c++,opencv:如何检测凹缺陷
时间: 2025-03-07 12:05:35 浏览: 40
### C++ 和 OpenCV 进行凹缺陷检测方法实现
在计算机视觉领域,凹缺陷检测通常涉及图像处理中的形态学操作以及几何分析。为了利用 C++ 和 OpenCV 库来执行这一任务,可以通过以下方式:
#### 获取轮廓并计算凸包
首先读取待检测的二值化图像,并找到其中的所有轮廓。接着针对每一个闭合轮廓求解其对应的最小包围多边形——即所谓的“凸包”。由于实际物体表面可能存在不平整情况,在理想情况下本应平滑过渡的地方出现了向内的折痕,则该处便形成了所谓“凹陷”。
```cpp
std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
cv::findContours(binaryImage, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);
for (size_t i = 0; i < contours.size(); ++i){
std::vector<int> hullIndices;
convexHull(cv::Mat(contours[i]), hullIndices);
}
```
#### 计算凸缺陷
一旦获得了给定对象边界上的所有顶点及其构成的凸壳之后,就可以进一步寻找两者之间的差异部分—也就是那些位于外壳内部但却不属于原始图形边缘的数据点集;这些额外存在的区域正是我们要找寻的目标:凹陷部位。
```cpp
// 存储每个轮廓对应的一系列凹陷信息
std::vector<Vec4i> defects;
convexityDefects(contours[i], hullIndices, defects); // 寻找凹陷位置
```
上述代码片段展示了如何获取指定形状下的潜在凹陷列表[^1]。`defects`数组中每一项代表了一个具体的凹陷实例,包含了起始点、结束点、最远端点以及从最深点到底部的距离等属性。
#### 可视化结果
最后一步是对发现的结果进行可视化展示以便直观观察效果好坏与否。这里采用绘制红色圆圈标记的方式突出显示各个凹陷的具体方位。
```cpp
for(size_t j=0;j<defects.size();++j){
int startidx=hullIndices[defects[j][0]];
int endidx=hullIndices[defects[j][1]];
int faridx=hullIndices[defects[j][2]];
circle(image,cv::Point(contours[i][faridx]),5,CV_RGB(0,0,255),2);
}
```
通过以上步骤能够有效地完成基于C++编程环境配合OpenCV库函数所构建而成的一个简单版凹陷探测器的设计与实现过程[^3]。
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