传统opencv算法进行灰尘检测(canny,均值漂移,附源码百度云)

目标:灰尘检测

原图:

程序效果(通过设置不同阈值,得到不同结果):

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目录

1、算法方案

2、详细步骤与说明

3、代码说明


1、算法方案

  • 切图并透视变换
  • 明度预处理,并计算gamma值
  • 均值漂移:目的在于剔除一些噪声
  • canny:边缘检测
  • findContours:寻找边缘
  • 最小外接圆:绘制每个边缘的最小外接圆

2、详细步骤与说明

由于图片是双目拍摄,所以是上下两部分,程序先做了切图,将图片切割为上下两部分,再通过透视变换矫正图片。

紧接着是亮度预处理,原因:不同的光照环境下拍摄出来的图片将有较大的差异,所以做了下亮度矫正。同时发现问题,下图为同一张图像在不同光照下得到结果并检测灰尘,从左到右为亮度越来越亮的图片,可见越暗的图片进行亮度调整后周围暗部越深。导致在同阈值的情况下检测出的结果不相同。所以这里计算了gamma值,gamma越大,图片越亮,需要的阈值应该越小,但是这里没有找到其对应关系。后续可以固定亮度值保证结果。

传统opencv算法进行灰尘检测(canny,均值漂移,附源码百度云)_第3张图片传统opencv算法进行灰尘检测(canny,均值漂移,附源码百度云)_第4张图片传统opencv算法进行灰尘检测(canny,均值漂移,附源码百度云)_第5张图片

其后再采用算法步骤:均值漂移、canny,findContours寻找边缘绘制外接圆。

3、代码说明

代码目录:

传统opencv算法进行灰尘检测(canny,均值漂移,附源码百度云)_第6张图片

说明:

传统opencv算法进行灰尘检测(canny,均值漂移,附源码百度云)_第7张图片

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