基于opencv的裂紋紋檢測(cè)系統(tǒng)c源代碼(完整版)
【正文】 ststring FindAllFile(const string amp。 } while (0L == _findnext(findResult, amp。 for (liststring::iterator it = ()。 waitKey()。 if (ity maxY) maxY = ity。contour1, vectorcv::Point amp。 i++) { Rect maxRect。 } 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(kāi)發(fā)成果 ， 僅供參考學(xué)習(xí) ，如有其他機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域算法和軟件定制需要， 請(qǐng)聯(lián)系作者 Email: if (() 0) { drawContours(srcImg, cracksList, 1, Scalar(255, 0, 0), CV_FILLED, 8, vectorVec4i(), 2, Point())。 srcImg, Matamp。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(kāi)發(fā)成果 ， 僅供參考學(xué)習(xí) ，如有其他機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域算法和軟件定制需要， 請(qǐng)聯(lián)系作者 Email: true, // the histogram is uniform false)。 ibins。 vectorvectorPoint contoursToKeep。 double tmpSpan = GetContourSpan(contoursAll[0])。 } } } else { thresholdArea += contourArea(contoursAll[0])。 tmpSpan = GetContourSpan(contoursAll[i])。 return ()。 imshow(imgCracksGray, imgCracksGray)。 GetHist(imgCracksGray, imgHist)。 Mat elementErode = getStructuringElement(MORPH_ERODE, Size(3, 3))。 int iteration = 0。 } numCountours = FilterContours(imgCracksBinary, imgCracksBinary, true, numCountours, 0)。 CrackDetection::GetImgCrackHighlight() { return _imgCrackHighlight。 Matamp。imgSrc, Mat amp。 float CrackAnalysis(Mat amp。binImg)。 void GetHist(cv::Matamp。 float GetCracksScale()。 } include opencv2\ include list 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(kāi)發(fā)成果 ， 僅供參考學(xué)習(xí) ，如有其他機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域算法和軟件定制需要， 請(qǐng)聯(lián)系作者 Email: using namespace cv。 } } 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(kāi)發(fā)成果 ， 僅供參考學(xué)習(xí) ，如有其他機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域算法和軟件定制需要， 請(qǐng)聯(lián)系作者 Email: numCountours = FilterContours(imgCracksBinary, imgCracksBinary, true, numCountours, 2)。 numCountours = 1。 adaptiveThreshold(imgCracksFiltedGray, imgCracksBinary, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, CV_THRESH_BINARY_INV, blockSize, constValue)。 //int blockSize = 177。 i 9。imgRaw, string amp。amp。 thresholdSpan += GetContourSpan(contoursAll[0])。 //if the biggest shadow has
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