胶囊缺陷检测算法

Ｃ++语言开发，胶囊缺陷检测程序，里面也包括胶囊图片数据集，检测准确率高．

#include “opencv2/imgproc/imgproc.hpp“
#include “opencv2/highgui/highgui.hpp“

#include 
#include 
#include 
#include 
#include
using namespace cv;
using namespace std;
int kernel_size = 3;
char print_flag ;
static void help（）
{
	cout << “请在image窗口用鼠标分别对不同的区域（背景、体区、帽区、套合区）进行标注，然后按空格键，以完成分水岭算法，然后才能开始进行识别“ << endl;
	cout << “识别结果在命令窗口给出“<}
Mat markerMask img;
Point prevPt（-1 -1）;

static void onMouse（int event int x int y int flags void*）
{
	if （x < 0 || x >= img.cols || y < 0 || y >= img.rows）
		return;
	if （event == CV_EVENT_LBUTTONUP || !（flags & CV_EVENT_FLAG_LBUTTON））
		prevPt = Point（-1 -1）;
	else if （event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN）
		prevPt = Point（x y）;
	else if （event == CV_EVENT_MOUSEMOVE && （flags & CV_EVENT_FLAG_LBUTTON））
	{
		Point pt（x y）;
		if （prevPt.x < 0）
			prevPt = pt;
		line（markerMask prevPt pt Scalar::all（255） 5 8 0）;
		line（img prevPt pt Scalar::all（255） 5 8 0）;
		prevPt = pt;
		imshow（“image“ img）;
	}
}

int main（int argc char** argv）
{
	char* filename = argc >= 2 ? argv[1] : （char*）“D://flaw2.BMP“;
	Mat img0 = imread（filename 1） imgGray;
	ofstream outfile;
	outfile.open（“myfile.txt“）;
	print_flag = 0;
	if （img0.empty（））
	{
		cout << “Couldn‘g open image “ << filename << “\n“;
		return 0;
	}
	help（）;
	namedWindow（“image“ 1）;
	namedWindow（“markerMask“ 1）;

//Canny
	Mat src_gray src_canny src_blur;
	cvtColor（img0 src_gray CV_BGR2GRAY）;
	blur（src_gray src_blur Size（3 3））;
	imshow（“Blur“ src_blur）;
	Canny（src_blur src_canny 25 80 kernel_size）;
	imshow（“Canny“src_canny）;
//Hough
	Mat src_hough;
	char warp_flag = 0;
	img0.copyTo（src_hough）;
	vector lines;
	double angle_sum=0angle_avr=0;
	//					last three:	threshold	minLinLength maxLineGap
	HoughLinesP（src_canny lines 1 CV_PI / 180 30 100 10）;
	if （lines.size（） > 0）
	{
		vector angle（lines.size（））;
		for （size_t i = 0; i < lines.size（）; i++）
		{
			Vec4i l = lines[i];
			line（src_hough Point（l[0] l[1]） Point（l[2] l[3]） Scalar（0 0 255） 3 CV_AA）;
			angle[i] = atan2（（l[1] - l[3]）（ l[2] - l[0]））;
			printf（“%d %d %d %d %f\n“ l[0]l[1]l[2]l[3]angle[i]）;
			angle_sum += angle[i];
		}
		angle_avr = angle_sum / lines.size（）;
		angle_avr = angle_avr / CV_PI * 180;
		if （angle_avr < 0）
		{
			angle_avr += 180;
		}
		printf（“avrage is %f\n“ angle_avr）;
		if （angle_avr==90.00）
		{
			printf（“no warp need\n“）;
			warp_flag = 0;
		}
		else
		{
			warp_flag = 1;
		}
	}
	else
	{
		printf（“no warp need\n“）;
		warp_flag = 0;
	}
	imshow（“Hough“src_hough）;

//仿射变换
	Mat src_warp;
	if （warp_flag == 1）
	{
		warp_flag = 0;
		Mat rot_mat（2 3 CV_32FC1）;
		Point center = Point（img0.cols / 2 img0.rows / 2）;
		double scale = 1;


		//-表示顺时针 +表示逆时针
		rot_mat = getRotationMatrix2D（center （90 - angle_avr） scale）;
		warpAffine（img0 src_warp rot_mat src_warp.size

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        6313  2017-07-03 10:26  Capsule-defect-detection-master\mask.jpg
     文件       17635  2017-07-03 10:26  Capsule-defect-detection-master\main.cpp
     文件       18046  2017-07-03 10:26  Capsule-defect-detection-master\LICENSE
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     文件      308278  2017-07-03 10:26  Capsule-defect-detection-master\flaw9.bmp
     文件      308278  2017-07-03 10:26  Capsule-defect-detection-master\flaw8.bmp
     文件      308278  2017-07-03 10:26  Capsule-defect-detection-master\flaw7.bmp
     文件      308278  2017-07-03 10:26  Capsule-defect-detection-master\flaw6.bmp
     文件      308278  2017-07-03 10:26  Capsule-defect-detection-master\flaw5.bmp
     文件      308278  2017-07-03 10:26  Capsule-defect-detection-master\flaw4.bmp
     文件      308278  2017-07-03 10:26  Capsule-defect-detection-master\flaw3.bmp
     文件      308278  2017-07-03 10:26  Capsule-defect-detection-master\flaw2.bmp
     文件      308278  2017-07-03 10:26  Capsule-defect-detection-master\flaw10.bmp
     文件      308278  2017-07-03 10:26  Capsule-defect-detection-master\flaw1.bmp