［15，30，145］）#颜色范围低阈值 upper_yellow = np.array（［35，255，255］）#颜色范围高阈值 mask = cv2.inrange（hsv_img，lower_yellow，upper_yellow）#根据颜色范围删选 mask = cv2.medianblur（mask， 5）#中值滤波 #cv2.imshow（‘mask_banana’， mask） contours，hierarchy = cv2.findcontours（mask， cv2.retr_external， cv2.chain_approx_none） for cnt in contours： rect = cv2.minarearect（cnt） box = cv2.boxpoints（rect） box = np.int0（box） width = max（rect［1］［0］，rect［1］［1］） height = min（rect［1］［0］，rect［1］［1］） center = （int（rect［0］［0］），int（rect［0］［1］）） if width 》 180 and height 》 80 and height 《 130： #print（width，height） img = cv2.drawcontours（img，［box］，0，（0，0，255），2） cv2.puttext（img，‘banana’，center，font，1，（255，0，255）， 2） banana_num += 1 item_0 = qtablewidgetitem（“%d”%banana_num） self.tablewidget.setitem（8， 0， item_0）
#-------------------苹果检测-----------------# apple_num = 0 lower_apple = np.array（［0，50，50］）#颜色范围低阈值 upper_apple = np.array（［30，255，255］）#颜色范围高阈值 mask_apple = cv2.inrange（hsv_img，lower_apple，upper_apple）#根据颜色范围删选 mask_apple = cv2.medianblur（mask_apple， 9）#中值滤波 #cv2.imshow（‘mask_apple’， mask_apple） #cv2.imwrite（‘mask_apple.jpg’， mask_apple） contours2，hierarchy2 = cv2.findcontours（mask_apple， cv2.retr_external， cv2.chain_approx_none） for cnt2 in contours2： center，radius = cv2.minenclosingcircle（cnt2） area = cv2.contourarea（cnt2） #print（radius） rate = area / （math.pi * radius *radius） if radius 》 50 and radius 《 75 and rate 《 0.91： #print（radius） cv2.circle（img，（int（center［0］），int（center［1］）），int（radius），（0，255，0），2） cv2.puttext（img，‘apple’，（int（center［0］），int（center［1］）），font，1，（255，0，0）， 2） apple_num += 1 item_1 = qtablewidgetitem（“%d”%apple_num） self.tablewidget.setitem（6， 0， item_1）
#-------------------橘子检测-----------------# orange_num = 0 lower_orange = np.array（［0，90，60］）#颜色范围低阈值 upper_orange = np.array（［60，255，255］）#颜色范围高阈值 mask_orange = cv2.inrange（hsv_img，lower_orange，upper_orange）#根据颜色范围删选 mask_orange = cv2.medianblur（mask_orange， 5）#中值滤波 #cv2.imshow（‘mask_orange’， mask_orange） #cv2.imwrite（‘mask_orange.jpg’， mask_orange） contours3，hierarchy3 = cv2.findcontours（mask_orange， cv2.retr_external， cv2.chain_approx_none） for cnt3 in contours3： center，radius = cv2.minenclosingcircle（cnt3） area = cv2.contourarea（cnt3） #print（radius） rate = area / （math.pi * radius *radius） if radius 》 50 and radius 《 75 and rate 》 0.85： #print（radius） cv2.circle（img，（int（center［0］），int（center［1］）），int（radius），（255，0，255），2） cv2.puttext（img，‘orange’，（int（center［0］），int（center［1］）），font，1，（255，255，0）， 2） orange_num += 1 item_2 = qtablewidgetitem（“%d”%orange_num） self.tablewidget.setitem（7， 0， item_2）
#-------------------白色餐盘检测-----------------# white_circle_num = 0 white_rect_num = 0 lower_white = np.array（［0，0，150］）#颜色范围低阈值 upper_white= np.array（［100，55，255］）#颜色范围高阈值 mask_white = cv2.inrange（hsv_img，lower_white，upper_white）#根据颜色范围删选 mask_white = cv2.medianblur（mask_white， 5）#中值滤波 #cv2.imshow（‘mask_white’， mask_white） #cv2.imwrite（‘mask_white.jpg’， mask_white） contours4，hierarchy4 = cv2.findcontours（mask_white， cv2.retr_external， cv2.chain_approx_none） for cnt4 in contours4： area = cv2.contourarea（cnt4） center，radius = cv2.minenclosingcircle（cnt4） #print（radius） rate = area / （math.pi * radius *radius） if radius 》 100 and radius 《 160： #print（radius） if rate 》= 0.9： cv2.circle（img，（int（center［0］），int（center［1］）），int（radius），（255，255，0），2） cv2.puttext（img，‘white_circle’，（int（center［0］），int（center［1］）），font，1，（0，255，0）， 2） white_circle_num += 1 elif rate 》0.6 and rate 《 0.9： rect = cv2.minarearect（cnt4） box = cv2.boxpoints（rect） box = np.int0（box） #cv2.circle（img，（int（center［0］），int（center［1］）），int（radius），（255，0，255），5） img = cv2.drawcontours（img，［box］，0，（255，255，0），2） cv2.puttext（img，‘white_rect’，（int（center［0］），int（center［1］）），font，1，（0，255，0）， 2） white_rect_num += 1 item_3 = qtablewidgetitem（“%d”%white_circle_num） self.tablewidget.setitem（0， 0， item_3） item_4 = qtablewidgetitem（“%d”%white_rect_num） self.tablewidget.setitem（1， 0， item_4）
#-------------------绿色餐盘检测-----------------# green_circle_num = 0 green_rect_num = 0 lower_green = np.array（［30，65，65］）#颜色范围低阈值 upper_green= np.array（［80，255，255］）#颜色范围高阈值 mask_green = cv2.inrange（hsv_img，lower_green，upper_green）#根据颜色范围删选 mask_green = cv2.medianblur（mask_green， 5）#中值滤波 #cv2.imshow（‘mask_green’， mask_green） #cv2.imwrite（‘mask_green.jpg’， mask_green） contours5，hierarchy5 = cv2.findcontours（mask_green， cv2.retr_external， cv2.chain_approx_none） for cnt5 in contours5： area = cv2.contourarea（cnt5） center，radius = cv2.minenclosingcircle（cnt5） #print（radius） rate = area / （math.pi * radius *radius） if radius 》 100 and radius 《 160： #print（radius） if rate 》= 0.9： cv2.circle（img，（int（center［0］），int（center［1］）），int（radius），（0，255，0），2） cv2.puttext（img，‘green_circle’，（int（center［0］），int（center［1］）），font，1，（0，255，255）， 2） green_circle_num += 1 elif rate 》0.6 and rate 《 0.9： rect = cv2.minarearect（cnt5） box = cv2.boxpoints（rect） box = np.int0（box） #cv2.circle（img，（int（center［0］），int（center［1］）），int（radius），（255，0，255），5） img = cv2.drawcontours（img，［box］，0，（0，255，0），2） cv2.puttext（img，‘green_rect’，（int（center［0］），int（center［1］）），font，1，（0，255，255）， 2） green_rect_num += 1 item_5 = qtablewidgetitem（“%d”%green_circle_num） self.tablewidget.setitem（4， 0， item_5） item_6 = qtablewidgetitem（“%d”%green_rect_num） self.tablewidget.setitem（5， 0， item_6）
#-------------------橙色餐盘检测-----------------# orange_circle_num = 0 orange_rect_num = 0 lower_orange_dish = np.array（［0，100，100］）#颜色范围低阈值 upper_orange_dish= np.array（［15，255，255］）#颜色范围高阈值 mask_orange_dish = cv2.inrange（hsv_img，lower_orange_dish，upper_orange_dish）#根据颜色范围删选 mask_orange_dish = cv2.medianblur（mask_orange_dish， 5）#中值滤波 #cv2.imshow（‘mask_green’， mask_green） #cv2.imwrite（‘mask_orange_dish.jpg’， mask_orange_dish） contours6，hierarchy6 = cv2.findcontours（mask_orange_dish， cv2.retr_external， cv2.chain_approx_none） for cnt6 in contours6： area = cv2.contourarea（cnt6） center，radius = cv2.minenclosingcircle（cnt6） #print（‘----------------’） #print（radius） rate = area / （math.pi * radius *radius） if radius 》 100 and radius 《 160： #print（rate） if rate 》= 0.8： cv2.circle（img，（int（center［0］），int（center［1］）），int（radius），（0，255，0），2） cv2.puttext（img，‘orange_circle’，（int（center［0］），int（center［1］）），font，1，（255，0，255）， 2） orange_circle_num += 1 elif rate 》0.3 and rate 《 0.8： rect = cv2.minarearect（cnt6） box = cv2.boxpoints（rect） box = np.int0（box） #cv2.circle（img，（int（center［0］），int（center［1］）），int（radius），（255，0，255），5） img = cv2.drawcontours（img，［box］，0，（0，255，0），2） cv2.puttext（img，‘orange_rect’，（int（center［0］），int（center［1］）），font，1，（255，0，255）， 2） orange_rect_num += 1 item_7 = qtablewidgetitem（“%d”%orange_circle_num） self.tablewidget.setitem（2， 0， item_7） item_8 = qtablewidgetitem（“%d”%orange_rect_num） self.tablewidget.setitem（3， 0， item_8）
for i in range（0，9）： self.tablewidget.item（i，0）.settextalignment（qtcore.qt.alignhcenter|qtcore.qt.alignvcenter） self.tablewidget.item（i，1）.settextalignment（qtcore.qt.alignhcenter|qtcore.qt.alignvcenter） #----------------计算价格--------------# self.price = self.price_white_circle * white_circle_num + self.price_white_rect * white_rect_num + self.price_orange_circle * orange_circle_num + self.price_orange_rect * orange_rect_num + self.price_green_circle * green_circle_num + self.price_green_rect * green_rect_num + self.price_apple * apple_num + self.price_orange * orange_num + self.price_banana * banana_num print（self.price） return img
结尾语
（1） 算法只针对水果和餐盘数量和形态较少的情形，方法供参考；
（2） 实际应用将更复杂，要求更高，一般开源的目标检测网络也很难满足要求；
（3） 常见菜品识别的实际应用要求：一个菜只用一张图片训练或做模板，训练和识别时间尽量短，能够及时更新使用。所以真正类似的产品并不好做，如果你有好的方法欢迎留言。
—版权声明—
来源： opencv与ai深度学习
仅用于学术分享，版权属于原作者。
若有侵权，请联系删除或修改！
比特币转账的手续费到底该如何计算
RFID标签读写器让工地仓库管理转向无人化、数字化
碳化硅二极管的应用领域及优势你知道吗
英飞凌寻求30亿欧元以下的收购 228亿人民币
安森美半导体推出移动医疗电子设备的系统级封装方案
如何使用Python-OpenCV实现餐盘水果识别与计价的应用
常见液压元件原理动图
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2020年存储技术展望：AI推动数据存储理念进化
如何选择工业物联网云平台？
中国电动车发展上领先，德国技术小胜
量热法降低了 EV 转换器的功率损耗
浅谈芯片自热问题
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