计算机视觉缺陷坐标分布图功能;

时间: 2025-01-01 19:16:26 浏览: 3
### 实现缺陷检测并绘制坐标分布图 在计算机视觉项目中,为了实现金属表面缺陷检测并生成缺陷坐标的分布图,可以采用卷积神经网络(CNN)来自动识别和分类不同类型的缺陷[^1]。对于输入图像预处理部分,由于X光照片通常为黑白图片,因此可将其转换成单通道灰度图像以减少约三分之二的数据量,从而加速模型训练过程[^2]。 #### 数据准备与预处理 ```python import cv2 from matplotlib import pyplot as plt def preprocess_image(image_path): img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) resized_img = cv2.resize(img, (desired_width, desired_height)) normalized_img = resized_img / 255.0 return normalized_img ``` 此函数读取指定路径下的图像文件,并将其转化为灰度模式,调整大小至固定尺寸后归一化数值范围以便后续CNN处理。 #### 缺陷检测模型构建 利用已有的研究基础建立基于CNN架构的深度学习模型来进行缺陷类别预测: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense model = Sequential([ Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(img_rows, img_cols, 1)), MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), # Add more convolutional layers here... Flatten(), Dense(num_classes, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) ``` 该代码片段定义了一个简单的CNN结构用于特征提取及最终分类决策;实际应用时可根据具体需求增加更多层或优化超参数设置。 #### 结果可视化——绘制缺陷坐标分布图 完成上述步骤之后,在测试阶段获取每个样本对应的边界框信息(即`bounding box`),进而计算其中心点位置作为代表性的缺陷坐标。最后通过Matplotlib库展示这些坐标的分布情况: ```python def plot_defect_distribution(defect_boxes): centers_x = [(bbox[0]+bbox[2])/2 for bbox in defect_boxes] centers_y = [(bbox[1]+bbox[3])/2 for bbox in defect_boxes] fig, ax = plt.subplots() ax.scatter(centers_x, centers_y) ax.set_xlabel('Horizontal Position') ax.set_ylabel('Vertical Position') ax.set_title('Defect Center Points Distribution') plt.show() # Assuming `test_predictions` contains bounding boxes of detected defects. plot_defect_distribution(test_predictions) ``` 这段脚本接收一系列矩形区域(`bounding box`)描述符列表形式表示的缺陷位置,并据此创建散点图表征它们在整个视场内的相对布局特点。
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