基于OpenCV和Qt5的机器视觉缺陷检测技术实践

资源摘要信息:"基于opencv+qt5机器视觉的传统缺陷检测" 知识点： 1.机器视觉和图像处理：本资源主要介绍如何利用机器视觉技术进行缺陷检测。机器视觉是一种通过计算机系统来模拟人类视觉功能的科学，它能够自动识别、测量、分析、处理和理解图像信息，从而实现对目标对象的识别、检测、跟踪和测量等功能。图像处理则是对图像进行一系列操作，以达到所需的最终结果。 2.传统缺陷检测：在本资源中，传统缺陷检测是指通过比较标准图片和待测图片，采用pixel to pixel的XOR操作来检测缺陷。这是一种比较基础的缺陷检测方法，但它在实际应用中非常有效。 3.像素级操作：在本资源中，主要采用的是pixel to pixel的XOR操作。XOR是一种逻辑运算，当两个操作数不相等时，结果为真（1），否则为假（0）。通过这种操作，可以找出两张图片的差异部分，即缺陷位置。 4opencv：opencv是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它包含了丰富的图像处理和计算机视觉功能。本资源主要利用opencv的图像处理功能，进行缺陷检测。 5qt5：qt是一个跨平台的C++应用程序框架，它主要用于开发图形用户界面应用程序。本资源利用qt5实现了可视化界面操作，使得缺陷检测结果更直观。 6.阈值判断：在本资源中，判断是否缺陷是通过设置阈值实现的。如果瑕疵的像素点数超过一定设置的阈值，那么就认为是有缺陷的。 7.代码测试：本资源的项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，因此用户可以放心下载使用。 8.应用领域：本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶。此外，如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能。 9.使用限制：下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 以上是基于opencv+qt5机器视觉的传统缺陷检测的知识点，希望对你有所帮助。