电池组装用的锂电池分选器

代码示例：

# 导入所需库和模块
import numpy as np
import cv2

# 设定颜色阈值，筛选出符合条件的颜色
lower_blue = np.array([110,50,50])
upper_blue = np.array([130,255,255])

# 读取待处理图像
img = cv2.imread('battery.jpg')

# 将 RGB 色彩模式转换为 HSV 色彩模式
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 对图像进行颜色阈值处理
mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)

# 对处理后的图像进行边缘检测
edges = cv2.Canny(mask, 50, 150)

# 对边缘进行霍夫变换检测圆形
circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50,param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

# 绘制检测出的圆形
if circles is not None:
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
    for (x, y, r) in circles:
        cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 2)
        cv2.rectangle(img, (x - 2, y - 2), (x + 2, y + 2), (0, 128, 255), -1)

# 显示处理结果
cv2.imshow("Result", img)
cv2.waitKey(0)

上述代码使用 OpenCV 库中的函数实现了一个基于颜色阈值和圆形检测的锂电池分选器。代码中首先读取待处理的图像，然后将其转换为 HSV 色彩模式，筛选出符合颜色阈值条件的像素，得到颜色掩模。接着对颜色掩模进行边缘检测，得到图像中锂电池的边缘。随后，使用霍夫变换检测圆形，并在图像上绘制圆形和方框标记。最终显示处理结果。

此算法的结果与原始的“Lithium cells sorter for battery