基于OpenCV的道路损伤识别

✨✨ 欢迎大家来访Srlua的博文（づ￣3￣）づ╭❤～✨✨

🌟🌟 欢迎各位亲爱的读者，感谢你们抽出宝贵的时间来阅读我的文章。

我是Srlua小谢，在这里我会分享我的知识和经验。🎥

希望在这里，我们能一起探索IT世界的奥妙，提升我们的技能。🔮

记得先点赞👍后阅读哦~ 👏👏

📘📚 所属专栏：传知代码论文复现

欢迎访问我的主页：Srlua小谢 获取更多信息和资源。✨✨🌙🌙

​​

​​

目录

一、背景介绍

二、算法原理

（一）中值滤波

（二）直方图均衡化

（三）调节阈值

（四）闭合区域填充

（五）非锐化掩模

（六）连通区域检测除去小面积区域

三、代码实现

（一）数据准备

（二）关键函数实现

四、实验结果

（一）实验设置

（二）结果展示

五、总结与展望

部署方式

---

 本文所有资源均可在该地址处获取。

一、背景介绍

随着我国公路里程的不断增长，道路路面状况的检测与维护成为至关重要的任务。传统的路面状况评估方法多为手动或半自动，在长距离道路损伤检测时，面临数据量庞大、人工成本高和时间成本长等问题。道路裂缝作为路面损伤的重要表现形式，其准确检测对于道路安全和维护决策意义深远。现有的裂缝检测算法，如手动阈值分割算法、Otsu 阈值算法和最大熵阈值分割算法等，存在对裂缝噪声抑制能力差、光照依赖性高、易受路面情况干扰等不足，难以满足实际需求。本复现旨在深入理解和验证一种基于 OpenCV 的道路损伤识别算法，该算法通过多种图像处理手段有效提取裂缝主干区域、减少图像噪点数量，提升路面裂纹提取算法的抗干扰性和准确性，为道路维护提供可靠的技术支持。
原文链接

二、算法原理

<