如何利用opencv编写程序实现缺陷检测，过程是怎样-群英

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在这篇文章中，我们来学习一下“如何利用opencv编写程序实现缺陷检测，过程是怎样”的相关知识，下文有详细的讲解，易于大家学习和理解，有需要的朋友可以借鉴参考，下面就请大家跟着小编的思路一起来学习一下吧。

题目描述

利用opencv或其他工具编写程序实现缺陷检测。

实现过程

# -*- coding: utf-8 -*-
'''
作者 : 丁毅
开发时间 : 2021/4/21 15:30
'''
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import matplotlib.pyplot as plt


#用于给图片添加中文字符的函数
def cv2ImgAddText(img, text, left, top, textColor=(0, 255, 0), textSize=20):
    # 判断是否OpenCV图片类型
    if (isinstance(img, np.ndarray)):
        img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    # 创建一个可以在给定图像上绘图的对象
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    # 字体的格式
    fontStyle=ImageFont.truetype("font/simsun.ttc",textSize, encoding="utf-8")
    # 绘制文本
    draw.text((left, top), text, textColor, font=fontStyle)
    # 转换回OpenCV格式
    return cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)

# plt绘图显示中文
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
img0 = cv2.imread(r"C:\Users\pc\Desktop\0.bmp")
cv2.imshow('img', img0)
# 彩色图转灰度图
img1 = cv2.cvtColor(img0, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 缺陷检测
for i in range(1, 6):
    defect_img0 = cv2.imread(r"C:\Users\pc\Desktop\%d.bmp"%i)
    # 获取灰度图像
    defect_img1 = cv2.cvtColor(defect_img0, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 获取原图像的灰度直方图
    hist0 = cv2.calcHist([img1], [0], None, [256], [0.0, 255.0])
    # 获取待检测图像的灰度直方图
    hist1 = cv2.calcHist([defect_img1], [0], None, [256], [0.0, 255.0])
    # 为图像添加标题
    plt.title("原图与待检测img%d对比"%i)
    # 添加图例
    plt.plot(hist0, label='原图')
    plt.plot(hist1, label='待检测img%d'%i)
    # 相似度比较
    rst = cv2.compareHist(hist0, hist1, method=cv2.HISTCMP_CORREL)
    # res >= 0.95即认为合格
    cv2.imshow(str(i) + ".img", cv2ImgAddText(defect_img0, "合格" if rst >= 0.95 else "不合格", 20, 20, (255, 0, 0), 25))
    # 设置x轴的数值范围
    plt.xlim([0, 256])
    plt.legend(loc='upper left')
    plt.show()
cv2.waitKey(0)

运行结果

问题及解决方法

1.获取原图的直方图

参考链接
方式：
cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate ]])

images：输入的图像channels：选择图像的通道mask：是一个大小和image一样的np数组，其中把需要处理的部分指定为1，不需要处理的部分指定为0，一般设置为None，表示处理整幅图像。histSize：使用多少个bin(柱子)，一般为256ranges：像素值的范围，一般为[0,255]表示0~255

该函数结果返回一个二维数组，该数组反应画面中亮度的分布和比例。

2.比较两个直方图的相似度
参考链接
方式：
cv2.compareHist(H1, H2, method)

H1：第一个直方图数组H2：第二个直方图数组（与第一个纬度相同）method：所使用的方式

该函数返回一个[0,1]的相似度值，值越接近一就表名相似度越高。

3.相似度参数微调
由于compareHist函数返回一个[0,1]的值，需要自己调整一个阈值来选取哪些合格，经过调整后，发现阈值取[0.90, 0.95]能够正确选取与实验的结果，代码中取的是0.95，即待检测图与原图之间的相似度如果小于0.95则不合格。

4.通过plot显示原图与待检测图的关系折线
参考链接
通过calcHist函数返回的hist数组值，运用matplotlib绘制原图和待检测图之间的关系折线图。对比两个曲线的差异。

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