本文针对织布生产过程中，由于断针造成的织布缺陷图像，进行检测,如下图1所示. 1. 图像质量增强 由于织布原图的图像整体偏暗，不利于缺陷部分的检测，考虑改善图像质量，而图像质量增强的算法有很多，本文借鉴Retinex的图像增强算法(SSR, MSR, MSRCR)的实现，效果如图2所示. 2. 低通滤波/边缘检测细长暗条纹痕迹
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2023-11-13 20:14:16
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在这篇文章中，我将详细记录如何实现“Python织物疵点的检测代码”。我们将从备份策略开始，依次深入恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析，最后扩展阅读，以一个全方位、多维度的视角来解析这一技术挑战。
## 备份策略
在进行织物疵点检测的开发过程中，数据备份是至关重要的。通过定期备份，可以防止在数据处理过程中丢失重要数据，并在需要时能够迅速恢复。以下是甘特图展示的备份计划：
```merm
## 显著性检测与深度学习在织物疵点检测中的应用
织物疵点检测是纺织品生产过程中一个非常重要的环节。传统的织物疵点检测方法主要依赖于人工目视，这种方法不仅效率低下，而且容易出现漏检、误检等问题。近年来，随着深度学习技术的快速发展，织物疵点检测领域也出现了一些基于深度学习的方法，取得了显著的效果。本文将介绍显著性检测与深度学习在织物疵点检测中的应用，并给出相应的代码示例。
### 显著性检测
原创
2023-08-03 06:31:27
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导读织物表面瑕疵检测系统即在织机上对织物疵点进行在线检测和分类，发现疵点并及时的发出信号，给操作人员提供疵点信息以帮助及时的处理故障，甚至自动采取调整措施对疵点进行处理，可以最大限度地减少疵点对织物质量造成的损害，并尽可能保证生产效率、提高织造、检测工序的自动化程度。本文提出一种基于改进Pix2PixGAN 网络的训练数据增强方法，实现对纺织物瑕疵的精准检测，一起来看看呀~针对现阶段深度学习应用
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2022-11-09 15:32:47
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大津法（OTSU）是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出。从大津法的原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大。它被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响，因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。
原创
2021-07-09 15:09:48
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一、简介大津法（OTSU）是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出。从大津法的原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大。它被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响，因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和前景两部分。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分
原创
2021-11-08 10:41:25
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一、简介大津法（OTSU）是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出。从大津法的原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大。它被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响，因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和前景两部分。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分
原创
2021-11-08 11:04:14
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一、简介大津法（OTSU）是一种确定图像二值化分割阈值的算法
原创
2022-04-07 17:31:07
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# 实现Python表面疵点检测
## 1. 整件事情的流程
首先，让我们来看一下实现Python表面疵点检测的整个流程。我们可以将流程分为以下几个步骤：
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(加载图像)
B --> C(转换为灰度图)
C --> D(应用滤波器)
D --> E(进行边缘检测)
E --> F(
原创
2024-02-25 07:59:55
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土工布的耐久性包括多个方面,主要是抗紫外线辐射、温度变化、化学与生物侵蚀、水解影响、冻融变化、机械磨损及蠕变性能等。1.蠕变性能蠕变性能是聚合物合成材料的重要性能之一,是材料能否耐用的关键。土工布产生蠕变,其厚度会逐渐变薄,各项指标都会变坏。织造土工布蠕变一般优于非织造土工布,长丝针刺又优于短纤维针刺土工布。这说明在用于增强目的时,织造土工布具有一定的优越性。但是非织造土工布在侧限状态下要比非侧限
有四种常用方法：网络剪枝，模型量化，低秩估计，模型蒸馏。网络剪枝主要有下列几种方法：filter-level剪枝（通过删除filter来减少通道数量），group-level剪枝即kernel-size缩小（如将33变成32，或者3*3变成固定形状包含若干个0的新核），稀疏卷积的方法（fine-grained,vector-level,kernel-level，稀疏矩阵乘法相比于稠密矩阵乘法，可以
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2024-01-08 17:24:13
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长期以来，织物瑕疵检测都由人工视觉完成。这种方法具有许多弊端。首先，它的自动化程度极低，人工验布的速度一般在20米/分。其次，人工视觉检测不是一种客观一致的评价方法，它的检测结果受工人疲惫、紧张等主观因素的影响，因而经常会产生误检和漏检。织物质量控制是织物生产厂商所面临的最重要也是最基本的问题，其对于降低成本，提高产品的最终质量，进而在国际市场竞争中取得优势非常重要。纺织生产厂对坯布检测的主要目的
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2023-10-11 15:09:45
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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。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
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，处理方法也可借鉴。
原创
2022-11-09 13:31:53
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介绍利用 pylint 和 pytest，分别作为 python 代码规范检查和单元测试工具，并通过 与jenkins 实现 python 持续集成pylint 介绍pylint 是一个 Python 代码分析工具，它分析 Python 代码中的错误，查找不符合代码风格标准（Pylint 默认使用的代码风格是 PEP 8，具体信息，请参阅参考资料）和有潜在问题的代码。pylint 是一个 Pyth
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2023-11-22 21:21:49
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# 色差检测的Python代码实现流程
## 1. 简介
色差检测是一种常见的图像处理任务，用于衡量两个颜色之间的差异程度。在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现色差检测的代码。
## 2. 实现步骤
下面是色差检测的Python代码实现的步骤，我们将使用OpenCV库来进行图像处理。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库和模块 |
| 2
原创
2023-08-02 10:10:08
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顺便再给大家推荐一套SpringCloud微服务教程，方便学习： SpringCloud微服务电商项目教程 - 老炮说Java-程序员编程资料和编程经验分享平台www.laopaojava.com
教程主要包含下面内容： 1、目标idea集成sonar的代码检查，实现可以在提交代码前就检查你的代码，而不是将代码提交之后，之后再去检查。Sonar可以从以
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2023-12-25 23:40:55
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引言测试代码的速度和效率是软件开发的一个重要方面。当代码占用太长时间或者消耗太多资源(如内存或 CPU)时，可能会很快遇到各种问题，例如：代码运行的机器可能变得不稳定，在某些情况下甚至会丢失数据。确保在出现明显的性能问题时进行检查是有帮助的，但是建立性能基准和概要也同样重要。在开发过程中，应该对代码从开始到结束的功能进行测试，但是对性能进行测试也很重要。在编写代码时养成测试代码的好习惯，比如速度和
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2024-03-11 07:08:45
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问题导读1、 如何使用装饰器来衡量函数执行时间？2、通过怎样的配置，可了解到脚本中对象创建和删除操作的流程？3、要知道函数被调用了多少次，可以使用什么模块？在运行复杂的Python程序时，执行时间会很长，这时也许想提高程序的执行效率。但该怎么做呢？首先，要有个工具能够检测代码中的瓶颈，例如，找到哪一部分执行时间比较长。接着，就针对这一部分进行优化。同时，还需要控制内存和CPU的使用，这样可以在另一
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2023-07-30 21:24:05
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代码clear all;clc; RGB = imread('normalpic.jpg');L=rgb2gray(RGB);% figure,imshow(L)[G,gabout1] = gaborfilter2(L,11,11,0.25,1*pi/3);%对图像进行gabor滤波 % figure,imshow(uint8(gabout1))h
原创
2021-07-09 15:59:42
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1 原理简介一种基于最优Gabor滤波器的经编织物瑕疵检测方法,特征是,包括以下步骤:步骤1,构造Gabor滤波器,提取Gabor滤波参数;步骤2,对无瑕疵经编织物图像进行Gabor卷积处理,采用Fisher准则构造适应度函数,利用量子行为粒子群优化(QPSO)算法对步骤1提取的Gabor滤波参数进行最优化处理,得到Gabor滤波器的最优参数;步骤3,由步骤2得到的Gabor滤波器最优参数,对待
原创
2021-10-04 19:28:58
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