机器视觉作业基于OpenCV+Python实现锯片刀头的实时边缘破损缺陷检测源代码，当刀头到达一个方框后再开始检测一次，等待下一个刀头到达此方框再检测一次，以此类推，并保存有边缘破损的图片到D盘名为3D的文件夹并计数

在实现锯片刀头的实时边缘破损缺陷检测任务时，你需要在每个新刀头进入预设的检测区域后才开始新的检测过程。这是一个典型的循环检测与事件触发的情况。以下是基本的代码框架：

import cv2
import os

# 定义检测区域的坐标
detection_box = (x_start, y_start, x_end, y_end)
# 初始化刀头计数器
blade_count = 0

def detect_edge_and_save(image_path, output_folder="3D"):
    # 加载图像
    img = cv2.imread(image_path)
    # 预处理和边缘检测步骤同上一部分

    # 检测刀头是否在预设区域内
    in_box = check_in_box(img, detection_box)
    if in_box:
        # 刀头在框内，进行边缘检测
        contours, _ = cv2.findContours(..., ...)
        
        for contour...:
            # 检查缺陷并保存图片
            if is_defective(contour):
                blade_count += 1
                save_image(img, f"{output_folder}/edge_defect_{blade_count}.jpg")
        
        # 当前刀头检测结束，等待下一个

def check_in_box(img, box):
    x, y, w, h = box
    return x <= img.shape[1] and y <= img.shape[0] and x + w >= img.shape[1] and y + h >= img.shape[0]

def is_defective(contour):
    # 检测条件，例如轮廓的面积超过阈值
    return cv2.contourArea(contour) > threshold

def save_image(img, filename):
    save_path = os.path.join("D:/", "3D", filename)
    cv2.imwrite(save_path, img)

# 主循环
while True:
    # 当新刀头到达时，提供新的图片路径
    new_image_path = get_new_blade_image_path()
    detect_edge_and_save(new_image_path)

    # 等待一段时间，或直到下一张图片可用
    time.sleep(some_delay)