opencv路面裂缝特征提取代码

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的计算机视觉库，用于处理图像和视频数据。在路面裂缝特征提取方面，通常会采用边缘检测、形态学操作和特征分析等步骤。以下是一个简单的概述：

1. **读取图像**：
使用`cv2.imread()`函数读取图像文件。

import cv2
img = cv2.imread('road_image.jpg', 0)  # 读取灰度图像

2. **预处理**：
- **二值化**：通过阈值或Otsu's方法将图像转换为二值图像。
- **去噪**：可能使用形态学操作（如膨胀、腐蚀或开闭运算）去除噪声。

_, binary = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

3. **边缘检测**：
- 可以使用Sobel算子或Canny算子寻找边缘。

edges = cv2.Canny(binary, low_threshold, high_threshold)

4. **轮廓检测**：
- 使用`cv2.findContours()`找出轮廓。

contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

5. **特征提取**：
- 计算裂缝区域的形状特性（如长度、宽度、圆周率等）、直线或曲线度量，或者使用Hough变换查找直线。

for contour in contours:
    approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.01*cv2.arcLength(contour, True), True)
    if len(approx) == 2:  # 如果接近直线
        ...
    else:
        ...

6. **结果表示**：
将特征保存到数据结构（如CSV、JSON）或可视化裂缝区域。

features = [calculate_feature(contour) for contour in contours]