基于OpenCV的排针弯针检测方法及实现代码

我有一张排针的图片，需要使用OpenCV检测其中是否存在弯针。

更新：问题已解决 #

感谢Nick的帮助，我实现了一个效果不错的方案，虽不完美但可用！

核心思路：使用findContours函数查找图像中所有轮廓，遍历每个轮廓并通过minAreaRect计算最小外接矩形，绘制对应尺寸的矩形框。当矩形框宽度超过设定阈值时，判定该排针为弯针（不符合规格）。

for (const auto &entry: fs::directory_iterator(SAMPLES)) {
    try {
        // 加载源图像
        src = imread(entry.path(), IMREAD_COLOR);
        // 中值模糊处理
        medianBlur(src, blurred, 3);
        // 二值化阈值处理
        threshold(blurred, blurred, 100, 255, cv::THRESH_BINARY);

        // Canny边缘检测
        Canny(blurred, detected_edges, thres1, thres2, 3);
//            imshow("blurred", blurred);

        vector<vector<Point>> contours;
        // 查找图像中所有轮廓
        findContours(detected_edges, contours, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

        vector<RotatedRect> minRect(contours.size());
        vector<vector<Point>> contours_poly(contours.size());
        vector<Rect> boundRect(contours.size());

        int bendPins = 0;

        for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
            // 绑定轮廓对应的形状数据到向量
            minRect[i] = minAreaRect(contours[i]);
            approxPolyDP(contours[i], contours_poly[i], 3, true);
            boundRect[i] = boundingRect(contours_poly[i]);

            // 绘制外接矩形框
            Rect rect(boundRect[i].tl(), boundRect[i].br());
            rectangle(src, rect, Scalar(0, 0, 255), 2);

            // 判定弯针：矩形宽度超过阈值则标记
            if (rect.width > threshold_bend) {
                Point centerRect = (boundRect[i].br() + boundRect[i].tl()) * 0.5;
                circle(src, centerRect, 20, Scalar(255, 0, 255), 2);
                bendPins++;
            }

            // 绘制最小外接矩形的四条边
            Point2f rect_points[4];
            minRect[i].points(rect_points);
            for (int j = 0; j < 4; j++) {
                line(src, rect_points[j], rect_points[(j + 1) % 4], Scalar(0, 255, 255), 1);
            }
        }

        char buffer[100];
        snprintf(buffer, 100, "发现弯针数量: %d", bendPins);
        putText(src, buffer, Point(10, 25), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, Scalar(255, 255, 255), 2);

        imshow(entry.path().filename(), src);

        waitKey();

    } catch (const std::exception &e) {
        cout << e.what() << endl;
    }
}

检测结果 #

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Stefan de Kraker