灰度图像中裂缝的自动识别和检测方法与流程

本文介绍了灰度图像中裂缝自动识别和检测的流程,包括图像预处理、裂缝检测和识别。预处理采用平滑、灰度拉伸等方法增强裂缝特征;裂缝检测利用阈值分割等技术;识别阶段通过连通区域分析确定裂缝。提供源代码实例帮助实现这一过程。

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裂缝的自动识别和检测在图像处理领域具有广泛的应用。本文将介绍一种用于灰度图像中裂缝自动识别和检测的方法与流程,并提供相应的源代码。

  1. 图像预处理
    首先,对输入的灰度图像进行预处理以增强裂缝的可见性和减少噪声的影响。常见的预处理方法包括图像平滑、灰度拉伸、直方图均衡化等。这些方法可以改善图像的对比度和细节信息,有助于后续的裂缝检测。

下面是一个示例的图像预处理函数:

import cv2
import numpy as np

def preprocess_image(image):
    # 图像平滑
    smoothed = cv2.GaussianBl
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