import?cv2
import?numpy
import?time
import?random
import?os
def?judge（）:
????#?構造一個3×3的結構元素
????#?return?0?stone?1?jiandao?2?bu
????img?=?cv2.imread（“wif.jpg“?0）
????element?=?cv2.getStructuringElement（cv2.MORPH_RECT?（11?11））#矩形：MORPH_RECT??交叉形：MORPH_CROSS??橢圓形：MORPH_ELLIPSE
????dilate?=?cv2.dilate（img?element）
????erode?=?cv2.erode（img?element）
????#?將兩幅圖像相減獲得邊，第一個參數是膨脹后的圖像，第二個參數是腐蝕后的圖像
????result?=?cv2.absdiff（dilate?erode）;
????#?上面得到的結果是灰度圖，將其二值化以便更清楚的觀察結果
????retval?result?=?cv2.threshold（result?40?255?cv2.THRESH_BINARY）;
????#?反色，即對二值圖每個像素取反
????result?=?cv2.bitwise_not（result）;
????“““
python-opencv圖像的位操作：圖像與運算cv2.bitwise_and，圖像或運算cv2.bitwise_or，圖像非運算cv2.bitwise_not與圖像異或運算cv2.bitwise_xor。
1）圖像與運算-cv2.bitwise_and（src1?src2?dst=None?mask?=?None）
2）圖像或運算-cv2.bitwise_or（src1?src2?dst=None?mask?=?None）
3）圖像非運算-cv2.bitwise_not（src1?src2?dst=None?mask?=?None）
圖像非運算的效果：一個二值圖，將黑色轉為白色，白色轉為黑色。
????“““
????result?=?cv2.medianBlur（result?23）
????#cv2.imshow（“test“result）
????“““
這里介紹非線性過濾器——中值濾波器。
由于中值濾波器對消除椒鹽現象特別有用。所以我們使用第二篇教程中椒鹽函數先對圖像進行處理，將處理結果作為示例圖片。
調用中值濾波器的方法與調用其他濾波器的方法類似，如下：
result?=?cv2.medianBlur（image5）??
函數返回處理結果，第一個參數是待處理圖像，
第二個參數是孔徑的尺寸，一個大于1的奇數。
比如這里是5，中值濾波器就會使用5×5的范圍來計算。即對像素的中心值及其5×5鄰域組成了一個數值集，對其進行處理計算，當前像素被其中值替換掉。
????“““
????a?=?[]
????posi?=?[]
????width?=?[]
????count?=?0
????area?=?0
????#這個大神的計算方法，我一時也解析不出來，應該是依靠手勢面積來計算的
????for?i?in?range（result.shape[1]）:
????????for?j?in?range（result.shape[0]）:
????????????if?（result[j][i]?==?0）:
????????????????area?+=?1
????for?i?in?range（result.shape[1]）:
????????if?（result[5?*?result.shape[0]?//?16][i]?==?0?and?result[5?*?result.shape[0]?//?16][i?-?1]?!=?0）:
????????????count?+=?1
????????????width.append（0）
????????????posi.append（i）
????????if?（result[5?*?result.shape[0]?//?16][i]?==?0）:
????????????width[count-1]+=?1????#?如果在這里報錯，是因為背景問題，請讓手的背景盡量整潔
????#這里是調試用的代碼可以注釋掉
????print?（‘the?pic?width?is?‘result.shape[1]‘\n‘）
????for?i?in?range（count）:
????????print?（‘the?‘i‘th‘‘?‘‘is‘）
????????print?（‘width?‘width[i]?）
????????print?（‘posi?‘posi[i]‘\n‘）
????print?（count‘\n‘）
????print?（‘area?is?‘area‘\n‘）
????cv2.line（result（05*result.shape[0]//16）（2145*result.shape[0]//16）（000））
????cv2.namedWindow（“test“）
????cv2.imshow（“test“result）
????cv2.waitKey（0）
????#這里是調試用的代碼可以注釋掉
????#?判定時間
????width_length?=?0
????width_jiandao?=?True
????for?i?in?range（count）:
????????if?width[i]?>?45:
????????????#?print?‘bu1‘;
????????????return?2;
????????if?width[i]?<=?20?or?width[i]?>=?40:
????????????width_jiandao?=?False
????????width_length?+=?width[i]
????if?width_jiandao?==?True?and?count?==?2:
????????return?1;
????if?（area?????????print?（‘shi?tou‘）
????????return?0;
????print（“width_leng“?width_length）
????if?（width_length?????????#?這個時候說明照片是偏下的，所以需要重新測定。
????????a?=?[]