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Python - Opencv应用实例之CT图像检测边缘和内部缺陷

news 2025/7/2 1:44:25

Python - Opencv应用实例之CT图像检测边缘和内部缺陷

  • 将传统图像处理处理算法应用于CT图像的边缘检测和缺陷检测，想要实现效果如下：
    在这里插入图片描述
  • 关于图像处理算法，主要涉及的有：灰度、阈值化、边缘或角点等特征提取、灰度相似度变换，主要偏向于一些2D的几何变换、涉及图像矩阵的一些统计算法、空间曲线拟合、一维及二维卷积相关的内容，而把他们应用到实际工程中落地解决问题，则有需要另一番思路在里边了，由实际图像的角度进行分析，处理算法先后顺序的不同将直接导致最终效果的差距，另外就是一个不可避免的优化问题：调参 - -> 如果场景比较复杂导致采集的图像情况多样性，调参不可避免！
  • 本文应用实例实现对CT图像的边缘和内部缺陷进行检测，主要涉及算法及流程如下：灰度->二值化->形态学->感兴趣区域定位->自适应阈值化->剔除异常边缘->绘制结果，实现的效果如下：
  • 在这里插入图片描述
    下边讲述以下算法整体流程：

1.Opencv API简介

  • 如果想要具体了解函数使用，直接搜索函数名字即可，在此比较给出算法的效果差别。














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如何在网页里填写 PDF 表格？




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正向解析资源文件 
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鸿蒙电脑版操作系统来了&#xff0c;很多小伙伴想体验鸿蒙电脑版操作系统&#xff0c;可惜&#xff0c;鸿蒙系统并不支持你正在使用的传统的电脑来安装。不过可以通过可以使用华为官方提供的虚拟机&#xff0c;来体验大家心心念念的鸿蒙系统啦&#xff01;注意&#xff1a;虚拟…...






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