基于ROI的机器视觉预处理操作和裂缝检测的效果展示图

该博客探讨了多种图像预处理技术,包括图像滤波、二值化、卷积滤波和维纳滤波等,用于裂缝和缺陷检测。通过实例展示了在玻璃、工器具和工件等数据图像上的应用,并提供了界面结果。文章还提到了改变ROI区域对检测结果的影响,以及如何获取并显示数据的长度和宽度等特征。源代码可在提供的链接中找到。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

本文研究了大量的图形预处理操作,并且经过一个实例展示了如果得到裂缝或者缺陷的检测,在这里,我们当然可以应用到其他的数据图像上进行研究和实现,同时,对于缺陷的检测可以是玻璃、工器具、工件等方面的数据

在如下的操作上,展示了一定的界面结果,可以看到

 

 

 

可以看到的结果如上所示

让我们选择其他的预处理方法的时候

得到的几结果如下

 

 

可以看到出现了不同的结果采取了大量的预处理操作进行研究和实现

包含不限于图像滤波、二值化、卷积滤波、维纳滤波等操作

改变roi区域的时候,可以到的结果

 

当我们检测到结果后,可以在上面展示最后的数据结果,可以看出数据的长度和宽度等特征。

具体源程序见:基于ROI的机器视觉预处理操作和裂缝检测的效果展示图-Matlab文档类资源-优快云下载

如有侵权,请私信作者删除。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

人工智能专属驿站

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值