基于轮廓特征检测缺陷Python实现

基于轮廓特征检测缺陷的Python实现可以通过以下步骤实现：

1. 图像预处理：对待测图像进行预处理，包括灰度化、二值化等操作，以便于后续的轮廓检测。

2. 轮廓检测：使用OpenCV的findContours函数来检测图像中的轮廓。可以选择适当的轮廓检测算法和参数，以获得准确的轮廓信息。

3. 缺陷检测：根据轮廓信息，可以通过计算轮廓的面积、周长、凸包等特征来判断是否存在缺陷。可以设置一些阈值或规则来筛选出缺陷区域。

4. 缺陷标记：将检测到的缺陷标记在原始图像上，可以使用OpenCV的drawContours函数来绘制轮廓。

5. 结果展示：将标记了缺陷的图像展示给用户，以便于用户查看和分析。

以下是一个基于轮廓特征检测缺陷的Python实现的示例代码：

import cv2

# 1. 图像预处理
image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 2. 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 3. 缺陷检测
defects = []
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
    if area > 100 and perimeter > 50:
        defects.append(contour)

# 4. 缺陷标记
cv2.drawContours(image, defects, -1, (0, 0, 255), 2)

# 5. 结果展示
cv2.imshow('Defect Detection', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()