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Python-OpenCV實現(xiàn)圖像缺陷檢測的實例

發(fā)布日期:2022-03-12 15:37 | 文章來源:站長之家

在Jupyter Notebook上使用Python+opencv實現(xiàn)如下圖像缺陷檢測。關(guān)于opencv庫的安裝可以參考:Python下opencv庫的安裝過程與一些問題匯總。

1.實現(xiàn)代碼

import cv2
import numpy
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
#用于給圖片添加中文字符
def ImgText_CN(img, text, left, top, textColor=(0, 255, 0), textSize=20):
 if (isinstance(img, numpy.ndarray)):  #判斷是否為OpenCV圖片類型
  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)
#讀取原圖片
image0=cv2.imread("0.bmp")
cv2.imshow("image0", image0)
#灰度轉(zhuǎn)換
gray0 = cv2.cvtColor(image0, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
cv2.imshow("gray0", gray0)for i in range(1,6):
 img0=cv2.imread(str(i)+".bmp")#原圖片
 img=cv2.cvtColor(cv2.imread(str(i)+".bmp"),cv2.COLOR_RGB2GRAY)#灰度圖
 #使用calcHist()函數(shù)計算直方圖,反映灰度值的分布情況
 hist = cv2.calcHist([gray0], [0], None, [256], [0.0,255.0])
 h1 = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0.0,255.0]) 
 #計算圖片相似度
 result = cv2.compareHist(hist,h1,method=cv2.HISTCMP_BHATTACHARYYA)#巴氏距離比較,值越小相關(guān)度越高,最大值為1,最小值為0
 #print(result)
 #設(shè)定閾值為0.1,若相似度小于0.1則為合格,否則不合格
 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.運行結(jié)果

到此這篇關(guān)于Python-OpenCV實現(xiàn)圖像缺陷檢測的實例的文章就介紹到這了,更多相關(guān)OpenCV 圖像缺陷檢測內(nèi)容請搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站!

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