opencv划痕检测python

在使用OpenCV进行划痕检测的Python代码中，可以使用以下代码来找到图像中的轮廓和层次结构：\[1\]

im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(result.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

其中，`result`是经过边缘检测后的图像。通过`cv2.findContours()`函数，可以得到图像中所有轮廓的坐标和层次结构。

对于划痕检测和分类，可以采用以下简单思路：\[2\]
1. 通过边缘检测找到每个工件的轮廓，并计算出工件的中心来标记工件的ID。
2. 根据工件的每一帧位移量来确定是否为同一个工件。
3. 将每一个工件截取出来，进行缺陷的提取。
4. 对提取的缺陷进行直方图计算，通过直方图来进行值归一化。
5. 根据缺陷的颜色值分布来进行分类。

在实际应用中，如果得到的图像阈值不太理想，可以使用动态阈值分割法来提取特征。该方法首先对图像进行均值滤波，然后与现有图像最差后进行阈值分割。这种方法适用于较小的特征提取，例如金属表面的划痕、丝网的漏洞等。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python – OpenCV检测水果上的划痕](https://blog.csdn.net/weixin_39916549/article/details/111013424)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [基于python-opencv实现木质工件的污渍和划痕识别和分类](https://blog.csdn.net/weixin_44736584/article/details/105737739)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [opencv检测划痕](https://blog.csdn.net/yuelcay/article/details/77879484)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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