图像预处理的裁剪,然后用灰度直方图阈值分割技术分割缺陷特征区域,然后提取分割后缺陷区域,的预处理代码
时间: 2023-03-28 22:01:36 浏览: 46
以下是一个图像预处理的裁剪、灰度直方图阈值分割和特征区域提取的示例代码:
```
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 裁剪图像
cropped = img[100:500, 200:600]
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(cropped, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算灰度直方图
hist = cv2.calcHist([gray], [], None, [256], [, 256])
# 计算阈值
threshold =
for i in range(256):
if hist[i] > threshold:
threshold = hist[i]
# 二值化图像
ret, binary = cv2.threshold(gray, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(cropped, contours, -1, (, , 255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('result', cropped)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码可以实现对图像的裁剪、灰度直方图阈值分割和特征区域提取。