表面缺陷检测二值化的代码

表面缺陷检测是一种常见的工业检测应用，而二值化则是将图像转换为只包含黑色和白色像素的图像的过程。在表面缺陷检测中，二值化可以使缺陷更加明显地显现出来。下面是一个简单的二值化代码示例：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('original_image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 阈值化处理
threshold_value = 127 # 阈值
max_value = 255 # 像素值上限
ret, binary = cv2.threshold(gray, threshold_value, max_value, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示二值化结果
cv2.imshow('Binary Image', binary)
cv2.waitKey(0)

在这个例子中，我们使用OpenCV库对原始图像进行二值化处理。首先，我们将原始图像转换为灰度图像，然后使用cv2.threshold()函数对灰度图像进行阈值化处理。该函数的前三个参数分别为输入图像、阈值和像素值上限，第四个参数为阈值化方法，这里我们使用了THRESH_BINARY方法。函数返回两个值，第一个值为阈值化结果，第二个值为阈值。最后，我们显示了二值化结果。

相关问题

matlab表面缺陷检测代码

以下是一个简单的 MATLAB 表面缺陷检测代码：

% 读取图像
img = imread('surface.png');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 对灰度图像进行平滑处理，以减少噪声
smooth_img = imgaussfilt(gray_img, 2);

% 对平滑后的图像进行二值化处理
binary_img = imbinarize(smooth_img, 'adaptive', 'Sensitivity', 0.5);

% 使用形态学操作填充缺陷
filled_img = imfill(binary_img, 'holes');

% 使用边缘检测算法检测边缘
edge_img = edge(filled_img, 'Canny');

% 显示结果
figure; imshowpair(img, edge_img, 'montage');

这段代码假设你已经有了一个名为 "surface.png" 的图像文件。它首先将图像转换为灰度图像，并进行平滑处理以减少噪声。然后，它对图像进行二值化处理，并使用形态学操作填充缺陷。最后，使用边缘检测算法检测边缘，并将原始图像和边缘图像进行比较显示。

请注意，这只是一个非常简单的示例代码，可能需要进行更多的调整和优化，以便实现您所需要的表面缺陷检测功能。

python 织物表面缺陷检测openCV代码

这篇引用提供了使用OpenCV实现纺织物缺陷检测的详细步骤和代码。具体步骤包括数据集的制作、图像预处理、特征提取和分类器训练等。代码中使用了Python和OpenCV库，通过对图像进行二值化、形态学操作和轮廓检测等处理，最终实现了对纺织物表面缺陷的检测。如果你想了解更多关于这个主题的内容，可以参考这篇引用提供的文章。