写一个用opencv对产品形状质量检测的程序
时间: 2023-07-04 09:11:50 浏览: 99
好的,以下是一个基于OpenCV的产品形状质量检测程序的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取输入图像
img = cv2.imread('product.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 过滤掉面积小于100的轮廓
contours = [cnt for cnt in contours if cv2.contourArea(cnt) > 100]
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
# 检测轮廓形状
for cnt in contours:
approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.01*cv2.arcLength(cnt, True), True)
if len(approx) == 3:
cv2.putText(img, 'Triangle', tuple(approx[0][0]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2)
elif len(approx) == 4:
cv2.putText(img, 'Rectangle', tuple(approx[0][0]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2)
elif len(approx) == 5:
cv2.putText(img, 'Pentagon', tuple(approx[0][0]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2)
else:
cv2.putText(img, 'Circle', tuple(approx[0][0]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
说明:
1. 读取输入图像并转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行二值化处理。
3. 使用findContours函数检测轮廓,并过滤掉面积小于100的轮廓。
4. 绘制轮廓。
5. 对每个轮廓进行形状检测,如果是三角形、矩形、五边形或圆形,则在图像上标注相应的形状名称。
6. 显示结果。
注意:以上代码仅为示例,实际应用中需要根据实际情况进行调整和优化。
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