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前言
今天在51Halcon网站答疑区看到划痕检测的求助,觉得挺有意思,就用OpenCV实现了下,这里分享给大家。
问题链接:https://www.51halcon.com/thread-941-1-1.html
1. 检测步骤
先上原图:
这个问题就是检测上图环上右上角大约45度的一个划痕或者缝隙。
本人实现检测主要步骤:
- 图片缩小1倍(图片太大了,OpenCV显示窗口显示不全)
- 图像灰度化;
- 高斯模糊去除噪声影响;
- 对图像做均值化处理,将划痕覆盖;
- 均值前后图像差值处理,得到包含划痕的灰度图;
- 二值化处理
- 提取前景轮廓,分析划痕几何特性,筛选划痕轮廓;
- 绘制满足条件的划痕轮廓。
2. C++ OpenCV实现
#include <iostream>
#include <opencv2\imgcodecs.hpp>
#include <opencv2\core.hpp>
#include <opencv2\imgproc.hpp>
#include <opencv2\highgui.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
std::string strImgFile = "C:\\Temp\\common\\Workspace\\Opencv\\images\\crack_with_complex_bg.bmp";
Mat mSrc = imread(strImgFile);
CV_Assert(!mSrc.empty());
resize(mSrc, mSrc, Size(mSrc.cols/2, mSrc.rows/2));
Mat mGray;
cvtColor(mSrc, mGray, COLOR_BGR2GRAY);
CV_Assert(!mGray.empty());
GaussianBlur(mGray, mGray, Size(5, 5), -1);
Mat mMean;
blur(mGray, mMean, Size(15, 15));
CV_Assert(!mMean.empty());
Mat mDiff;
absdiff(mMean, mGray, mDiff);
CV_Assert(!mDiff.empty());
imshow("diff", mDiff);
Mat mThresh;
threshold(mDiff, mThresh, 5, 255, THRESH_BINARY);
CV_Assert(!mThresh.empty());
imshow("thres", mThresh);
std::vector<std::vector<Point>> contours;
findContours(mThresh, contours, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_NONE);
RNG rng;
Mat mSrcCopy = mSrc.clone();
for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
{
RotatedRect rr = minAreaRect(contours[i]);
float max = rr.size.height > rr.size.width ? rr.size.height : rr.size.width;
float min = rr.size.height > rr.size.width ? rr.size.width : rr.size.height;
if (rr.size.area() > 1000 && rr.size.area() < 1000000 &&
max / min > 3 && max / min < 4)
{
/*int b = rng.uniform(0, 256);
int g = rng.uniform(0, 256);
int r = rng.uniform(0, 256);
drawContours(mSrcCopy, contours, i, Scalar(b, g, r));*/
drawContours(mSrcCopy, contours, i, Scalar(0, 0, 255));
}
}
imshow("contours", mSrcCopy);
waitKey(0);
destroyAllWindows();
return 0;
}
3. 结果展示
总结
在轮廓筛选时设置的筛选规则仅适用于原始图缩小1倍大小,换一张图或者使用原始图大小就要更新筛选规则了,通用性方面可能不太好。个人觉得可以对原图做一个Mask图像,仅对圆环区域进行轮廓提取与过滤,这样不论是速度方面还是通用性方面都会更好,本人这里就不实现了,感兴趣的读者可以试试,谢谢大家!