如何使用opencv检测该焊条中的缺陷（例如孔）

参考图：带孔焊条： https://i.sstatic.net/VaVQX3th.jpg

普通焊条： https://i.sstatic.net/MBcyyIyp.jpg

我在使用 opencv 检测缺陷（例如孔、不均匀性）时遇到问题。我是 opencv 的新手，尝试过轮廓检测、边缘检测，但没有得到想要的结果。我想使用 opencv 构建一个算法来检测这些漏洞并标记它们，而不标记任何其他不必要的东西，这不是缺陷。 这是我在代码中使用的方法

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# Load the image
image_path = "sample weld strip.jpg"
image = cv2.imread(image_path)

# Convert the image to HSV color space
hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# Define HSV range for the weld strip
lower_hsv = (1, 1, 1)
upper_hsv = (177, 255, 255)

# Apply the HSV mask
mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_hsv, upper_hsv)
masked_image = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)

# Convert to grayscale
gray_image = cv2.cvtColor(masked_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Apply Gaussian blur
blurred_image = cv2.GaussianBlur(gray_image, (5, 5), 0)

# Edge detection using Canny
edges = cv2.Canny(blurred_image, 50, 150)

# Find contours
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# Draw bounding boxes around significant contours (holes)
holes_image = image.copy()
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    if 10 <area < 25:  # Adjust this threshold based on your needs
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        cv2.rectangle(holes_image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)

我正在寻找有关此问题的一些帮助或指导。任何形式的意见或帮助将不胜感激。

我明白你想使用 OpenCV 检测焊条图像中的缺陷（如孔洞）。你目前的代码可以作为起点，但以下是一些改进建议，以及关于如何处理这些缺陷的解释：

1. 预处理：

2. 你当前的 HSV 掩码范围似乎过于宽泛，可能包含图像中的非焊条区域。为了更准确地分割焊条，请考虑使用颜色选择器工具来确定其在 HSV 颜色空间中的精确下限和上限值。

3. 实验不同的去噪技术（如高斯模糊、中值模糊或双边滤波），看看哪种方法最适合你的图像，并有助于突出显示缺陷。

4. 分割：

5. 除了 Canny 边缘检测之外，还可以探索其他分割方法，例如：

   • 阈值化： 如果焊条与背景有良好的对比度，可以使用自适应阈值化来创建二值图像，其中焊条像素为白色，背景像素为黑色。
   • 分水岭算法： 这种方法可以有效地分割形状复杂的对象，可用于隔离焊条上的缺陷。

6. 缺陷检测：

7. 形态学操作： 在分割后的图像上使用形态学操作（例如开运算或闭运算）可以帮助减少噪声并完善检测到的缺陷的形状。开运算可以去除小的、孤立的像素组，而闭运算可以填补小孔并连接附近的区域。

8. 基于轮廓的分析： 你可以分析检测到的轮廓的属性（例如面积、周长、圆度）来区分缺陷和误报。例如，孔洞通常具有较小的面积和较高的圆度，而焊条边缘上的不规则性可能具有更大的面积和更低的圆度。

9. 机器学习： 对于更高级的缺陷检测，请考虑训练机器学习模型（例如支持向量机或卷积神经网络）来对缺陷和非缺陷区域进行分类。这将需要一个标记图像的数据集，用于训练模型。

10. 标记：

11. 一旦你识别出缺陷，就可以使用 cv2.rectangle() 或 cv2.drawContours() 函数用边界框或轮廓突出显示它们。你还可以添加文本标签以指示缺陷类型或严重性。

代码示例（使用自适应阈值化和形态学操作）：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
image_path = "sample weld strip.jpg"
image = cv2.imread(image_path)

# 预处理：转换为灰度并应用模糊
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred_image = cv2.GaussianBlur(gray_image, (5, 5), 0)

# 使用自适应阈值化进行分割
thresh = cv2.adaptiveThreshold(blurred_image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)

# 形态学操作：使用开运算去除噪声
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)

# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 分析轮廓并标记缺陷
defects_image = image.copy()
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    if 10 < area < 100:  # 根据需要调整此阈值
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        cv2.rectangle(defects_image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("Defects", defects_image)
cv2.waitKey(0)

这只是一个示例，你可能需要根据你的特定图像和应用程序调整参数和方法。建议尝试不同的预处理、分割和缺陷检测技术，以找到最适合你的需求的技术组合。