C++视觉开发三.缺陷检测

// 距离变换
cv::Mat dist_transform;
cv::distanceTransform(op, dist_transform, cv::DIST_L2, 3);
cv::normalize(dist_transform, dist_transform, 0, 1.0, cv::NORM_MINMAX);

// 阈值处理
cv::Mat fore;
cv::threshold(dist_transform, fore, 0.3, 1.0, cv::THRESH_BINARY);
fore.convertTo(fore, CV_8U);

1. cv::distanceTransform

功能：用于计算二值图像中每个前景像素到最近背景像素的距离。

函数语法：

cpp 复制代码

void cv::distanceTransform(
    InputArray src, 
    OutputArray dst, 
    int distanceType, 
    int maskSize, 
    int dstType = CV_32F);

|------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| src | 输入图像，通常是一个二值图像。其中非零像素被视为前景，零像素被视为背景。 |
| dst | 输出图像，包含每个像素到最近背景像素的距离。默认情况下，输出图像是一个32位浮点图像（CV_32F）。 |
| distanceType | 距离类型，指定距离的计算方式。常用的类型有： cv::DIST_L1：曼哈顿距离（每个像素的邻居为上下左右四个方向）。 cv::DIST_L2：欧氏距离（每个像素的邻居为周围八个方向）。 cv::DIST_C：棋盘距离（类似于曼哈顿距离，但允许对角线方向移动） |
| maskSize | 掩码大小，影响距离计算的精度。可以是3、5或cv::DIST_MASK_PRECISE（在精确距离变换中使用）。常用值为3。 |
| dstType | 输出图像的类型。默认值为CV_32F，表示32位浮点图像。可以更改为其他类型，如CV_8U（8位无符号整数）等。 |
[参数含义]

2.cv::normalize

功能：用于将数组的值归一化到指定的范围内。它可以应用于图像处理中的多种场景，例如将距离变换的结果归一化到 $0, 1$ 或 $0, 255$ ，从而便于可视化和后续处理。

函数语法：

cpp 复制代码

void cv::normalize(
InputArray src, 
OutputArray dst, 
double alpha, 
double beta, 
int norm_type = cv::NORM_L2, 
int dtype = -1, 
InputArray mask = noArray()
);

|---------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| src | 输入数组或图像 |
| dst | 输出数组或图像，与输入数组具有相同的大小和类型，或者具有指定的类型。 |
| alpha | 归一化后数组中最小值的目标值。如果 norm_type 是 cv::NORM_MINMAX，这个参数表示归一化后的最小值。 |
| beta | 归一化后数组中最大值的目标值。如果 norm_type 是 cv::NORM_MINMAX，这个参数表示归一化后的最大值。 |
| norm_type | 归一化类型。可以是以下之一： cv::NORM_INF：归一化为无穷范数（最大绝对值）。 cv::NORM_L1：归一化为 L1 范数（绝对值之和）。 cv::NORM_L2：归一化为 L2 范数（平方和的平方根）。 cv::NORM_MINMAX：线性变换，将数组值线性缩放到 $alpha, beta$ 范围。 |
| dtype | （可选）输出数组的类型。如果为 -1，则输出数组的类型与输入数组相同。 |
| mask | （可选）可选的操作掩码。仅对掩码内的元素进行归一化处理。 |
[参数含义]

只用前5个就够了

3.fore.convertTo

功能：将矩阵转换为另一种数据类型的函数。此函数通常用于图像处理中的数据类型转换，以确保图像处理操作使用正确的数据类型。

函数语法：

cpp 复制代码

void cv::Mat::convertTo(OutputArray m, int rtype, double alpha , double beta）

|-----------|-------------------------------------------------------|
| m | 输出矩阵，类型由 rtype 指定。 |
| rtype | 输出矩阵的类型。可以是 CV_8U（8 位无符号整数）、CV_32F（32 位浮点数）等。 |
| alpha | 可选的比例因子，默认值为 1。输出矩阵的每个元素是输入矩阵相应元素乘以 alpha。 |
| beta | 可选的加数，默认值为 0。输出矩阵的每个元素是输入矩阵相应元素乘以 alpha 再加上 beta。 |
[参数含义]

二.缺陷检测

通过计算轮廓面积和最小外接圆的面积比值来判断是否存在缺陷

1.cv::minEnclosingCircle 最小外接圆

功能：找到一个最小的圆，使得圆能够完全包围给定的轮廓。

函数语法：

cpp 复制代码

void cv::minEnclosingCircle(InputArray points, Point2f& center, float& radius);

|----------|------------------------|
| points | 输入的点集，可以可以是一个点的向量或Mat。 |
| center | 输出参数，存储最小外接圆的圆心坐标。 |
| radius | 输出参数，存储最小外接圆的半径。 |
[参数含义]

2.完整代码示例

cpp 复制代码

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

int main() {
    // 读取图像
    cv::Mat o = cv::imread("pill3.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    if (o.empty()) {
        std::cerr << "Could not open or find the image!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 二值化处理
    cv::Mat binary;
    cv::threshold(o, binary, 0, 255, cv::THRESH_BINARY + cv::THRESH_OTSU);

    // 形态学开运算
    cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(5, 5));
    cv::Mat op;
    cv::morphologyEx(binary, op, cv::MORPH_OPEN, kernel, cv::Point(-1, -1), 1);

    // 距离变换
    cv::Mat dist_transform;
    cv::distanceTransform(op, dist_transform, cv::DIST_L2, 3);
    cv::normalize(dist_transform, dist_transform, 0, 1.0, cv::NORM_MINMAX);

    // 阈值处理
    cv::Mat fore;
    cv::threshold(dist_transform, fore, 0.3, 1.0, cv::THRESH_BINARY);
    fore.convertTo(fore, CV_8U);

    // 形态学去噪
    cv::Mat kernel2 = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3));
    cv::Mat op2;
    cv::morphologyEx(fore, op2, cv::MORPH_OPEN, kernel2, cv::Point(-1, -1), 1);

    // 提取轮廓
    std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
    cv::findContours(op2, contours, cv::RETR_TREE, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 缺陷检测
    int count = 0;
    cv::Mat img = o.clone();
    for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
        cv::Point2f center;
        float radius;
        cv::minEnclosingCircle(contours[i], center, radius);

        double area = cv::contourArea(contours[i]);
        double area_circle = 3.14 * radius * radius;
        if (area / area_circle >= 0.5) {
            cv::putText(img, "OK", center, cv::FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, cv::Scalar(255, 255, 255), 2);
        }
        else {
            cv::putText(img, "bad", center, cv::FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, cv::Scalar(255, 255, 255), 2);
        }
        count++;
    }
    cv::putText(img, "sum=" + std::to_string(count), cv::Point(20, 30), cv::FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, cv::Scalar(255, 255, 255));

    // 显示结果
    cv::imshow("result", img);
    cv::waitKey(0);
    cv::destroyAllWindows();

    return 0;
}

结果如图：

C++视觉开发 三.缺陷检测

一.距离变换

1.概念和功能

2.函数语法

1. cv::distanceTransform

2.cv::normalize

3.fore.convertTo

二.缺陷检测

1.cv::minEnclosingCircle 最小外接圆

2.完整代码示例

C++视觉开发三.缺陷检测