opencv 检测卷纸带缠绕圆柱是否整齐的程序
时间: 2023-11-08 15:58:43 浏览: 154
基于VC++的Opencv开发的视频入侵检测预警程序
以下是使用OpenCV检测卷纸带缠绕圆柱是否整齐的程序:
1. 导入OpenCV库和numpy库
```python
import cv2
import numpy as np
```
2. 读取图片并转换为灰度图像
```python
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
3. 进行Canny边缘检测
```python
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
```
4. 进行霍夫圆检测
```python
circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
```
其中,参数param1和param2控制霍夫圆检测算法的敏感度和精度,minRadius和maxRadius控制检测到的圆的半径范围。
5. 判断圆是否整齐
如果检测到多个圆,则需要判断它们是否整齐。判断方法可以是计算圆心之间的距离,如果距离差异小于某个阈值,则认为它们整齐。
```python
if circles is not None:
circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
if len(circles) > 1:
distances = []
for i in range(len(circles)):
for j in range(i + 1, len(circles)):
distance = np.sqrt((circles[i][0] - circles[j][0]) ** 2 + (circles[i][1] - circles[j][1]) ** 2)
distances.append(distance)
if np.std(distances) < 10:
print("The circles are neat.")
else:
print("The circles are not neat.")
else:
print("No circles detected.")
```
以上代码中,如果检测到多个圆,则计算圆心之间的距离,并计算它们的标准差,如果标准差小于10,则认为它们整齐,否则认为它们不整齐。如果只检测到一个圆,则输出“未检测到圆”。
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