Python和OpenCV编写工件缺陷检测,写一下代码
时间: 2024-02-17 19:36:58 浏览: 28
当然,我可以为你提供代码模板,如下所示:
```python
import cv2
# 读入图片
img = cv2.imread('test.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 定义缺陷检测器
detector = cv2.SimpleBlobDetector_create()
# 检测缺陷
keypoints = detector.detect(gray)
# 在原图上绘制检测结果
img_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(img, keypoints, np.array([]), (0,0,255), cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
# 显示结果
cv2.imshow('Result', img_with_keypoints)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码使用 OpenCV 中的 SimpleBlobDetector 在灰度图像中检测缺陷并在原图上标出。你可以根据实际需求进行修改和优化。
相关问题
用Python编写一下提取工件缺陷灰度特征代码
好的,我可以帮你回答这个问题。下面是一个用Python编写的工件缺陷灰度特征提取的代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
def get_gray_feature(image_path):
# 读取图片
img = cv2.imread(image_path)
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算图像的平均灰度和标准差
mean_gray = np.mean(gray)
std_gray = np.std(gray)
# 返回计算结果
return mean_gray, std_gray
```
以上是一个简单的工件缺陷灰度特征提取代码示例,它使用了OpenCV库来读取和处理图像,计算了图片的平均灰度和标准差,并返回了这两个特征的值。你可以将这个代码示例作为起点,根据你的需求来进行改进和完善。
用Python编写一下提取工件缺陷形状特征代码
我明白了您的问题,下面是一份可能的Python代码,用于提取工件缺陷形状特征:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读入图像并转为灰度图像
image = cv2.imread("path/to/image.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 阈值滤波,二值化处理
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
# 轮廓检测,找出所有的轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 预处理
rect_widths = []
rect_heights = []
rect_areas = []
# 计算每个轮廓的形状特征
for contour in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
rect_widths.append(w)
rect_heights.append(h)
rect_areas.append(w * h)
# 计算平均值、方差、最小值和最大值等统计数据
avg_width = np.average(rect_widths)
avg_height = np.average(rect_heights)
avg_area = np.average(rect_areas)
stddev_width = np.std(rect_widths)
stddev_height = np.std(rect_heights)
stddev_area = np.std(rect_areas)
min_width = np.min(rect_widths)
min_height = np.min(rect_heights)
min_area = np.min(rect_areas)
max_width = np.max(rect_widths)
max_height = np.max(rect_heights)
max_area = np.max(rect_areas)
# 输出结果
print("Average width:", avg_width)
print("Average height:", avg_height)
print("Average area:", avg_area)
print("Standard deviation of width:", stddev_width)
print("Standard deviation of height:", stddev_height)
print("Standard deviation of area:", stddev_area)
print("Minimum width:", min_width)
print("Minimum height:", min_height)
print("Minimum area:", min_area)
print("Maximum width:", max_width)
print("Maximum height:", max_height)
print("Maximum area:", max_area)
```
这段代码使用OpenCV库实现,首先读入一张图像并转为灰度图像,然后进行阈值滤波和二值化处理。接下来使用轮廓检测算法(findContours函数)找出所有的轮廓,再计算每个轮廓的形状特征,如宽度、高度和面积等,最后统计计算平均值、方差、最小值和最大值等数据,并输出结果。