# 使用OpenCV实现Java缺陷识别
在现代图像处理与计算机视觉领域，缺陷识别是一个常见且重要的任务。通过使用OpenCV（开放计算机视觉库），我们能够方便地进行图像处理。在这篇文章中，我将引导你通过步步为营的方式，使用Java与OpenCV来实现简单的缺陷识别。我们将会首先了解这一过程的整体流程，随后具体实现每一步，并附上代码解释。
## 整体流程
以下是实现缺陷识别的整体步骤：
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原创
2024-10-21 07:35:37
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摘要本文使用opencv实现Halcon中的一个瓶口缺陷检测实例（C++实现），Halcon中对应的例子为inspect_bottle_mouth.hdev，用于检测酒瓶瓶口是否出现破损等缺陷情形。 Halcon实例主要步骤包含五步，分别是：使用阈值处理和形态学粗定位品口位置；XLD轮廓拟合最近似的圆形区域作为瓶口的轮廓；极坐标变换，转换到水平或垂直方向进行处理；均值滤波图与
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2023-09-22 12:26:22
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一、检测需求对PCB进行缺陷检测，具体缺陷类型有开路（断路）、短路、缺口、毛刺。二、问题分析上图为灰度图，黑色部分为电路板路线，其存在缺口、断路、毛刺、短路等缺陷。这些缺陷有的属于白色缺陷，有的属于黑色缺陷，但都属于小面积缺陷。故，可以使用opencv中的形态学算法，如：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等方法提取这些小面积缺陷。 解决问题的核心思想如下： 用开运算检测毛刺和短路（开运算会消除小面积的白色
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2023-10-21 16:52:24
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产品的表面缺陷检测是近年来制造业中格外关注的一项技术问题。作为生产制造过程中必不可少的一步，表面缺陷检测广泛应用于各工业领域，包括3C、半导体及电子、汽车、化工、医药、轻工、军工等行业，催生了众多上下游企业。自20世纪开始，表面缺陷检测大致经历了三个阶段，分别是人工目视法检测、单一机电或光学技术检测以及机器视觉检测。随着光电元器件的快速发展，以及计算机技术中图像处理、人工智能等算法的深
PCB失效分析技术作为各种元器件的载体与电路信号传输的枢纽，PCB已经成为电子信息产品的zui为重要而关键的部分，其质量的好坏与可靠性水平决定了整机设备的质量与可靠性。但是由于成本以及技术的原因，PCB在生产和应用过程中出现了大量的失效问题。对于这种失效问题，我们需要用到一些常用的失效分析技术，来使得PCB在制造的时候质量和可靠性水平得到一定的保证，本文总结了十大失效分析技术，供参考
最后来看看canny算子，这个是被成为最好的算子，因为过程多，有准测，后面会列出来，也是边缘检测的最后一个，所以这里作为结尾，来看看各个边缘检测的效果。边缘检测结果比较Roberts算子检测方法对具有陡峭的低噪声的图像处理效果较好，但是利用roberts算子提取边缘的结果是边缘比较粗，因此边缘的定位不是很准确。Sobel算子检测
目录系统介绍OpenCVMediapipeTensorFlowPyWin32数据处理通过mediapipe提取特征转化为相对坐标：均值方差归一化（标准化）：测试效果：神经网络网络结构设计激活函数神经网络的训练过程模型调参语音唤醒监听麦克风将音频读取为numpy识别判断系统设计识别缓冲区键鼠控制PyWin32识别区域的映射鼠标操作键盘操作手势控制计算旋转角度调节亮度和音量 系统介绍本系统灵
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2024-07-06 13:40:28
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超声波探伤仪及缺陷位置和大小的表示方式有三种方式：A扫描、B扫描、C扫描。其中市面上大多数缺陷判定方式的是A扫描，也是目前工业超声探伤中的主流探测手段。1、关于A扫描A扫描来源于英文单词Amplitude，即幅值的意思，也即显示器的横坐标是超声波在被检测材料中的传播时间或者传播距离，纵坐标是超声波反射波的幅值。基于A扫的缺陷判定方式，当在一个钢工件中存在一个缺陷，由于这个缺陷的存在，造成了缺陷和钢
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2024-06-24 14:50:39
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进 ⛄ 内容介绍文章应用机器视觉技术,采集回流之前的球栅阵列(BGA)芯片图像,对图像进行预处理后,运用点分析方法对图像中各个焊球区域进行标记,建立判断标准并依次序对这些信息进行比对,从而判断芯片合格与否,并对不合格芯片判断其缺陷类型;研究采用MATLAB完成图像预处理以及具体的检测程序编写;实验结果证明,此方法可以正确识别缺陷类型,在
好久没写博客了，因为最近都忙着赶项目和打比赛==| 好吧，今天我打算写一篇关于使用opencv做皮肤检测的技术总结。那首先列一些现在主流的皮肤检测的方法都有哪些：RGB color spaceYcrcb之cr分量+otsu阈值化YCrCb中133<=Cr<=173 77<=Cb<=127HSV中 7<H<20 28<S<256 50<V&l
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2024-08-15 00:45:06
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车牌识别车牌提取车牌处理提取各字符模板匹配识别车牌第一个中文识别车牌第二字字母字母或数字将识别结果显示出来车牌倾斜提取直线拟合找斜率字符分割方法字符水平方向的切割目的：去除车牌边框和铆钉的干扰中间较为密集的地方就是车牌有字符的地方,从而很好的去除了牌边框及铆钉字符垂直方向的切割从直方图中可以看到很多波谷,这些就是字符分割区域的黑色点的个数等于0,我们就可以通过这些0点进行分割,过滤掉这些不需要的
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2024-02-01 17:52:58
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机器视觉是通过计算机来模拟人类视觉功能，以让机器获得相关视觉信息和加以理解。可分为“视”和“觉”两部分原理，“视”是将外界信息通过成像来显示成数字信号反馈给计算机，需要依靠一整套的硬件解决方案，包括光源、相机、图像采集卡、视觉传感器等；“觉”则是计算机对数字信号进行处理和分析，主要是软件算法。机器视觉在工业上应用领域广阔，核心功能包括：测量、检测、识别、定位等。产业链可以分为上游部件级市场、中游系
文章目录前言知识体系架构效果图检测车牌位置图像预处理寻找车牌轮廓字符分割蒙版操作裁剪操作字符识别OCR工具安装数字识别结语 前言今天是Vision-Life项目组的第三个小项目，做的是一个简单的车牌识别。车牌识别算是一个比较经典的项目了，网上也有很多资料，没什么创意，做的目的呢是因为它恰好涵盖了我之前一段时间所学的知识，权当是对前面知识的总结复习吧???知识体系架构效果图对指定图片可以达到检测的
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2023-11-10 21:29:43
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# Java CV 缺陷识别
随着人工智能和计算机视觉技术的发展，图像处理和分析逐渐成为一个重要的研究方向。在工程行业，缺陷识别是一项重要的应用，它可以通过分析图像中的缺陷来提高产品质量和效率。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Java 和 OpenCV 实现缺陷识别，并提供相关示例代码。
## 什么是缺陷识别？
缺陷识别是一个图像处理任务，其目标是从图像中检测并标记出潜在的缺陷区域。这些缺
在很多情况下，比如在噪声是散粒噪声而不是高斯噪声时（图像偶尔会出现很大的值的时候），在这种情况下，用高斯滤波器对图像进行模糊的话，噪声是不会被去除的，它们只是转换为更为柔和但仍然可见的散粒。而用非线性滤波会更好些。 1、中值滤波（Median filter）——medianBlur函数 该方法在去除脉冲噪声、斑点噪声（speckle noise）、椒盐噪声（
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2024-07-27 11:06:49
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# Java使用OpenCV识别文字
本文将介绍如何使用Java和OpenCV库进行文字识别。文字识别是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的技术，它可以将图片中的文字提取出来，并转化为可编辑的文本。OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，可以提供各种图像处理和分析的功能。
## 准备工作
在开始之前，您需要安装Java开发环境以及OpenCV库。请确保您已经配置好了Java环境和Ope
原创
2023-08-26 03:40:55
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关于SVM的原理有很多优秀的视频和资料，这里我主要说下利用SVM对数字识别的具体应用首先，需要有数字的训练样本把0-9文件夹放入模版匹配样本之中，自己可修改。 核心思路：1：获取一张训练图片后会将图片特征写入到容器中，紧接着会将标签写入另一个容器中，这样就保证了特征和标签是一一对应的关系。2：特征可用LBP,HOG等提取，但是我们这里主要说SVM训练过程，所以用最简单的方法，即把训练图片
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2023-09-15 15:51:15
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人脸识别成了近年火热的人工智能落地方向之一，人脸识别是一个验证身份的过程，。要判断画面上呈现的是不是一个真的人脸，途径和手段是可以非常多样化的。要验证是不是真正的人脸，现在的检测方法有多种多样，普遍的是交互式的，另外一种就是静默活体检测技术 由于现在各行业对客户真实性、安全性和可信度的要求较为严格，怎样在线上证明“你是你”成了各行各业发展线上业
今天来一个缺陷检测的实例，如下是原图，第二个和第三个黑色部件有缺陷 思路: ①提取OK部件轮廓做model ②遍历部件轮廓，做差分，形态学处理 ③结果判断绘制 上代码(含注释）：import cv2
import numpy as
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2023-10-13 11:03:01
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前言 最近研究了几天车牌识别的项目，现在记录一下学习的过程，基于OpenCV编写Python代码来完成这一任务。 文章末尾有源码，有兴趣的读者可以用jupyter notebook一步一步看执行过程和结果。本项目车牌识别的步骤为：加载图片高斯去噪灰度转换边缘检测闭运算，腐蚀膨胀中值滤波去噪轮廓检测车牌位置筛选，图像矫正颜色筛选确定车牌详细过程显示图片的函数# 导入所需模块
import cv2
f
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2023-10-07 13:43:37
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