Python - Opencv应用实例之CT图像检测边缘和内部缺陷二

最新推荐文章于 2025-07-27 15:16:30 发布
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分类专栏： 人工智能 # Python - opencv 文章标签： opencv python 计算机视觉
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Python - Opencv应用实例之CT图像检测边缘和内部缺陷

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实战 | OpenCV实现纺织物缺陷检测-＞脏污、油渍、线条破损(详细步骤 + Python/C++源码)
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点击下方卡片，关注“OpenCV与AI深度学习” 视觉/图像重磅干货，第一时间送达! 导读 本文将介绍使用OpenCV实现纺织物缺陷检测(脏污、油渍、线条破损缺陷)的详细步骤 + 代码。（来源公众号：OpenCV与AI深度学习） 视频演示效果： OpenCV实现纺织物缺陷检测效果 背景介绍 机器视觉应用场景中缺陷检测的应用是非常广泛的，通常涉及各个行业、各种缺陷类型。今天我们要介绍的是纺织物的缺陷检测，缺陷类型包含脏污、油渍、线条破损三种，这三种缺陷与LCD屏幕检测的缺陷很相似，处...
MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】缺陷检测（附python和matlab实现代码）
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缺陷检测通常是指对物品表面缺陷的检测，表面缺陷检测是采用先进的机器视觉检测技术，对工件表面的斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等缺陷进行检测。缺陷检测是工业上非常重要的一个应用，由于缺陷多种多样，传统的机器视觉算法很难做到对缺陷特征完整的建模和迁移，复用性不大，要求区分工况，这会浪费大量的人力成本。深度学习在特征提取和定位上取得了非常好的效果，越来越多的学者和工程人员开始将深度学习算法引入到缺陷检测领域中这种测量方法是在线非接触式检测设备，轮廓测量仪适用于轧制中的长材检测，如圆钢、方钢、螺纹钢、T型钢等，一般的表
opencv基础51-图像轮廓04-轮廓多种图形拟合讲解及示例
小海聊智造
08-09 2982
轮廓拟合（Contour Fitting）是指在图像处理中，通过一些数学模型或曲线拟合方法来近似描述图像中的轮廓。图像中的轮廓是指物体的边界，轮廓拟合可以用于提取、描述和分析物体的形状。常用的轮廓拟合方法包括多项式拟合、贝塞尔曲线拟合、B样条曲线拟合等。这些方法可以用来找到一个与实际轮廓相符合的数学模型，从而更好地描述物体的形状。拟合后的曲线可以用于进一步的分析、测量、识别等任务。：通过对轮廓进行拟合，可以提取物体的形状特征，如圆形、椭圆形等。：通过拟合物体的轮廓，可以检测出物体的存在并确定其位置。
OpenCV常用的 7 个示例：从读取到人脸检测（Python版）
小白学视觉
05-23 1517
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达OpenCVOpenCV是计算机视觉领域最流行的库之一。它最初是用 C 和 C++ 编写的。现在也可以在 Python 中使用。它最初是由英特尔开发的。该库是一个跨平台的开源库。免费使用。OpenCV 库是一个高度优化的库，其主要重点是实时应用程序。OpenCV 库是2500多个优化算法的组合。它可以用来检测和识别不同的人脸，在...
python图像缺陷识别算法_python opencv图像缺陷比对（轮廓比对）
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机器视觉缺陷检测实验一、实验目的（1）利用python编写程序实现对图像的缺陷检测；（2）通过轮廓对比检测出合格产品与不合格产品；（3）实现在图像上显示文本提示信息；二、题目描述（1）读取标准图像并显示；（2）利用for循环读取待测的对比图像；（3）将标准图像与一张待测图像进行中值滤波、图像差分、灰度化处理、轮廓提取、最后提取轮廓总数；（4）将合格产品的轮廓数进行提炼，采用if语句利用轮廓数判断待...
利用OpenCV检测图像块
TSINGHUAJOKING
01-31 2151
本文摘录自 Blob Detection Using OpenCV ( Python, C++ ) 关于图像块的检测方法的总结，用于之后的学习和工程应用。 #mermaid-svg-rdgqMuicdO2HmUtV .label{font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-family:var(--mermaid-font-family);fill:#333;color:#333}#mermaid-svg-rdgqMuicdO2HmUtV .labe..
图像平滑技术：OpenCV-Python中文教程详解
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卷积神经网络在图像修复中的应用与实例
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卷积神经网络在图像修复中的应用与实例 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 图像修复是一项重要的计算机视觉任务，旨
图像分割中的边缘检测技术：深入原理+应用实例
[图像分割中的边缘检测技术：深入原理+应用实例](https://cvexplained.wordpress.com/wp-content/uploads/2020/07/image-18.png?w=1024) # 摘要 图像分割与边缘检测是计算机视觉领域中的基础技术，对于提取图像中的...
python opencv实现图片缺陷检测（讲解直方图以及相关系数对比法）
09-17
主要介绍了python opencv 图片缺陷检测，主要讲解直方图以及相关系数对比法，本文通过实例截图给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
基于OpenCV 的回转体零件表面缺陷检测研究
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Python编程opencv图像检测缺陷，带有图片例程，内容清晰.
python + opencv试纸缺陷检测——思路
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用于检测试纸生产线对合格与不合格产品进行分拣，实时检测。 先要对整个区域进行分割，只对研究对象进行处理，是否用ROI？ 1）选择数据：将数据分成三组：训练数据、验证数据、测试数据 2）模型数据：使用训练数据来构建使用相关特征的模型 3）验证数据：使用验证数据接入模型 4）测试数据：使用测试数据检查被验证模型的表现 5）使用模型：用完全训练好的模型在新数据上做预测 6）调优模型：使用更多数据、不同的...
python直线缺陷检测_python OpenCV 实现缺陷检测
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机器视觉第七次实验一、实验目的通过OpenCV第七次进行实验，对图片进行缺陷检测。二、实验内容对图片进行缺陷测量。三、实验过程我使用的是python语言+openCV对图片进行缺陷检测的功能。实验过程我们需要导入的库有import cv2；from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont；1）读取图片并且将其灰度化我们采用一个for循环来读取所有需要被检测的图...
python opencv 图片缺陷检测!
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04-07 5238
一、利用直方图的方式进行批量的图片缺陷检测（方法简单） 转存失败重新上传取消 二、步骤（完整代码见最后） 2.1灰度转换（将原图和要检测对比的图分开灰度化） 灰度化的作用是因为后面的直方图比较需要以像素256为基准进行相关性比较 img = cv2.imread("0.bmp") #原图灰度转换 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRA...
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利用opencv或其他工具编写实现下列图片的缺陷检测 原图 运行结果如下 检测后的图1 检测后的图2 检测后的图3 检测后的图4 检测后的图5 代码如下 import cv2 import numpy as np from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont rgbimage_std=cv2.imread("E:...
使用Python，OpenCV计算跑图的图像彩色度
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本文介绍了使用Python和OpenCV计算图像彩色度的方法。通过分离RGB通道并计算红绿/黄蓝对手颜色空间的标准差和均值，得到一个彩色度度量值。代码实现了对输入图片文件夹的批量处理，计算每张图片的彩色度分数，并分别展示最鲜艳和最灰暗的25张图片的对比效果。该方法可用于快速评估图像色彩丰富程度，效果图展示了处理后的蒙太奇展示效果。源码链接提供了完整实现细节。
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