visionmaster怎么在复杂光线条件下显测出10灰度值差异的区域

Question

需要定位图片中的一处缺陷，缺陷亮于其附近区域有灰度之差只有十左右，但图片因光照而使光照区域的灰度值与附近区域的差大于缺陷与其附近区域的灰度值差。我该如何定位该缺陷

Answer 1

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问题解答

你想在复杂光线条件下，使用 visionmaster 定位图片中的一处缺陷，该缺陷与其附近区域的灰度值差异只有十左右，但光照区域的灰度值与附近区域的差大于缺陷与其附近区域的灰度值差。

解决方案：

1. 灰度值 normalization：对图片进行灰度值 normalization，可以使用 Min-Max Scaler 或 Histogram Equalization 等方法，来减少光照区域的影响。
2. 灰度值差异计算：计算缺陷与其附近区域的灰度值差异，使用以下公式：

Δ = |I(x, y) - I(x-1, y-1)|

其中，I(x, y) 是图片的灰度值，x, y 是图片的坐标。

1. 阈值设置：设置一个阈值，例如 10，来确定灰度值差异是否大于缺陷与其附近区域的灰度值差异。
2. 缺陷定位：使用 above 方法计算的灰度值差异 Δ，来定位缺陷。

代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 灰度值 normalization
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img_gray = cv2.normalize(img_gray, None, 0.0, 1.0, cv2.NORM_MINMAX)

# 灰度值差异计算
delta = np.abs(img_gray - img_gray[1:, 1:])
delta = delta.sum(axis=(0, 1))

# 阈值设置
threshold = 10

# 缺陷定位
defects = np.where(delta > threshold)
print(defects)

注意：上述代码只是一个示例，实际实现中可能需要根据具体情况进行调整。