我们都经历过... 原始图像可Neng存在噪声、 光照不均、对比度低等问题，需tong过预处理增强目标特征，以确保后续图像识别的准确性。

代码示例

import cv2
import numpy as np
def preprocess_image:
    img = cv2.imread
    gray = cv2.cvtColor
    blurred = cv2.GaussianBlur, 0)
    equalized = cv2.equalizeHist
    _, binary_red = cv2.threshold
    _, binary_black = cv2.threshold
    return binary_red, binary_black
    

一、 图像预处理的重要性

无疑，图像预处理是图像识别流程中不可或缺的一环。 原始图像往往伴yin为各种干扰因素， 我直接好家伙。 如噪声、光照变化、对比度不均等，这些dou可Neng对后续的图像识别造成影响。

为此， 我们需要采取一系列的预处理措施，如灰度化、滤波、二值化等，以增强图像的目标特征， 一言难尽。 减少噪声干扰，从而为后续的图像识别打下坚实的基础。

二、 目标检测算法：精准定位红点与黑点

2.1 方法一：传统图像处理

适用于点特征明显、背景简单的场景：红点与黑点作为图像中的关键特征，广泛应用于工业质检、生物医学、交通监控等领域。比方说 在电子元件生产中，红点可Neng代表焊接缺陷，黑点可Neng为表面污渍；在医学影像中，红点可Neng对应血管标记，黑点可Neng为病灶特征。准确识别并统计这些点的数量，对提升生产效率、诊断准确性。

传统人工计数方式存在效率低、 主观性强、易疲劳等缺陷，而。 累并充实着。 其核心价值在于优化算法，降低误检率，提高识别速度。

YOLOv5示例

def count_dots_traditional:
    num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats
    dot_count = num_labels - 1
    return dot_count, centroids
    

2.2 方法二：深度学习

适用于复杂背景、 点尺寸变化大的场景：

import torch
from models import attempt_load
def count_dots_yolo:
    model = attempt_load
    img = preprocess_yolo  # 需自定义预处理函数
    pred = model
    dot_count = len
    return dot_count
    

三、点数统计与后来啊优化

• 去重处理合并重叠或邻近的检测框；
• 尺寸过滤排除面积过小或过大的干扰区域；
• 置信度阈值深度学习模型中，仅保留置信度高于阈值的检测后来啊。

四、 实际应用中的挑战与解决方案

1. 光照变化问题

解决方案

为了应对光照变化对图像识别的影响，可yi采用自适应直方图均衡化、光流法等方法对图像进行预处理。 PPT你。 一边，在算法层面可yi优化网络结构，提高模型的鲁棒性，降低光照变化对识别后来啊的影响。

还有啊， 还可yitong过实际应用场景的收集和分析，不断调整和优化模型，提高其在光照变化下的识别准确率。