python计算缺口验证码图片的缺口 python图像缺陷检测

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definitely 2023-07-31 12:12:30

文章标签 python计算缺口验证码图片的缺口 python opencv 差分代码实例提示信息 文章分类 Python 后端开发

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测图像是否合格；

（5）在合格图像上显示“合格”字样的提示信息，不合格则在相应图像上显示“不合格”。

三、实现过程及运行效果

实验标准图像如下：

python计算缺口验证码图片的缺口 python图像缺陷检测_python计算缺口验证码图片的缺口

图3.1标准图像

实验步骤：

（1）读取标准图像并利用for循环读取待测的对比图像；

（2）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；

代码实例：

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
minThres = 6
# 读取图像1
img=cv2.imread('0.bmp')#读取标准图像 
cv2.imshow('YuanTu',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
for i in range(1,6):
imgi=cv2.imread('{}.bmp'.format(i))#依次读取待测图像
#中值滤波
img1 = cv2.medianBlur(img,15)
# 图像差分
diff = cv2.absdiff(img1, imgi)
#灰度图
gray = cv2.cvtColor(diff, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
_,thres = cv2.threshold(gray,minThres,255,cv2.THRESH_BINARY)
# 查找轮廓
contours,hierarchy = cv2.findContours(thres, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

（3）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测图像是否合格；

代码实例：

if len(contours)>1000:
print('合格')
else:
Print(‘不合格’)

（4）在合格图像上显示“合格”字样的提示信息，不合格则在相应图像上显示“不合格”。

代码实例：

if len(contours)>1000:
print('合格')
#在图像上显示是否合格
src1 = Image.fromarray(cv2.cvtColor(imgi, cv2.COLOR_BGR2RGB))
font = ImageFont.truetype('simsun.ttc', 30)
# 文字输出位置
position = (5,5)
# 输出内容
str = '合格'
draw = ImageDraw.Draw(src1)
draw.text(position, str, font=font, fill=(255, 0, 0))
src1 = cv2.cvtColor(np.asarray(src1), cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imshow("CeShi",src1)
cv2.waitKey(0)
else:
print('不合格')
#在图像上显示是否合格
src2 = Image.fromarray(cv2.cvtColor(imgi, cv2.COLOR_BGR2RGB))
font = ImageFont.truetype('simsun.ttc', 30)
# 文字输出位置
position = (5,5)
# 输出内容
str = '不合格'
draw = ImageDraw.Draw(src2)
draw.text(position, str, font=font, fill=(255, 0, 0))
src2 = cv2.cvtColor(np.asarray(src2), cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imshow("CeShi",src2)
cv2.waitKey(0)

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