《機(jī)器視覺系統(tǒng)應(yīng)用》課件-手機(jī)卡托尺寸測(cè)量程序運(yùn)行演示

手機(jī)卡托尺寸測(cè)量程序運(yùn)行演示課程引入代碼分析代碼演示一二三目錄能力目標(biāo)檢測(cè)sim卡卡托尺寸，通過計(jì)算尺寸面積確認(rèn)合格與否；知識(shí)目標(biāo)（1）圖像二值化；（2）邊緣提取；（3）像素當(dāng)量、像素?cái)?shù)量轉(zhuǎn)化為物理面積。課程目標(biāo)一課程引入手機(jī)在當(dāng)今的社會(huì)十分的重要，可以說人們已經(jīng)離不開對(duì)手機(jī)的使用了。人們通過插入手機(jī)卡，就可以使用手機(jī)進(jìn)行打電話、發(fā)短信和上網(wǎng)沖浪等，大大豐富了人們的生活。但是手機(jī)卡的使用還要依賴于卡托，如果卡托的尺寸不正確，就會(huì)導(dǎo)致無法順利安裝進(jìn)手機(jī)內(nèi)部，即使安裝進(jìn)去了，也會(huì)導(dǎo)致手機(jī)無法識(shí)別手機(jī)卡的信息，需要正常使用的話，需要用戶到相應(yīng)地方進(jìn)行更換，給用戶帶來很大的麻煩。在當(dāng)今對(duì)卡托需求量很大的情況下，人工檢測(cè)的工作量是很大的，而且容易在檢測(cè)過程中造成視覺疲勞，大大增加了產(chǎn)品的不合格率。數(shù)字圖像處理技術(shù)的檢測(cè)方面已經(jīng)被廣泛應(yīng)用了。為了提高卡托生產(chǎn)的合格率，本案例將展開對(duì)卡托尺寸檢測(cè)技術(shù)的討論，通過計(jì)算尺寸面積確定產(chǎn)品合格與否。二代碼分析

在Opencv中可直接使用函數(shù)cv2.cvColor()將彩色圖像轉(zhuǎn)為其它類型的圖像。其語法格式為：dst=cv2.cvtColor(src,code[,dstCn])式中：dst表示輸出圖像，與原始輸入圖像具有同樣的數(shù)據(jù)類型和深度。Src表示原始輸入圖像?？梢允?位無符號(hào)圖像、16位無符號(hào)圖像，或者單精度浮點(diǎn)數(shù)等。Code是色彩空間轉(zhuǎn)換碼，常用的有：cv2.COLOR_BGR2GRAY#彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖cv2.COLOR_GRAY2BGR#灰度圖像轉(zhuǎn)換為彩色圖cv2.COLOR_BGR2RGB#BGR彩色圖像轉(zhuǎn)換為RGB彩色圖dstCn是目標(biāo)圖像的通道數(shù)。如果參數(shù)為默認(rèn)的0，則通道數(shù)自動(dòng)通過原始輸入圖像和code得到。圖像灰度化二代碼分析

在Opencv中可使用cv2.threshold()函數(shù)進(jìn)行閾值化處理，該函數(shù)的語法格式為：Retval,dst=cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)式中：retval代表返回的閾值。dst代表閾值分割結(jié)果圖像，與原始圖像具有相同的大小和類型。src代表要進(jìn)行閾值分割的圖像，可以是多通道的，8位或32位浮點(diǎn)型數(shù)值。thresh代表要設(shè)定的閾值。maxval代表當(dāng)type參數(shù)為THRESH_BINARY或者THRESH_BINARY_INV類型時(shí)，需要設(shè)定的最大值。type代表閾值分割的類型，具體類型值如表所示。圖像二值化

二代碼分析一個(gè)輪廓對(duì)應(yīng)著一系列的點(diǎn)，這些點(diǎn)以某種方式表示圖像中的一條曲線。在Opencv中，函數(shù)cv2.findContours()用于查找圖像的輪廓，并能夠根據(jù)參數(shù)返回特定表示方式的輪廓（曲線）。函數(shù)cv2.drawContours()能夠?qū)⒉檎业降妮喞L制到圖像上，該函數(shù)可以根據(jù)參數(shù)在圖像上繪制不同樣式（實(shí)心/空心點(diǎn)，以及線條的不同粗細(xì)、顏色等）的輪廓，可以繪制全部輪廓也可以僅繪制制定的輪廓。函數(shù)cv2.findContours()的語法格式為：image,contours,hierarchy=cv2.findContours(image,mode,method)式中的返回值為：image:與函數(shù)參數(shù)中的原始圖像image一致。contours:返回的輪廓。hierarchy：圖像的拓?fù)湫畔ⅲㄝ喞獙哟危Ｊ街械膮?shù)為：image:原始圖像。8位單通道圖像，所以非零值被處理為1，所有零值保持不變。也就是說灰度圖像會(huì)被自動(dòng)處理為二值圖像。在實(shí)際操作時(shí)，可以根據(jù)需要，預(yù)先使用閾值處理等函數(shù)將待查找輪廓的圖像處理為二值圖像。mode:輪廓檢索模式。method:輪廓的近似方法。輪廓提取

二代碼分析函數(shù)cv2.drawContours()的語法格式是：image=cv2.drawCountours(image,contours,contourIdx,color[,thickness[,lineType[,hierarchy[,maxLevel[,offset]]]]])其中，函數(shù)的返回值為image，表示目標(biāo)圖像，即繪制了邊緣的原始圖像。式中：image:待繪制輪廓的圖像。contours:需要繪制的輪廓。contourIdx:需要繪制的邊緣索引，告訴函數(shù)cv2.drawContours()要繪制某一條輪廓還是全部輪廓。color:繪制的顏色，用BGR格式表示。thickness:可選參數(shù)，表示繪制輪廓時(shí)所用畫筆的粗細(xì)。lineType:可選參數(shù)，表示繪制輪廓時(shí)所用的線型。hierarchy:對(duì)應(yīng)函數(shù)cv2.drawContours()所輸出的層次信息。maxLevel:控制所繪制的輪廓層次的深度。Offset:偏移參數(shù)。該參數(shù)使輪廓偏移到不同的位置展現(xiàn)出來。輪廓提取

二代碼分析函數(shù)cv2.arcLength()用于計(jì)算輪廓的長(zhǎng)度，其語法格式為：retval=cv2.arcLength(curve,closed)式中返回值retval是輪廓的周長(zhǎng)。curve是輪廓。Closed是布爾型值，用來表示輪廓是否是封閉的。該值為Ture時(shí)，表示輪廓是封閉的。函數(shù)cv2.contourArea()用于計(jì)算輪廓的面積。該函數(shù)的語法格式為：retval=cv2.contourArea(contour[,oriented])式中的返回值retval是面積值。式中有兩個(gè)參數(shù)：contour是輪廓。Oriented是布爾型值。當(dāng)它為True時(shí)，返回的值包含正/負(fù)號(hào)，用來表示輪廓是順時(shí)針還是逆時(shí)針的。該參數(shù)的默認(rèn)值是False，表示返回的retval是一個(gè)絕對(duì)值。計(jì)算周長(zhǎng)和面積

二代碼分析在Opencv中可以使用cv2.putText()函數(shù)在圖片中添加文本。如本案例中的cv2.putText(newing,str(i),(375,150),font,1,(0,255,0))各參數(shù)依次為圖片，添加的文本，左上角坐標(biāo)，字體，字體大小，顏色。寫入邊數(shù)值

#轉(zhuǎn)灰度圖片

img=cv2.imread(path)

new_img=cv2.imread(path)

img=cv2.resize(img,(640,480))

gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#

圖像二值化

ret,binary=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)灰度圖二值圖圖像二值化三代碼演示#輪廓檢測(cè)contours,hierarchy=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)#繪制輪廓newimg=cv2.resize(newimg,(640,480))#只保留邊框cv2.drawContours(newimg,contours[1],-1,(255,0,255),3)二值圖輪廓提取圖輪廓提取三代碼演示x,y,w,h=cv2.boundingRect(contours[1])cv2.rectangle(newimg,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)輪廓提取圖繪制邊框繪制邊框三代碼演示#計(jì)算周長(zhǎng)perimeter=cv2.arcLength(contours[1],True)#計(jì)算面積area=cv2.contourArea(contours[1])計(jì)算周長(zhǎng)和面積三代碼演示#寫入邊數(shù)值font=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEXcv2.putText(newimg,str(h),(375,150),font,1,(0,255,0))cv2.putText(newimg,str(h),(175,150),font,1,(0,255,0))cv2.putText(newimg,str(w),(275,50),font,1,(0,255,0))cv2.putText(newimg,str(w),(275,305),font,1,(0,255,0))cv2.putText(newimg,str(perimeter),(0,15),font,0.5,(255,0,255))cv2.putText(newimg,str(area),(0,30),font,0.5,(255,0,255))cv2.putText(newimg,str(w*2+h*2),(0,45),font,0.5,(0,255,0))寫入邊數(shù)值三代碼演示計(jì)算三角形區(qū)域后三代碼演示tri_data1="a:"+str(a)+"b:"+str(b)+"c:"+str(c)tri_data2="d1:"+str(d1)+"d2:"+str(d2)cv2.putText(new_img,tri_data1,(0,60),font,0.5,(255,255,0))cv2.putText(new_img,tri_data2,(0,75),font,0.5,(255,255,0))cv2.putText(new_img,str(h),(375,180),font,1,(255,0,255))cv2.putText(new_img,str(h-a),(175,180),font,1,(