计算机视觉期末报告---项目二

针对线缆厂对外包皮质量的需求,本项目采用C语言编程实现图像处理算法,旨在自动测量电缆外包皮的厚度,包括平均、最小及最大厚度,并确保处理速度快且精度高。

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

        电缆外包皮厚度检测。线缆厂需要对电缆的外包皮进行厚度检测,以确定电缆的质量。已经给出各种电缆的横截面切片图(见附件),需要通过计算机视觉处理,检测电缆外包皮的厚度。

基本要求:

1、采用C语言编程(不允许使用MATLAB),设计图像识别程序,能够对已知图像序列进行厚度计算。需要计算平均厚度,最小厚度,最大厚度。(注意:厚度定义是以外轮廓为基准,外轮廓的边缘以法线方向到内轮廓边缘的距离),要求对处理过程进行详细说明。

2、每张图片处理时间小于50ms,误差小于2个像素。

提交形式:

1、                 以文本形式提交,详细说明图像处理的步骤,每个步骤图像处理的效果,每种图片的计算结果,处理图像效果,计算时间,计算精度。

2、                 提供程序源代码。

3、                 难度系数:**

提交时间:2013年7月10日






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