C++视觉开发 三.缺陷检测
一.距离变换
1.概念和功能
距离变换是一种图像处理技术,用于计算图像中每个像素到最近的零像素(背景像素)的距离。它常用于图像分割、形态学操作和形状分析等领域。它计算图像中每个像素到最近的零像素(背景像素)的距离。这个距离可以是欧氏距离、曼哈顿距离等。距离变换后的图像中,前景像素的值代表它们到最近的背景像素的距离。
具体来说,距离变换在缺陷检测中有以下几个重要作用:
1.前景与背景的分离: 距离变换能够突出前景区域,使其与背景更明显地分离开。前景区域的像素值会表示其到最近背景像素的距离,这样可以更容易地识别和处理前景对象。
2.前景对象的中心检测: 距离变换的结果图像中,距离值最大的像素往往位于前景对象的中心位置。因此,通过距离变换,可以有效地检测出前景对象的中心点,为后续的形态学处理和轮廓检测提供可靠的信息。
3.分水岭算法的预处理: 距离变换常用于分水岭算法的预处理步骤,通过距离变换可以生成标记图像,这些标记可以帮助分水岭算法准确地分割图像中的各个对象。
4.形态学重建: 距离变换可以结合形态学操作进行形态学重建,用于去除图像中的小噪声和伪影,使前景对象更加清晰。
2.函数语法
示例:
// 距离变换
cv::Mat dist_transform;
cv::distanceTransform(op, dist_transform, cv::DIST_L2, 3);
cv::normalize(dist_transform, dist_transform, 0, 1.0, cv::NORM_MINMAX);// 阈值处理
cv::Mat fore;
cv::threshold(dist_transform, fore, 0.3, 1.0, cv::THRESH_BINARY);
fore.convertTo(fore, CV_8U);
1. cv::distanceTransform
功能:用于计算二值图像中每个前景像素到最近背景像素的距离。
函数语法:
void cv::distanceTransform(InputArray src, OutputArray dst, int distanceType, int maskSize, int dstType = CV_32F);
src | 输入图像,通常是一个二值图像。 其中非零像素被视为前景,零像素被视为背景。 |
dst | 输出图像,包含每个像素到最近背景像素的距离。 默认情况下,输出图像是一个32位浮点图像( |
distanceType | 距离类型,指定距离的计算方式。常用的类型有:
|
maskSize | 掩码大小,影响距离计算的精度。可以是3、5或cv::DIST_MASK_PRECISE (在精确距离变换中使用)。常用值为3。 |
dstType | 输出图像的类型。默认值为 可以更改为其他类型,如 |
2.cv::normalize
功能:用于将数组的值归一化到指定的范围内。它可以应用于图像处理中的多种场景,例如将距离变换的结果归一化到 [0, 1] 或 [0, 255],从而便于可视化和后续处理。
函数语法:
void cv::normalize(
InputArray src,
OutputArray dst,
double alpha,
double beta,
int norm_type = cv::NORM_L2,
int dtype = -1,
InputArray mask = noArray()
);
src | 输入数组或图像 |
dst | 输出数组或图像,与输入数组具有相同的大小和类型,或者具有指定的类型。 |
alpha | 归一化后数组中最小值的目标值。 如果 norm_type 是 cv::NORM_MINMAX,这个参数表示归一化后的最小值。 |
beta | 归一化后数组中最大值的目标值。 如果 norm_type 是 cv::NORM_MINMAX,这个参数表示归一化后的最大值。 |
norm_type | 归一化类型。可以是以下之一:
|
dtype | (可选)输出数组的类型。如果为 -1,则输出数组的类型与输入数组相同。 |
mask | (可选)可选的操作掩码。仅对掩码内的元素进行归一化处理。 |
只用前5个就够了
3.fore.convertTo
功能:将矩阵转换为另一种数据类型的函数。此函数通常用于图像处理中的数据类型转换,以确保图像处理操作使用正确的数据类型。
函数语法:
void cv::Mat::convertTo(OutputArray m, int rtype, double alpha , double beta)
m | 输出矩阵,类型由 rtype 指定。 |
rtype | 输出矩阵的类型。可以是 CV_8U (8 位无符号整数)、CV_32F (32 位浮点数)等。 |
alpha | 可选的比例因子,默认值为 1。输出矩阵的每个元素是输入矩阵相应元素乘以 alpha 。 |
beta | 可选的加数,默认值为 0。输出矩阵的每个元素是输入矩阵相应元素乘以 alpha 再加上 beta 。 |
二.缺陷检测
通过计算轮廓面积和最小外接圆的面积比值来判断是否存在缺陷
1.cv::minEnclosingCircle 最小外接圆
功能:找到一个最小的圆,使得圆能够完全包围给定的轮廓。
函数语法:
void cv::minEnclosingCircle(InputArray points, Point2f& center, float& radius);
points | 输入的点集,可以可以是一个点的向量或Mat。 |
center | 输出参数,存储最小外接圆的圆心坐标。 |
radius | 输出参数,存储最小外接圆的半径。 |
2.完整代码示例
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>int main() {// 读取图像cv::Mat o = cv::imread("pill3.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);if (o.empty()) {std::cerr << "Could not open or find the image!" << std::endl;return -1;}// 二值化处理cv::Mat binary;cv::threshold(o, binary, 0, 255, cv::THRESH_BINARY + cv::THRESH_OTSU);// 形态学开运算cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(5, 5));cv::Mat op;cv::morphologyEx(binary, op, cv::MORPH_OPEN, kernel, cv::Point(-1, -1), 1);// 距离变换cv::Mat dist_transform;cv::distanceTransform(op, dist_transform, cv::DIST_L2, 3);cv::normalize(dist_transform, dist_transform, 0, 1.0, cv::NORM_MINMAX);// 阈值处理cv::Mat fore;cv::threshold(dist_transform, fore, 0.3, 1.0, cv::THRESH_BINARY);fore.convertTo(fore, CV_8U);// 形态学去噪cv::Mat kernel2 = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3));cv::Mat op2;cv::morphologyEx(fore, op2, cv::MORPH_OPEN, kernel2, cv::Point(-1, -1), 1);// 提取轮廓std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;cv::findContours(op2, contours, cv::RETR_TREE, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);// 缺陷检测int count = 0;cv::Mat img = o.clone();for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {cv::Point2f center;float radius;cv::minEnclosingCircle(contours[i], center, radius);double area = cv::contourArea(contours[i]);double area_circle = 3.14 * radius * radius;if (area / area_circle >= 0.5) {cv::putText(img, "OK", center, cv::FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, cv::Scalar(255, 255, 255), 2);}else {cv::putText(img, "bad", center, cv::FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, cv::Scalar(255, 255, 255), 2);}count++;}cv::putText(img, "sum=" + std::to_string(count), cv::Point(20, 30), cv::FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, cv::Scalar(255, 255, 255));// 显示结果cv::imshow("result", img);cv::waitKey(0);cv::destroyAllWindows();return 0;
}
结果如图:
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IoTDB & Ratis 双向深耕! 还记得一年前我们采访过拥有 IoTDB 核心研发 Ratis Committer “双重身份”的社区成员宋子阳吗?(点此阅读) 我们高兴地发现,一年后,他在两个项目都更进一步,已成为…...
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vue-element-admin搭建步骤
克隆项目 git clone https://github.com/PanJiaChen/vue-admin-template.git进入项目目录 cd vue-admin-template安装依赖 npm install --registryhttps://registry.npm.taobao.org启动服务 npm run dev浏览器访问 http://localhost:9528 发布 构建测试环境 npm run bui…...
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2024中国深圳国际新能源暨清洁能源产业展览会(高交会)
105个国家、5000家参展商、40万㎡展览规模、50万买家客户参观,高交会清洁能源展11月中旬将盛大启幕; ——在科技日新月异、产业融合加速的时代浪潮中,一场备受瞩目的科技盛会即将拉开帷幕,「第二十六届中国国际储能技术与设备展览…...
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git clone报错RPC failed; curl 92 HTTP/2 stream 7 was not closed cleanly
问题描述 git clone github上的项目报错: RPC failed; curl 92 HTTP/2 stream 7 was not closed cleanly: CANCEL (err 8) 4796 bytes of body are still expected fetch-pack: unexpected disconnect while reading sideband packet early EOF fetch-pack: invalid index-pac…...
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【C++】模板进阶--保姆级解析(什么是非类型模板参数?什么是模板的特化?模板的特化如何应用?)
目录 一、前言 二、什么是C模板? 💦泛型编程的思想 💦C模板的分类 三、非类型模板参数 ⚡问题引入⚡ ⚡非类型模板参数的使用⚡ 🔥非类型模板参数的定义 🔥非类型模板参数的两种类型 ὒ…...
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Linux进程信号
信号:Linux系统提供的一种向指定进程发送特定事件的方式,用作识别和处理,并且信号的产生是异步的。 信号的处理(信号递达delivery):默认动作、忽略动作、自定义处理 一、信号产生 前置知识:sig…...
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antd vue a-select 下拉框模糊查询失效解决方法
我原以为这是一个简单的配置,写上就好了,没想到竟然无法搜索,原因是antd下拉框模糊搜索(show-search)是默认按照value字段来查询的,但是一般我们的都是需要按照label这个属性来查询的。简单点按照我下面标红…...
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湖北鹤峰:高山萝卜陆续上市田间一片好“丰”景
2日,笔者走进湖北省恩施州鹤峰县太平镇奇峰关村的萝卜种植基地,放眼望去,一棵棵萝卜整齐排列,圆润饱满,一股清甜气味扑面而来。农户们在忙着采摘白萝卜,骡驮装车,一派热火朝天的丰收景象。“现在正是蔬菜上市的季节,每天都有10多名工人在田里摘萝卜,采收量约为30吨左右…...
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openresty完美替代nginx
OpenResty相较于Nginx,其优势主要体现在以下几个方面: 1、Lua脚本支持:OpenResty内置了LuaJIT(Lua的即时编译器),使得用户可以直接在Nginx配置文件中使用Lua脚本,这样可以实现更复杂的业务逻辑…...
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MySQL8找不到my.ini配置文件以及报sql_mode=only_full_group_by解决方案
一、找不到my.ini配置文件 MySQL 8 安装或启动过程中,如果系统找不到my.ini文件,通常意味着 MySQL服务器没有找到其配置文件。在Windows系统上,MySQL 8 预期使用my.ini作为配置文件,而不是在某些情况下用到的my.cnf文件。 通过 …...
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使用NuScenes数据集生成ROS Bag文件:深度学习与机器人操作的桥梁
在自动驾驶、机器人导航及环境感知的研究中,高质量的数据集是推动算法发展的关键。NuScenes数据集作为一项开源的多模态自动驾驶数据集,提供了丰富的雷达、激光雷达(LiDAR)、摄像头等多种传感器数据,是进行多传感器融合…...
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python——__future__模块
__future__模块是Python的一个特殊内建模块,它提供了一种方式来让程序员在当前版本的Python中使用未来版本的语言特性,从而帮助代码实现向前兼容。这意味着,即使你正在使用的是旧版本的Python,也可以通过导入__future__模块中的某…...
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【微服务】springboot 构建docker镜像多模式使用详解
目录 一、前言 二、微服务常用的镜像构建方案 3.1 使用Dockerfile 3.2 使用docker plugin插件 3.3 使用docker compose 编排文件 三、环境准备 3.1 服务器 3.2 安装JDK环境 3.2.1 创建目录 3.2.2 下载安装包 3.2.3 配置环境变量 2.2.4 查看java版本 3.3 安装maven …...