yolov5物体表面缺陷尺寸检测

### 使用YOLOv5实现物体表面缺陷尺寸检测

#### 数据集准备
为了有效训练YOLOv5模型，在数据收集阶段需特别注意图像的质量和多样性。对于木材、钢板或布匹等材料，应采集不同光照条件、角度以及存在各种类型缺陷的样本图片[^3]。

#### 环境搭建
安装必要的依赖库并配置运行环境是启动项目的首要任务。推荐使用Anaconda创建独立的工作空间，并通过pip工具安装PyTorch及相关扩展包：

conda create -n yolov5 python=3.8
conda activate yolov5
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install -r requirements.txt

#### 模型定制化调整
针对特定应用场景优化预训练权重文件是非常重要的一步。可以利用迁移学习方法微调现有模型参数，使其更适应目标领域内的特征分布特点。例如，当处理较小的目标对象时，可能需要增加网络层数量或者改变锚框大小设置以提高定位精度[^1]。

#### 缺陷尺寸计算逻辑集成
除了基本的对象分类外，还需要额外编写代码片段来测量被识别出来的缺陷区域的具体尺度信息。这通常涉及到OpenCV库中的轮廓查找函数`cv2.findContours()`配合最小外包矩形(`boundingRect`)获取宽度高度数值:

import cv2
from pathlib import Path

def calculate_defect_size(image_path, model_output):
    img = cv2.imread(str(Path(image_path)))
    
    # Assuming 'model_output' contains bounding box coordinates (x,y,w,h)
    for bbox in model_output['boxes']:
        x, y, w, h = map(int, bbox[:4])
        
        # Draw rectangle around detected defect area
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

        # Calculate and display size information near the top-left corner of each box
        text = f'Size:{w}x{h}px'
        font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
        org = (x+10, y+20)
        fontScale = 0.5
        color = (255, 0, 0)
        thickness = 2
        
        cv2.putText(img, text, org, font, fontScale, color, thickness, cv2.LINE_AA)
    
    return img

此段脚本接收原始输入图像路径及由YOLOv5返回的结果字典作为参数，遍历所有预测到的边界框位置，绘制绿色边框的同时标注出对应的像素级宽高值。