这篇文章主要讲解了“python opencv如何实现图片缺陷检测”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“python opencv如何实现图片缺陷检测”吧！

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Python是一种跨平台的、具有解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其最初的设计是用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和新功能的添加，常用于用于开发独立的项目和大型项目。

一、利用直方图的方式进行批量的图片缺陷检测（方法简单）

二、步骤（完整代码见最后）

2.1灰度转换（将原图和要检测对比的图分开灰度化）

灰度化的作用是因为后面的直方图比较需要以像素256为基准进行相关性比较

img = cv2.imread("0.bmp")
#原图灰度转换
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

#循环要检测的图，均灰度化
for i in range(1, 6):
 t1=cv2.cvtColor(cv2.imread(str(i)+".bmp"),cv2.COLOR_RGB2GRAY)

2.2 直方图计算（结果其实是二维的图表--用画图的方式展示）

calcHist参数讲解

• 第一个参数： 必须为列表[],哪怕只有一个图片 ，image输入图像

• channels:：传入图像的通道， 如果是灰度图像，那就不用说了，只有一个通道，值为0 ，如果是彩色图像（有3个通道），那么值为0,1,2,中选择一个，对应着BGR各个通道。这个值也得用[]传入。

• mask：掩膜图像。 如果统计整幅图，那么为none 。主要是如果要统计部分图的直方图，就得构造相应的炎掩膜来计算。

• histSize：灰度级的个数， 需要中括号，比如[256]

• ranges:像素值的范围， 通常[0,256] ，有的图像如果不是0-256，比如说你来回各种变换导致像素值负值、很大，则需要调整后才可以。

 #直方图计算的函数，反应灰度值的分布情况
    hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0.0,255.0])

    h2 = cv2.calcHist([t1], [0], None, [256], [0.0,255.0])

2.3 相关性比较

cv2.compareHist(H1, H2, method)

其中：

• H1，H2 分别为要比较图像的直方图

• method - 比较方式

• 比较方式（method）

• 相关性比较 (method=cv.HISTCMP_CORREL) 值越大，相关度越高，大值为1，最小值为0-----------------------只用一种固然不是很严谨，但这里做示范，把阈值调高也差不多（ 取大于等于0.9 ）

• 卡方比较(method=cv.HISTCMP_CHISQR 值越小，相关度越高，大值无上界，最小值0

• 巴氏距离比较(method=cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA) 值越小，相关度越高，大值为1，最小值为0

• #相关性计算，采用相关系数的方式

•     result = cv2.compareHist(hist,h2,method=cv2.HISTCMP_CORREL)

2.4 展示结果（判断阈值）

相关系数含义参考表

 im = Image.open(str(i) + ".bmp")

 draw = ImageDraw.Draw(im)
 fnt = ImageFont.truetype(r'C:\Windows\Fonts\simsun.ttc', 30)
 #这里视作》=0.9认为相似，即合格
 if result >=0.9:
  draw.text((5, 10), u'合格', fill='red', font=fnt)
 else:
  draw.text((5, 10), u'不合格', fill='red', font=fnt)
 im.show("result" +str(i) + ".png")

三、完整代码

# -*- coding: UTF-8 -*-
import cv2
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

img = cv2.imread("0.bmp")
#原图灰度转换
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

for i in range(1, 6):
 t1=cv2.cvtColor(cv2.imread(str(i)+".bmp"),cv2.COLOR_RGB2GRAY)

 #直方图计算的函数，反应灰度值的分布情况
 hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0.0,255.0])

 h2 = cv2.calcHist([t1], [0], None, [256], [0.0,255.0])
 #相关性计算，采用相关系数的方式
 result = cv2.compareHist(hist,h2,method=cv2.HISTCMP_CORREL)
 im = Image.open(str(i) + ".bmp")

 draw = ImageDraw.Draw(im)
 fnt = ImageFont.truetype(r'C:\Windows\Fonts\simsun.ttc', 30)
 #这里视作》=0.9认为相似，即合格
 if result >=0.9:
  draw.text((5, 10), u'合格', fill='red', font=fnt)
 else:
  draw.text((5, 10), u'不合格', fill='red', font=fnt)
 im.show("result" +str(i) + ".png")

总结

感谢各位的阅读，以上就是“python opencv如何实现图片缺陷检测”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对python opencv如何实现图片缺陷检测这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

新闻标题：pythonopencv如何实现图片缺陷检测-创新互联
文章源于：http://chengdu.cdxwcx.cn/article/csggdp.html