基于opencv的裂紋紋檢測系統(tǒng)c源代碼-wenkub.com
2025-10-24 08:38 本頁面
【正文】 }。binImg)。 srcImg, cv::Matamp。 int FilterContours(Mat amp。 private: Mat _imgRaw。 ~CrackDetection()。 using namespace std。 } CrackDetection::~CrackDetection() { } Matamp。 imwrite(.\\img_crackBinary\\ + filename, imgCracksBinary)。 } else if (numCountours 5) { numCountours。 iteration++) { dilate(imgCracksBinary, imgCracksBinary, elementDialate)。 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(xué)習(xí) ，如有其他機(jī)器視覺領(lǐng)域算法和軟件定制需要， 請(qǐng)聯(lián)系作者 Email: imwrite(.\\img_crackFilter\\ + filename, imgCracksBinary)。 imshow(imgCracksBinary, imgCracksBinary)。 Mat elementDialate = getStructuringElement(MORPH_DILATE, Size(7, 7))。 //int blockSize = 233。 Mat imgHist。 i = i + 2) { bilateralFilter(imgCracksGray, imgCracksFiltedGray, i, i * 2, i / 2)。 Mat imgCracksFiltedGray。filename) { if (NULL == ) return。 imgDst = imgTmp。 tmpSpan / thresholdSpan amp。 i++) { tmpArea = contourArea(contoursAll[i])。 for (int i = 0。 if (tmpSpan ( + )*) 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(xué)習(xí) ，如有其他機(jī)器視覺領(lǐng)域算法和軟件定制需要， 請(qǐng)聯(lián)系作者 Email: { (contoursAll[i])。 i () amp。 sort((), (), ContoursSortByArea)。 /// 尋找輪廓 findContours(imgSrc, contoursAll, hierarchy, CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS, Point(0, 0))。imgDst, bool isSpecify = true, int numContours = 100, double ratioThreshold = 2) { Mat imgTmp = Mat::zeros((), CV_8UC1)。 //要繪制的高度 rectangle(hist_img, Point(i*scale, hist_height 1), Point((i + 1)*scale 1, hist_height intensity), CV_RGB(255, 255, 255))。 for (int i = 0。max_val, 0, 0)。 calcHist(amp。 float range[] = { 0, 256 }。 } void CrackDetection::GetHist(Matamp。 it != ()。 if () { findContours(binImg, cracksList, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE)。 } } } float CrackDetection::CrackAnalysis(Mat amp。 i ()。srcImg, Mat amp。 } static inline bool ContoursSortBySpan(vectorcv::Point amp。 } return maxY minY maxX minX ? maxY
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