opencv 案例05

2024-07-09 19:42| 来源: 网络整理| 查看: 265

缺陷检测，分为两个部分，一个部分是提取指定的轮廓，第二个部分通过对比实现划痕检测与缺角检测。本次主要搞定第一部分，学会观察图像与提取图像ROI对象轮廓外接矩形与轮廓。

下面是基于二值图像分析的大致流程

读取图像将图像转换为灰度图，并对其进行二值化处理。 # 图像二值化 gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | 进行形态学开运算以去除噪声和平滑图像。 cv.THRESH_OTSU) # 形态学开运算去除噪声和平滑图像 se = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 3), (-1, -1)) binary = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_OPEN, se) cv.imshow("binary", binary)

在这里插入图片描述

提取图像中的轮廓。 # 提取图像中的轮廓 contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_LIST, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 针对每个轮廓，计算其外接矩形，并根据一些条件绘制矩形和轮廓。 height, width = src.shape[:2] for c in range(len(contours)): x, y, w, h = cv.boundingRect(contours[c]) area = cv.contourArea(contours[c]) # 根据条件过滤不符合要求的轮廓 if h > (height//2): continue if area (height//2): continue if area

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