OpenCV木材缺陷识别代码

以下是使用OpenCV进行木材缺陷识别的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('wood.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

# 膨胀操作
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
dilation = cv2.dilate(edges, kernel, iterations=1)

# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用Canny边缘检测和膨胀操作来检测木材的缺陷，然后使用findContours函数找到轮廓并将其绘制在原始图片上。你可以根据自己的需求进行修改和优化。

相关问题

生成基于OpenCV的木材缺陷识别代码

好的，以下是一个基于OpenCV的木材缺陷识别代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读入原始图像
img = cv2.imread('wood.jpg')

# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150, apertureSize=3)

# 膨胀图像
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
dilation = cv2.dilate(edges, kernel, iterations=1)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(
    dilation, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码实现了对一张名为'wood.jpg'的木材图像进行缺陷识别。首先将图像进行灰度化处理，然后进行高斯模糊和边缘检测。接着通过膨胀操作，增强边缘效果。最后查找轮廓并绘制出来，以便观察缺陷情况。

opencv c++二维码识别代码

以下是一个使用 OpenCV C++ 实现的二维码识别代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取图像
    Mat image = imread("qrcode.png");

    // 创建二维码检测器
    QRCodeDetector qrCodeDetector;

    // 检测二维码
    String data = qrCodeDetector.detectAndDecode(image);

    // 输出二维码内容
    if (data.length() > 0)
    {
        cout << "二维码内容：" << data << endl;
    }
    else
    {
        cout << "未检测到二维码" << endl;
    }

    return 0;
}

这段代码使用了 OpenCV 的 QRCodeDetector 类来检测和解码二维码。首先，我们读取了一张包含二维码的图像，然后创建了 QRCodeDetector 对象。接着，我们调用 detectAndDecode 函数来检测和解码二维码，如果检测到了二维码，就输出其内容。如果没有检测到二维码，则输出未检测到二维码的提示。