Python-OpenCV实现图像缺陷检测的实例
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2022-03-19 15:01:52
在jupyter notebook上使用python+opencv实现如下图像缺陷检测。关于opencv库的安装可以参考:python下opencv库的安装过程与一些问题汇总。1.实现代码import...
在jupyter notebook上使用python+opencv实现如下图像缺陷检测。关于opencv库的安装可以参考:python下opencv库的安装过程与一些问题汇总。
1.实现代码
import cv2 import numpy from pil import image, imagedraw, imagefont #用于给图片添加中文字符 def imgtext_cn(img, text, left, top, textcolor=(0, 255, 0), textsize=20): if (isinstance(img, numpy.ndarray)): #判断是否为opencv图片类型 img = image.fromarray(cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2rgb)) draw = imagedraw.draw(img) fonttext = imagefont.truetype("font/simhei.ttf", textsize, encoding="utf-8") draw.text((left, top), text, textcolor, font=fonttext) return cv2.cvtcolor(numpy.asarray(img), cv2.color_rgb2bgr) #读取原图片 image0=cv2.imread("0.bmp") cv2.imshow("image0", image0) #灰度转换 gray0 = cv2.cvtcolor(image0, cv2.color_rgb2gray) cv2.imshow("gray0", gray0)for i in range(1,6): img0=cv2.imread(str(i)+".bmp")#原图片 img=cv2.cvtcolor(cv2.imread(str(i)+".bmp"),cv2.color_rgb2gray)#灰度图 #使用calchist()函数计算直方图,反映灰度值的分布情况 hist = cv2.calchist([gray0], [0], none, [256], [0.0,255.0]) h1 = cv2.calchist([img], [0], none, [256], [0.0,255.0]) #计算图片相似度 result = cv2.comparehist(hist,h1,method=cv2.histcmp_bhattacharyya)#巴氏距离比较,值越小相关度越高,最大值为1,最小值为0 #print(result) #设定阈值为0.1,若相似度小于0.1则为合格,否则不合格 if result <0.1: detect=imgtext_cn(img0, '合格', 10, 10, textcolor=(255, 0, 0), textsize=30) else: detect=imgtext_cn(img0, '不合格', 10, 10, textcolor=(255, 0, 0), textsize=30) cv2.imshow("detect_" +str(i),detect) cv2.waitkey(0)
2.运行结果
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