opencv 案例05-基于二值图像分析(简单缺陷检测)

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

1. 读取图像
2. 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 | 

3. 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)

4. 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)

5. 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 < 150:        continue    cv.rectangle(src, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 1, 8, 0)    cv.drawContours(src, contours, c, (0, 255, 0), 2, 8)

整理示例：检测图片中的缺陷并将缺陷框选出来

原图：

代码如下：

import cv2 as cvsrc = cv.imread("que01.jpg")cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)cv.imshow("input", src)# 图像二值化gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | 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)# 提取图像中的轮廓contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_LIST, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)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 < 150:        continue    cv.rectangle(src, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 1, 8, 0)    cv.drawContours(src, contours, c, (0, 255, 0), 2, 8)cv.imshow("result", src)cv.imwrite("binary2.png", src)cv.waiTKEy(0)cv.destroyAllwindows()

运行结果如下：

示例2：
原图：

修改上面的图片路径地址运行看效果

对于明显的缺陷检测还是可以的，但是实际生产的缺陷肯定不是这么明显的，如下图：

后续讲解这类的缺陷该如何检测，敬请期待！！！！

来源地址：https://blog.csdn.net/hai411741962/article/details/132559908