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python opencv实现图片缺陷检测(讲解直方图以及相关系数对比法)

作者:宇~

这篇文章主要介绍了python opencv 图片缺陷检测,主要讲解直方图以及相关系数对比法,本文通过实例截图给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

一、利用直方图的方式进行批量的图片缺陷检测(方法简单)

二、步骤(完整代码见最后)

2.1灰度转换(将原图和要检测对比的图分开灰度化)

灰度化的作用是因为后面的直方图比较需要以像素256为基准进行相关性比较

img = cv2.imread("0.bmp")
#原图灰度转换
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

#循环要检测的图,均灰度化
for i in range(1, 6):
 t1=cv2.cvtColor(cv2.imread(str(i)+".bmp"),cv2.COLOR_RGB2GRAY)

2.2 直方图计算(结果其实是二维的图表--用画图的方式展示)

calcHist参数讲解

 #直方图计算的函数,反应灰度值的分布情况
    hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0.0,255.0])

    h1 = cv2.calcHist([t1], [0], None, [256], [0.0,255.0])

2.3 相关性比较

cv2.compareHist(H1, H2, method)

其中:

2.4 展示结果(判断阈值)

相关系数含义参考表

 im = Image.open(str(i) + ".bmp")

 draw = ImageDraw.Draw(im)
 fnt = ImageFont.truetype(r'C:\Windows\Fonts\simsun.ttc', 30)
 #这里视作》=0.9认为相似,即合格
 if result >=0.9:
  draw.text((5, 10), u'合格', fill='red', font=fnt)
 else:
  draw.text((5, 10), u'不合格', fill='red', font=fnt)
 im.show("result" +str(i) + ".png")

三、完整代码

# -*- coding: UTF-8 -*-
import cv2
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

img = cv2.imread("0.bmp")
#原图灰度转换
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

for i in range(1, 6):
 t1=cv2.cvtColor(cv2.imread(str(i)+".bmp"),cv2.COLOR_RGB2GRAY)

 #直方图计算的函数,反应灰度值的分布情况
 hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0.0,255.0])

 h1 = cv2.calcHist([t1], [0], None, [256], [0.0,255.0])
 #相关性计算,采用相关系数的方式
 result = cv2.compareHist(hist,h1,method=cv2.HISTCMP_CORREL)
 im = Image.open(str(i) + ".bmp")

 draw = ImageDraw.Draw(im)
 fnt = ImageFont.truetype(r'C:\Windows\Fonts\simsun.ttc', 30)
 #这里视作》=0.9认为相似,即合格
 if result >=0.9:
  draw.text((5, 10), u'合格', fill='red', font=fnt)
 else:
  draw.text((5, 10), u'不合格', fill='red', font=fnt)
 im.show("result" +str(i) + ".png")

参考博文:

Python-Opencv中用compareHist函数进行直方图比较进行对比图片:

https://www.jb51.net/article/184210.htm

OpenCV-Python 直方图-1:查找、绘制和分析|二十六: http://baijiahao.baidu.com/s?id=1655424859576397139&wfr=spider&for=pc
希望帮助能大家理解直方图以及比较函数作用!!!

总结

到此这篇关于python opencv实现图片缺陷检测(讲解直方图以及相关系数对比法)的文章就介绍到这了,更多相关python opencv 缺陷检测内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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