Python和OpenCV进行工件缺陷检测,写一下代码
时间: 2024-02-17 17:54:07 浏览: 19
当然,我可以给您提供一些参考代码。这里是一个基于Python和OpenCV的工件缺陷检测的示例代码:
```python
import cv2
# 读取图片
image = cv2.imread("工件图片.jpg")
# 将图片转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用高斯滤波平滑图像
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 边缘检测
edged = cv2.Canny(blurred, 50, 150)
# 寻找轮廓
(cnts, _) = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 遍历轮廓,检测缺陷
for c in cnts:
# 计算轮廓面积
area = cv2.contourArea(c)
if area > 500:
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(image, [c], -1, (0, 255, 0), 2)
# 计算轮廓周长
perimeter = cv2.arcLength(c, True)
# 计算周长与面积比
circularity = 4 * 3.14 * (area / (perimeter * perimeter))
# 判断缺陷
if circularity < 0.5:
cv2.putText(image, "Defect", (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)
else:
cv2.putText(image, "OK", (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow("Result", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个例子中,我们先读取一个工件图片,并将其转换为灰度图像。然后使用高斯滤波平滑图像,并通过Canny算子进行边缘检测。接着使用OpenCV提供的findContours方法寻找轮廓,并遍历每个轮廓,根据面积、周长和面积周长比等因素判断缺陷。最后,我们将结果展示出来。
希望这个例子能对您有所帮助!