用Python写一下工件特征提取

好的，以下是Python代码示例，用于工件特征提取：

import cv2
import numpy as np

def extract_features(image_path):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path)

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

    # 检测图像中的边缘
    edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

    # 统计图像中的轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 找到轮廓中的最大轮廓
    max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

    # 计算最大轮廓的边界框
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(max_contour)

    # 提取边框内图像的特征
    roi = gray[y:y+h, x:x+w]
    features = np.mean(cv2.resize(roi, (64, 64)), axis=(0, 1))

    # 返回特征向量
    return features

这个函数将输入图像的路径作为参数，并返回一个特征向量。它使用Canny边缘检测算法来检测图像中的边缘，并通过找到最大轮廓来计算边框的位置。然后，它提取边框内图像的灰度均值，并使用cv2.resize将其缩放为64x64像素的图像，最后对缩放后的图像进行平均操作来计算特征向量。