opencv缺陷检测代码
时间: 2023-04-04 15:01:00 浏览: 122
你好,我可以回答这个问题。OpenCV 缺陷检测代码可以使用各种算法来检测图像中的缺陷,例如基于颜色、形状、纹理等特征的算法。常用的算法包括基于阈值的二值化、形态学操作、轮廓检测等。具体的实现可以参考 OpenCV 官方文档或者相关教程。
相关问题
opencv凸包缺陷检测c++代码
以下是使用OpenCV库进行凸包和缺陷检测的C++代码示例:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
// 加载图像
Mat img = imread("hand.jpg");
if (img.empty())
{
cout << "图像加载失败!" << endl;
return -1;
}
// 将图像转换为灰度图
Mat gray;
cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);
// 进行二值化处理
Mat binary;
threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);
// 查找轮廓
vector<vector<Point>> contours;
findContours(binary, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
// 查找凸包和凸包缺陷
vector<vector<Point>> hull(contours.size());
vector<vector<int>> hull_idx(contours.size());
vector<vector<Vec4i>> defects(contours.size());
for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
{
convexHull(contours[i], hull[i], false);
convexHull(contours[i], hull_idx[i], false);
convexityDefects(contours[i], hull_idx[i], defects[i]);
}
// 绘制凸包和凸包缺陷
Mat drawing = Mat::zeros(binary.size(), CV_8UC3);
for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
{
drawContours(drawing, contours, i, Scalar(0, 255, 0), 1);
drawContours(drawing, hull, i, Scalar(0, 0, 255), 1);
for (int j = 0; j < defects[i].size(); j++)
{
Vec4i& v = defects[i][j];
float depth = v[3] / 256.0;
if (depth > 10) // 过滤掉一些噪点
{
int start_idx = v[0];
int end_idx = v[1];
int far_idx = v[2];
Point start = contours[i][start_idx];
Point end = contours[i][end_idx];
Point far = contours[i][far_idx];
line(drawing, start, far, Scalar(0, 255, 0), 1);
line(drawing, end, far, Scalar(0, 255, 0), 1);
circle(drawing, far, 3, Scalar(0, 0, 255), -1);
}
}
}
// 显示图像
imshow("凸包和凸包缺陷检测", drawing);
waitKey(0);
return 0;
}
```
说明:
1. 该代码加载名为"hand.jpg"的图像,将其转换为灰度图,并对其进行二值化处理。
2. 通过`findContours`函数查找图像中的轮廓。
3. 通过`convexHull`函数分别对每个轮廓进行凸包计算,并查找凸包的索引。
4. 通过`convexityDefects`函数查找每个轮廓的凸包缺陷。
5. 最后,通过`drawContours`、`line`和`circle`函数将凸包和凸包缺陷绘制在图像上,并显示出来。
需要注意的是,凸包缺陷的计算比较复杂,需要结合凸包和轮廓进行计算,因此代码中使用了三个vector来保存凸包、凸包索引和凸包缺陷。
瓶口缺陷检测opencv Python代码
以下是一个简单的瓶口缺陷检测的OpenCV Python代码示例:
``` python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('bottle.jpg')
# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 高斯滤波
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
# 开操作
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制轮廓
for cnt in contours:
area = cv2.contourArea(cnt)
if area < 500:
cv2.drawContours(img, [cnt], 0, (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码实现了以下步骤:
1. 读取图像并进行灰度化处理。
2. 使用高斯滤波对图像进行平滑处理。
3. 使用Otsu自适应阈值二值化处理,得到二值图像。
4. 使用开操作去除噪声。
5. 使用轮廓检测检测瓶口缺陷,并绘制在原图像上。
6. 显示结果。
需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,具体的算法和处理方式需要根据实际情况进行选择和调整。