编写一段代码,实现基于opencv python实现蓝膜针点检测,要求针点范围在对应测试点的60%区域内,否则判定为不合规

好的，下面是基于 OpenCV 的 Python 代码实现蓝膜针点检测。该代码会读取一张图片，并在图片上绘制出符合要求的针点区域。

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('test_image.jpg')

# 转换为 HSV 格式
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 设定蓝色范围
lower_blue = np.array([100, 50, 50])
upper_blue = np.array([130, 255, 255])

# 通过 inRange 函数获取蓝色区域
mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)

# 定义卷积核
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))

# 膨胀操作，填充针点区域
dilated = cv2.dilate(mask, kernel)

# 获取轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilated, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历所有轮廓
for contour in contours:
    # 获取轮廓面积
    area = cv2.contourArea(contour)
    # 获取轮廓的外接矩形
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    # 计算外接矩形的面积
    rect_area = w * h
    # 如果针点区域在测试点的60%范围内，则绘制矩形
    if area > 0.6 * rect_area:
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，该代码只是一个简单的示例，并未进行参数调整和优化。在实际应用中，还需要根据实际情况对代码进行调整和优化。