OpenCV裂隙检测项目实战

QT技术体系 2024-10-23 16:53:15

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传统算法处理裂缝的基本思路：第一种思路 1.先转换彩色图为灰度图 2.进行自适应局部阈值化，目的是为了减少光照与阴影对阈值的影响 3.进行膨胀操作，尽量放大凸显裂缝，在用中值滤波平滑一下，去除一些高频噪声 4.进行腐蚀操作，让轮廓枝干化，减少类似裂缝物体的干扰。 5.测量裂缝宽和高代码见：https://blog.csdn.net/freedom098/article/details/5277...

本文采用YOLOv8作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv8以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对道路裂缝数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的道路裂缝图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取道路裂缝的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和实时查看检测结果。

欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍。第一部分作者介绍了图像处理基础知识，第二部分介绍了图像运算和图像增强，接下来第三部分我们将详细讲解图像识别及图像处理经典案例。图像分割是将图像分成若干具有独特性质的区域并提取感兴趣目标的技术和过程，它是图像处理和图像分析的关键步骤。上一篇文章引入了图像分割知识，这篇文章将详细讲解基于纹理背景的图像分割和基于聚类算法的图像分割。希望文章对您有所帮助！

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