基于特征融合的风机叶片表面缺陷检测模型python代码

基于特征融合的风机叶片表面缺陷检测模型的Python代码如下：

import cv2
import numpy as np

def defect_detection(image):
    # 图像预处理
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)
    
    # 轮廓检测
    contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    
    # 特征提取
    defect_count = 0
    for contour in contours:
        area = cv2.contourArea(contour)
        
        # 面积特征
        if area > threshold_area:
            defect_count += 1
            cv2.drawContours(image, [contour], -1, (0, 0, 255), 2)
            
        # 其他特征，如纹理特征，颜色特征等
        
    return image, defect_count


# 主函数
if __name__ == '__main__':
    # 读取图像
    image = cv2.imread('path_to_image.jpg')
    
    # 设置阈值
    threshold_area = 100
    
    # 缺陷检测
    result_image, defect_count = defect_detection(image)
    
    # 显示结果
    cv2.imshow('Result', result_image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    
    print('检测到的缺陷数目:', defect_count)

以上代码是一个简单的基于特征融合的风机叶片表面缺陷检测模型的示例。在代码中使用了OpenCV库进行图像处理和特征提取，并通过设定阈值来判断缺陷的存在与否。该模型可以通过调整阈值和添加其他特征进行改进和优化。