python表面瑕疵检测_python – OpenCV检测水果上的划痕

对于

Python中的一个小实验我正在做我想要找到水果的小划痕.划痕非常小,很难被人眼检测到.

我正在使用高分辨率相机进行该实验.

这是我想要检测的缺陷：

原始图片：

这是我的结果,只有很少的代码行：

所以我找到了水果的轮廓.我怎样才能找到划痕？ RGB值与水果的其他部分类似.那么如何区分划痕和水果的一部分呢？

我的代码：

# Imports

import numpy as np

import cv2

import time

# Read Image & Convert

img = cv2.imread('IMG_0441.jpg')

result = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# Filtering

lower = np.array([1,60,50])

upper = np.array([255,255,255])

result = cv2.inRange(result, lower, upper)

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(9,9))

result = cv2.dilate(result,kernel)

# Contours

im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(result.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

result = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

if len(contours) != 0:

for (i, c) in enumerate(contours):

area = cv2.contourArea(c)

if area > 100000:

print(area)

cv2.drawContours(img, c, -1, (255,255,0), 12)

x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)

cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),12)

# Stack results

result = np.vstack((result, img))

resultOrig = result.copy()

# Save image to file before resizing

cv2.imwrite(str(time.time())+'_0_result.jpg',resultOrig)

# Resize

max_dimension = float(max(result.shape))

scale = 900/max_dimension

result = cv2.resize(result, None, fx=scale, fy=scale)

# Show results

cv2.imshow('res',result)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

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