锂电池斑马涂布视觉检测代码

锂电池斑马涂布视觉检测通常涉及图像处理和机器学习技术，在编写代码时，可能会用到一些编程语言如Python，结合OpenCV库进行图像读取、预处理，PIL库处理图片色彩空间，以及像TensorFlow或PyTorch这样的深度学习框架来进行特征提取和分类。

下面是一个简单的伪代码示例：

import cv2
import numpy as np
from keras.models import load_model

# 加载预训练模型
model = load_model('battery_stripes_detection.h5')

def detect_stripes(image_path):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path)
    
    # 图像预处理，例如灰度化、归一化
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    resized_image = cv2.resize(gray_image, (224, 224))
    normalized_image = resized_image / 255.0
    
    # 转换为模型所需的输入格式
    input_data = np.expand_dims(normalized_image, axis=0)
    
    # 进行预测
    prediction = model.predict(input_data)
    
    # 分析结果并标记斑马纹区域
    if prediction[0][0] > threshold:  # 如果预测概率大于阈值，则认为有斑马纹
        mask = np.where(prediction[0][0] > threshold, 255, 0)  # 创建二值掩码
        result = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)
        
    return result

# 相关问题--
1. 在实际应用中，如何调整阈值以提高检测效果？
2. 斑马涂布视觉检测是否会受光照变化影响，如何解决这个问题？
3. 如何集成实时视频流进行在线斑马纹检测？

请注意，这只是一个简化版本的概述，并未包含所有细节，实际的代码会更复杂，需要考虑数据预处理、模型优化、错误处理等多个方面。