最近做了一个钢板焊接点寻找项目,记录一下,哈哈

分为3张图,分成3个博客讲。分别寻找焊接点,因为没有视频,只能从图片中提取。

还有一个问题要求助在第四个博客,我想出一个方法,看看大家有没有什么更好的办法,相互学习。

第一张图,

opencv表面缺陷检测 github opencv焊点缺陷检测_图片


方法是调滤波迭代值,加houghlinesP(轮廓)。


系统win10,64位,IDE:VS2015。

代码如下:

//调滤波迭代值,加houghlinesP(轮廓)

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

Mat g_srcImage, g_dstImage;//原始图和效果图
int g_nElementShape = MORPH_RECT;//元素结构的形状

int g_nMaxIterationNum = 10;
int g_nOpenCloseNum = 0;

static void on_OpenClose(int, void*);//回调函数
static void ShowHelpText();

int main()
{
system("color 2F");
ShowHelpText();

g_srcImage = imread("1.jpg");
if (!g_srcImage.data) { printf("Oh,no,读取srcImage错误~! \n"); return false; }

namedWindow("【开运算/闭运算】", 1);

g_nOpenCloseNum = 21;//9

createTrackbar("迭代值", "【开运算/闭运算】", &g_nOpenCloseNum, g_nMaxIterationNum * 2 + 1, on_OpenClose);

//轮询获取按键信息
while (1)
{
int c;

on_OpenClose(g_nOpenCloseNum, 0);

c = waitKey(0);                          //获取按键

if ((char)c == 'q' || (char)c == 27)    //按下键盘按键Q或者ESC,程序退出
break;

if ((char)c == 49)                      //键盘按键1的ASII码为49,按下键盘按键1,使用椭圆(Elliptic)结构元素结构元素MORPH_ELLIPSE
g_nElementShape = MORPH_ELLIPSE;

else if ((char)c == 50)                 //键盘按键2的ASII码为50,按下键盘按键2,使用矩形(Rectangle)结构元素MORPH_RECT
g_nElementShape = MORPH_RECT;

else if ((char)c == 51)                 //键盘按键3的ASII码为51,按下键盘按键3,使用十字形(Cross-shaped)结构元素MORPH_CROSS
g_nElementShape = MORPH_CROSS;

else if ((char)c == ' ')
g_nElementShape = (g_nElementShape + 1) % 3;       //按下键盘按键space,在矩形、椭圆、十字形结构元素中循环  
}

return 0;
}

//	【开运算/闭运算】窗口的回调函数

static void on_OpenClose(int, void*)
{

int offset = g_nOpenCloseNum - g_nMaxIterationNum;               //偏移量
int Absolute_offset = offset > 0 ? offset : -offset;             //偏移量绝对值

Mat element = getStructuringElement(g_nElementShape, Size(Absolute_offset * 2 + 1, Absolute_offset * 2 + 1), Point(Absolute_offset, Absolute_offset));      //自定义核

if (offset < 0)

morphologyEx(g_srcImage, g_dstImage, MORPH_OPEN, element);

else

morphologyEx(g_srcImage, g_dstImage, MORPH_CLOSE, element);

imshow("【开运算/闭运算】", g_dstImage);

//加houghlinesP

Mat srcImage = g_dstImage; 
Mat midImage, dstImage;                                           //中间变量和目标图

Canny(srcImage, midImage, 50, 200, 3);                           
cvtColor(midImage, dstImage, COLOR_GRAY2BGR);                     //转化为灰度图

vector<Vec4i> lines;
HoughLinesP(midImage, lines, 1, CV_PI / 180, 20, 20, 20);         //(输入二值图像,储存线条矢量,距离精度,角度精度,阈值参数(大于阈值才可以被检测返回),最低线段长度(比这个参数短的不能显示),允许同一行点与点连接的最大距离)

for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++)                          //依次在图中绘制出每条线段
{
Vec4i l = lines[i];

 //斜率过滤
float k = 1.0*(l[3]-l[1])/(l[2]-l[0]);                           
int slop = abs(k);
Point a;

if (slop <1)                                                       //底线
{

}

else if(slop >= 1)
{
	line(dstImage, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(10, 0, 255), 1, LINE_AA);

	Point a((l[0]+l[2])/2, (l[1] + l[3]) / 2);
	circle(dstImage, a, 3, Scalar(0, 255, 0),2);
	cout << "坐标为(" <<(l[0]+l[2])/2 << "," << (l[0] + l[2]) / 2 << ")" << endl;
}

}

imshow("【效果图】", dstImage);



}

static void ShowHelpText()
{
printf("\n\n\t\t\t   当前使用的OpenCV版本为:" CV_VERSION);

                                                                   //帮助信息
printf("\n\t按键操作说明: \n\n"
"\t\t键盘按键【ESC】或者【Q】- 退出程序\n"
"\t\t键盘按键【1】- 使用椭圆(Elliptic)结构元素\n"
"\t\t键盘按键【2】- 使用矩形(Rectangle )结构元素\n"
"\t\t键盘按键【3】- 使用十字型(Cross-shaped)结构元素\n"
"\t\t键盘按键【空格SPACE】- 在矩形、椭圆、十字形结构元素中循环\n");
}

结果:

opencv表面缺陷检测 github opencv焊点缺陷检测_visual studio_02


opencv表面缺陷检测 github opencv焊点缺陷检测_visual studio_03



希望大家能给出更好的建议