5.对每个框进行缺陷提取,原理依然是轮廓检测加面积判断。效果如下: 6.缺陷类型判断,这里利用直方图统计。即统计0-255中每个像素的个数,根据个数,转为百分比,接着我们设定一个阈值,就可以判断出缺陷类型。部分代码: //---直方图计算 Mat hist; //设定像素取值范围 int histSize = 256; float range[] = {0,...
该函数在提取轮廓的过程中会改变图像。 如果第4个参数 mode 为CV_RETR_CCOMP或者 CV_RETR_FLOODFILL,输入图像也可以是32位的整型图像(CV_32SC1)。 OutputArrayOfArrays contours: 检测到的轮廓 Each contour is stored as a vector of points. 每个轮廓会被存储为vector<Point> 所以contours 的类型是vector<vec...
(一)读入图像,预处理,霍夫圆检测 Mat dst,src1; Mat src= imread("D:/opencv练习图片/瓶口缺陷检测.png"); src.copyTo(src1); imshow("原图", src); //预处理,霍夫园检测 Mat gray; cvtColor(src, gray, COLOR_RGB2GRAY); medianBlur(gray, gray,3); vec...
2、自定义对象检测 解决思路 OpenCV中对象检测类问题 模板匹配 特征匹配 特征+ 机器学习 选择HOG特征 + SVM机器学习生成模型 开窗检测 HOG特征 灰度图像转换 梯度计算 分网格的梯度方向直方图 块描述子 块描述子归一化 特征数据与检测窗口 匹配方法 根据块的形状不一样HOG特征分为C-HOG和R-HOG 基于L2 实现块描述...
area = cv2.contourArea(contours[c]) if h > (height//2): continue if area < 150: continue cv2.drawContours(binary, contours, c, (0), 2, 8) # 检测缺陷 defect_boxes = detect_defect(binary, rects, template) for dx, dy, dw, dh in defect_boxes: ...
【全新视觉干货】QT5+OpenCV机器视觉环境搭建和开发应用+Logo缺陷检测全套课程(C#/Halcon/客户端/跨平台)B1141共计13条视频,包括:1、本次教程的内容介绍及简单说明、2、本次教程涉及的资源领取及内容简单说明、3、CMake工具的安装及过程详解等,UP主更多精彩视频,请关注U
参数空间选择了笛卡尔直角坐标系是为了解释偶性和霍夫变换的基本原理,但在实际应用中,参数空间是不能选择直角坐标系的,原始图像直角坐标空间中的特殊直线x=c(c为常数,垂直x轴,直线的斜率为无穷大)是没办法在基于直角坐标系的参数空间中表示的,一般我们采用极坐标方式作为参数空间。
工业上常见缺陷检测方法 方法一:基于简单二值图像分析实现划痕提取,效果如下: 简单背景 划痕提取 方法二:复杂背景下的图像缺陷分析,基于频域增强的方法实现缺陷检测,运行截图: 方法三:复杂背景下的图像缺陷分析,基于空域增强实现图像缺陷分析,针对复杂背景的图像,通过空域滤波增强以后实现缺陷查找,运行截图如下: 复杂背景...
[c])ifh>(height//2):continueifarea<150:continuecv.drawContours(binary,contours,c,(0),2,8)cv.imshow("template",template)# 检测缺陷defect_boxes=detect_defect(binary,rects,template)fordx,dy,dw,dhindefect_boxes:cv.rectangle(src,(dx,dy),(dx+dw,dy+dh),(0,0,255),1,8,0)cv.putText(...