% 检测漏焊,漏焊后,中间的圆环内为暗区域,利用该特征检测漏焊 Img_louhan=Img_gray(row_up:row_down,col_left:col_right,:); Img_bw=Img_temp(row_up:row_down,col_left:col_right,:); Index=find(Img_bw==0); gray=mean2(Img_louhan(Index)); if gray<80 text(col_left, row_up-30, '漏焊','FontSize',16); hold on; line(rect(:,1),rect(:,2),'color','r','LineWidth',2); continue; end
时间: 2023-06-24 16:06:09 浏览: 58
这段代码是用于检测漏焊的。首先,代码将原始图像的一部分(漏焊区域)提取出来,然后将其转换成二值图像。接下来,使用“find”函数查找二值图像中像素值为0的像素点的索引。这些像素点对应漏焊的位置。然后,计算暗区域的平均灰度值。如果平均灰度值小于80,则判定为漏焊,并在图像上标记出来。最后,使用“line”函数在图像上画出漏焊区域的边界框。
相关问题
请问如何使用opencv检测圆环并截取该部分
要使用 OpenCV 检测圆环并截取该部分,可以使用霍夫变换检测圆。以下是一个示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图片
img = cv2.imread('your_image_path.jpg')
# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 高斯滤波
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 霍夫变换检测圆
circles = cv2.HoughCircles(blur, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=100, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
# 将检测到的圆画出来
if circles is not None:
circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
for (x, y, r) in circles:
cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('circles', img)
cv2.waitKey()
# 截取圆环部分图片
roi = img[y-r:y+r, x-r:x+r]
cv2.imshow('ROI', roi)
cv2.waitKey()
```
其中,`your_image_path.jpg` 是您需要处理的图片路径,`minDist` 参数用于控制圆心之间的最小距离,`param1` 和 `param2` 分别是 Canny 边缘检测的两个阈值,`minRadius` 和 `maxRadius` 分别是检测到的圆的最小和最大半径。
这个程序会先将图片转换为灰度图,并进行高斯滤波,然后使用霍夫变换检测圆。如果检测到圆,则将圆画出来,并截取圆环部分图片并显示出来。
希望这个程序能够帮到您!
二值圆环的边缘和圆心检测
二圆环的边缘和圆心检测可以使用霍夫变换来实现。具体操作步骤如下:
1. 对二值图像进行边缘检测,如使用Canny算法。
2. 对边缘图像进行霍夫变换,得到霍夫空间的累加器数组。
3. 根据累加器数组找出圆环的半径和圆心位置。
4. 根据找到的圆心位置和半径绘制圆环。
下面是一个基于OpenCV库的Python代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像并转为灰度图像
img = cv2.imread('circle.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
# 霍夫变换检测圆环
circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
# 绘制圆环边缘和圆心位置
if circles is not None:
circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
for (x, y, r) in circles:
cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 2)
cv2.circle(img, (x, y), 2, (0, 0, 255), 3)
# 显示结果
cv2.imshow('detected circles', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`cv2.HoughCircles`函数的参数解释如下:
- `edges`:边缘图像。
- `cv2.HOUGH_GRADIENT`:霍夫变换算法类型,表示使用梯度法检测圆环。
- `1`:圆环半径的候选倍数。
- `20`:圆心位置的候选倍数。
- `param1`:Canny边缘检测器的高阈值。
- `param2`:霍夫累加器阈值。
- `minRadius`:圆环半径的最小值。
- `maxRadius`:圆环半径的最大值。
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