opencv矩形边缘缺陷检测与标记

你好，关于opencv矩形边缘缺陷检测与标记，可以使用cv2.findContours()函数找到轮廓，然后使用cv2.drawContours()函数绘制轮廓。如果需要检测缺陷，可以使用cv2.convexHull()函数找到凸包，再使用cv2.convexityDefects()函数找到凸缺陷。希望能帮到你。

相关问题

opencv2 工业缺陷检测 c++代码

OpenCV是一款非常强大的开源计算机视觉库，它可以实现各种图像和视频处理任务，包括工业缺陷检测。下面是一个使用OpenCV2实现工业缺陷检测的C++代码示例：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 读取图像
    Mat src = imread("test.png", IMREAD_GRAYSCALE);

    // 高斯滤波
    GaussianBlur(src, src, Size(3, 3), 0);

    // Canny边缘检测
    Mat edges;
    Canny(src, edges, 50, 200);

    // 膨胀操作
    Mat dilate_kernel = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(3, 3));
    dilate(edges, edges, dilate_kernel);

    // 轮廓检测
    vector<vector<Point>> contours;
    findContours(edges, contours, RETR_LIST, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 绘制矩形框
    for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        Rect rect = boundingRect(contours[i]);
        if (rect.width > 10 && rect.height > 10) // 过滤掉太小的矩形
        {
            rectangle(src, rect, Scalar(0, 0, 255), 2);
        }
    }

    // 显示结果
    imshow("result", src);
    waitKey();

    return 0;
}

这段代码实现了以下几个步骤：

1. 读取图像并转为灰度图像
2. 进行高斯滤波，平滑图像
3. 使用Canny边缘检测算法检测图像边缘
4. 对边缘进行膨胀操作，使得边缘更加明显
5. 使用轮廓检测算法检测所有轮廓
6. 对于每个轮廓，计算其外接矩形，并过滤掉太小的矩形
7. 在原图像上绘制矩形框，标记出缺陷位置
8. 显示结果

用C++结合opencv写一段缺陷检测程序

好的，这里提供一个简单的缺陷检测程序，识别黑色边缘缺陷：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取图片
    Mat img = imread("defect.jpg");

    // 灰度化
    Mat gray;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // 边缘检测
    Mat edges;
    Canny(gray, edges, 50, 150);

    // 膨胀
    Mat dilated;
    dilate(edges, dilated, Mat(), Point(-1,-1), 1);

    // 寻找轮廓
    vector<vector<Point>> contours;
    findContours(dilated, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 绘制轮廓
    Mat result = img.clone();
    drawContours(result, contours, -1, Scalar(0, 0, 255), 2);

    // 检测缺陷
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        Rect rect = boundingRect(contours[i]);
        if (rect.width < 20 || rect.height < 20)
        {
            rectangle(result, rect, Scalar(0, 255, 0), 2);
        }
    }

    // 显示结果
    imshow("defect detection", result);
    waitKey(0);

    return 0;
}

程序首先读取一个名为“defect.jpg”的图片，然后进行灰度化、边缘检测和膨胀操作，最后寻找轮廓并检测缺陷。如果某个轮廓的宽度或高度小于20像素，则认为该轮廓是缺陷，并在图片上用绿色矩形标记出来。

需要注意的是，这只是一个简单的示例程序，实际应用中可能需要更复杂的算法来进行缺陷检测。