Python-OpenCV实现图像缺陷检测的实例
本文介绍在Jupyter Notebook中使用Python和OpenCV库进行图像缺陷检测的完整流程。通过读取图像并转换为灰度图，利用calcHist计算直方图分布，结合cv2.HISTCMP_BHATTACHARYYA进行巴氏距离相似度比对。设定0.1为阈值，低于该值判定为合格，否则为不合格，并在原图上标注结果，实现自动化的视觉质检。
2026-10-14
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本文介绍在Jupyter Notebook中使用Python和OpenCV库进行图像缺陷检测的完整流程。通过读取图像并转换为灰度图，利用calcHist计算直方图分布，结合cv2.HISTCMP_BHATTACHARYYA进行巴氏距离相似度比对。设定0.1为阈值，低于该值判定为合格，否则为不合格，并在原图上标注结果，实现自动化的视觉质检。
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