本文主要是介绍陶瓷碗口缺口检测-图像分割，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
图像分割
由于对碗口进行缺口检测，因此只需要碗口的边界信息。得到陶瓷碗区域填充后的图像，对图像进行边缘检测。这是属于图像分割中的内容，在图像的边缘中，可以利用导数算子对数字图像求差分，将边缘提取出来。
本案例采用Canny边缘算子进行边缘提取，图a为原图像，图b为使用Canny算子提取的边缘图像。
Canny算子的优点为：低错误率，所有边缘都可被找到，且没有伪响应；边缘点被很好地定位，已定位的边缘接近真实边缘；单一的边缘点响应，仅存一个单一边缘点的位置。
下图为基于Python的图像分割
import cv2# 加载图片并转换为灰度图像
image = cv2.imread('input_image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 对图像应用Canny边缘检测器
edges = cv2.Canny(gray, 30, 70)# 显示结果
cv2.imshow("Edged Image", edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()图像案例
a)原图像 b)边缘提取后只含碗边界的图像
这篇关于陶瓷碗口缺口检测-图像分割的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
