| 【导读】本文是专栏《计算机视觉40例简介》的第6个案例《缺陷检测》。该专栏简要介绍李立宗主编《计算机视觉40例——从入门到深度学习(OpenCV-Python)》一书的40个案例。 目前,该书已经在电子工业出版社出版,大家可以在京东、淘宝、当当等平台购买。 大家可以在公众号“计算机视觉之光”回复关键字【案例06】获取本文案例的源代码及使用的测试图片等资料。 针对本书40个案例的每一个案例,分别录制了介绍视频。如果嫌看文字版麻烦,可以关注公众号“计算机视觉之光”直接观看视频介绍版。 |
缺陷检测指将图像中的残次品筛选出来。如图1所示,左侧的图像中包含正品(完整的药片)、残次品(不完整的药片),右侧图像中显示了检测的结果。

本文介绍了计算机视觉中的缺陷检测技术,通过OpenCV库的minEnclosingCircle函数检测对象的最小包围圆形,并结合距离变换进行前景背景划分,从而识别图像中的残次品。案例涉及轮廓分析、面积对比以及图像预处理,为实际应用提供了一种有效的方法。
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