基于opencv的裂紋紋檢測系統(tǒng)c源代碼-wenkub
2022-11-18 08:38:54 本頁面
【正文】 minY : maxX minX。 it++) { if (itx maxX) maxX = itx。contours) { int minX = 0x7FFFFFFF, minY = 0x7FFFFFFF。 } //system(PAUSE)。 //imshow(src img,imgRaw)。 ((), FindAllFile(img_inputs\\*.png))。 return file_list。 } do { ()。 long findResult = _findfirst((), amp。 using namespace std。本文中代碼為作者參考網(wǎng)絡(luò)相關(guān)資料 基礎(chǔ)上 的 開發(fā)成果 ， 僅供參考學習 ，如有其他機器視覺領(lǐng)域算法和軟件定制需要， 請聯(lián)系作者 Email: 基于 OpenCV 實現(xiàn)的裂紋檢測系統(tǒng) C++源代碼（親測可用） 1. 功能介紹 本程序 可 實現(xiàn)從原始包含裂紋的圖像中檢測出裂紋的位置并進行標識。 liststring FindAllFile(const string amp。fileInfo)。 } while (0L == _findnext(findResult, amp。 } int main(int argc, char* argv[]) { liststring filelist。 for (liststring::iterator it = ()。 CrackDetection crackInfo(imgRaw, *it)。 waitKey()。 int maxX = 0, maxY = 0。 if (ity maxY) maxY = ity。 } static inline bool ContoursSortByArea(vectorcv::Point amp。contour1, vectorcv::Point amp。binImg) 本文中代碼為作者參考網(wǎng)絡(luò)相關(guān)資料 基礎(chǔ)上 的 開發(fā)成果 ， 僅供參考學習 ，如有其他機器視覺領(lǐng)域算法和軟件定制需要， 請聯(lián)系作者 Email: { vector vectorPoint contours。 i++) { Rect maxRect。srcImg, Mat amp。 } 本文中代碼為作者參考網(wǎng)絡(luò)相關(guān)資料 基礎(chǔ)上 的 開發(fā)成果 ， 僅供參考學習 ，如有其他機器視覺領(lǐng)域算法和軟件定制需要， 請聯(lián)系作者 Email: if (() 0) { drawContours(srcImg, cracksList, 1, Scalar(255, 0, 0), CV_FILLED, 8, vectorVec4i(), 2, Point())。 it++) { carcksAreaSum += contourArea(*it)。 srcImg, Matamp。 const float* ranges[] = { range }。srcImg, 1, channels, Mat(), // do not use mask hist, 1, hist_size, ranges, 本文中代碼為作者參考網(wǎng)絡(luò)相關(guān)資料 基礎(chǔ)上 的 開發(fā)成果 ， 僅供參考學習 ，如有其他機器視覺領(lǐng)域算法和軟件定制需要， 請聯(lián)系作者 Email: true, // the histogram is uniform false)。 int scale = 2。 ibins。 } dstImg = hist_img。 vectorvectorPoint contoursToKeep。 if (() = 0) { return 0。 double tmpSpan = GetContourSpan(contoursAll[0])。amp。 } } } else { thresholdArea += contourArea(contoursAll[0])。 i () amp。 tmpSpan = GetContourSpan(contoursAll[i])。amp。 return ()。 _imgRaw = imgRaw。 imshow(imgCracksGray, imgCracksGray)。
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