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4.4 KiB
Python
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import cv2
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import numpy as np
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# 读取图像（以灰度模式加载）
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# 作用：将 '1.jpg' 图像读入内存，转换为单通道灰度图，便于后续图像处理
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# 注意：如果路径错误或文件不存在，image 将为 None，导致后续报错
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image = cv2.imread('1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
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# 检查图像是否成功加载
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if image is None:
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raise FileNotFoundError("无法读取图像，请检查文件路径是否正确：'1.jpg'")
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# 均值滤波，滤波核大小为7x7
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# 作用：对图像进行平滑处理，去除高频噪声（如随机噪点）
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# 原理：用每个像素周围7x7邻域的平均值替换该像素值，使图像更“柔和”
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blurred = cv2.blur(image, (7, 7))
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# 使用局部自适应阈值进行图像分割
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# 作用：将图像二值化，突出比局部背景更暗的区域（如划痕、凹坑等缺陷）
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# 参数说明：
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# - cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C：阈值基于局部邻域的平均值
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# - 11：邻域大小（奇数），决定局部范围
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# - 2：从均值中减去的常数，用于微调灵敏度
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# - cv2.THRESH_BINARY_INV：反转结果，缺陷区域为白色（255），背景为黑色（0）
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thresholded = cv2.adaptiveThreshold(
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blurred, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,
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cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2
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)
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# 查找图像中的轮廓
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# 作用：检测二值图像中所有连通的白色区域（即潜在缺陷）
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# 返回值：
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# - contours: 所有轮廓的坐标点列表
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# - _ : 轮廓的层级关系（此处不需要）
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# 方法选择：
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# - cv2.RETR_LIST：提取所有轮廓，不建立层级
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# - cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：压缩水平/垂直/对角线方向的轮廓点，节省内存
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contours, _ = cv2.findContours(thresholded, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
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# 创建一个彩色图像用于结果显示
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# 作用：将原始灰度图转换为BGR三通道图像，以便用不同颜色绘制检测结果
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output_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
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# 对每个检测到的轮廓进行面积筛选
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# 作用：过滤掉太小（可能是噪声）或太大（可能是背景干扰）的区域
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# 设置面积阈值范围：250 ~ 1000 像素
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min_area, max_area = 250, 1000
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for contour in contours:
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area = cv2.contourArea(contour) # 计算轮廓包围的面积
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if min_area < area < max_area:
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# 绘制符合条件的轮廓
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# 颜色：绿色 (0, 255, 0)，线宽：2
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cv2.drawContours(output_image, [contour], -1, (0, 255, 0), 2)
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# 形态学膨胀操作
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# 作用：扩大二值图像中的白色区域，连接邻近的断裂缺陷（如断开的划痕）
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# 结构元素：椭圆形（模拟圆形），大小为7x7
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# iterations=1：执行一次膨胀
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kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (7, 7))
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dilated = cv2.dilate(thresholded, kernel, iterations=1)
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# 骨架化处理（细化为单像素宽的中心线）
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# 作用：将膨胀后的缺陷区域“细线化”，便于分析划痕的路径和长度
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# 注意：OpenCV 无内置骨架化函数，这里使用经典的Zhang-Suen细化算法简化版
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def thinning(img):
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skel = np.zeros(img.shape, np.uint8) # 存储骨架结果
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size = np.size(img)
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element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3, 3)) # 3x3十字结构元
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done = False
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while not done:
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# 重复执行：腐蚀 → 膨胀 → 差分 → 累加到骨架
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eroded = cv2.erode(img, element) # 腐蚀：缩小区域
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temp = cv2.dilate(eroded, element) # 膨胀回来
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temp = cv2.subtract(img, temp) # 得到最外层轮廓（即“剥皮”一层）
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skel = cv2.bitwise_or(skel, temp) # 累加到骨架图像
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img = eroded.copy() # 更新图像为腐蚀后的结果
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# 当图像完全变黑（无非零像素）时停止
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zeros = size - cv2.countNonZero(img)
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if zeros == size:
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done = True
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return skel
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# 执行骨架化
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skeleton = thinning(dilated)
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# 显示所有中间结果和最终检测图
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# 作用：可视化每一步的处理效果，便于调试和分析
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cv2.imshow("Original Image", image) # 原始灰度图
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cv2.imshow("Thresholded Image", thresholded) # 自适应阈值分割结果
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cv2.imshow("Dilated Image", dilated) # 膨胀后结果
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cv2.imshow("Skeletonized Image", skeleton) # 骨架化结果（细线）
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cv2.imshow("Detected Regions", output_image) # 最终检测结果（绿色轮廓）
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# 等待按键后关闭所有窗口
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cv2.waitKey(0)
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cv2.destroyAllWindows() |