OpenCV C++ 图像处理实战 ——《缺陷检测》

本文介绍了使用OpenCV C++ 实现基于模板匹配的印刷缺陷检测算法,涉及图像配准、多元模板图像处理、差异模型训练及阈值图像对比,通过源码展示了缺陷检测的完整流程。

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一、结果演示

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二、缺陷检测算法

本案例将使用OpenCV C++ 进行PCB印刷缺陷检测。目前缺陷检测算法可分为两大类:
一:基于模板匹配的缺陷检测
二:基于深度学习的缺陷检测,主要利用目标检测去识别缺陷部分。
本文算法主要是基于模板匹配算法进行缺陷检测,参考《基于差异模型的印刷标签缺陷检测算法》一文,进行算法复现,感兴趣的朋友可以去阅读一下原文。

### 使用 OpenCV 实现印刷品缺陷检测 #### 1. 图像预处理 为了提高后续处理的效果,在进行缺陷检测之前通常需要对原始图像进行预处理。这一步骤可以减少噪声并增强有用的信息。 - **灰度化**:将彩色图像转换为灰度图像是常见的第一步,因为许多图像处理算法更适合单通道数据。 ```python import cv2 def convert_to_grayscale(image_path): image = cv2.imread(image_path) gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) return gray_image ``` - **去噪**:采用高斯滤波或其他平滑方法来降低随机噪声的影响,从而改善最终的结果质量[^1]。 ```python def apply_gaussian_blur(gray_image, kernel_size=(5, 5)): blurred_image = cv2.GaussianBlur(gray_image, kernel_size, 0) return blurred_image ``` #### 2. 缺陷区域定位 一旦完成了初步的图像准备,则需找到可能存在缺陷的位置。常用的技术包括边缘检测、阈值分割以及形态学变换等。 - **Canny 边缘检测器**:这是一种多级边缘探测工具,能够有效地捕捉到物体轮廓中的突变点。 ```python def canny_edge_detection(blurred_image, low_threshold=50, high_threshold=150): edges = cv2.Canny(blurred_image, low_threshold, high_threshold) return edges ``` - **二值化处理**:设定合适的阈值将像素分为前景(即潜在缺陷)和背景两部分。 ```python def binary_threshold(edges, threshold_value=127): _, binary_image = cv2.threshold(edges, threshold_value, 255, cv2.THRESH_BINARY) return binary_image ``` #### 3. 特征提取分类 对于已经标记出来的可疑区域,下一步就是分析其特性并正常样本对比,以此判断是否存在真正的质量问题。 - **形状描述子计算**:比如面积、周长、圆形度等几何属性可以帮助区分不同类型的瑕疵。 ```python def extract_contour_features(binary_image): contours, _ = cv2.findContours(binary_image.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) features_list = [] for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) perimeter = cv2.arcLength(contour, True) # 计算其他可能有用的特征... feature_vector = { 'area': area, 'perimeter': perimeter, # 添加更多特征项 } features_list.append(feature_vector) return features_list ``` - **基于正样本的学习模型训练**:如果拥有足够的标准件图片作为参考,可以通过监督学习的方式构建预测函数,用于新输入的数据判定。 ```python from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设 `features` 是由上述过程获得的一系列特征向量, # 而 `labels` 表明它们对应的是合格还是不合格的产品实例... model = SVC(kernel='linear') train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(features, labels, test_size=0.2) model.fit(train_X, train_y) predictions = model.predict(test_X) ```
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