opencv 金属表面找气泡缺陷

OpenCV是一个流行的计算机视觉库，可以用于图像处理和分析。在金属表面找气泡缺陷的过程中，可以使用OpenCV进行图像处理和分析。以下是一些可能有用的步骤：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像。

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 对图像进行平滑处理，以减少噪声。

blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

3. 使用Canny边缘检测算法检测图像中的边缘。

edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)

4. 对边缘进行形态学操作，以填充空洞并消除小的噪点。

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
closed = cv2.morphologyEx(edges, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

5. 在图像中查找轮廓，并筛选出可能是气泡缺陷的轮廓。

contours, hierarchy = cv2.findContours(closed, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    if area > 100 and area < 1000:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

6. 显示结果图像。

cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()