使用OpenCV检测坑洼

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本文将向大家介绍如何使用OpenCV库进行坑洼检测。

为什么要检测坑洼？

坑洼是道路的结构性指标，事先发现坑洼地可以延长高速公路的使用寿命，防止事故的发生，同时降低死亡率。

一种可行的解决方案是构建自动坑洞检测系统，该系统可通过云服务发送实时信息以提醒管理结构，来杜绝每天人工检查所产生的不必要花费。

OpenCV是一个帮助研究人员处理图像问题的库，该库提供了大量处理图像的方法。OpenCV的使用将有助于坑洼检测。

图像的基础知识

在了解代码之前，必须先了解图像的工作原理。

图像一般被划分为很多像素，每个像素的值范围介于 0 和 255 之间。转换为灰度时，范围从 0 到 1。

大小为28x28的灰度图像

所选内核对输入图像进行了模糊

阈值

阈值的概念很简单，给定一个图像，绘制其直方图并选择一个值。比该值大的每个像素都将变为黑色，比该值小的每个像素将变为白色，具体如下所示。

根据照明选择不同阈值的自适应阈值方法（这一方法可用于检测坑洞）。更多算法可以在OpenCV阈值文档中找到。

边缘检测

边缘检测算法将在图像中找到边缘。Canny是一种边缘检测算法，它将检测图像的边缘，并输出仅具有轮廓的图像。进一步的解释可以在这里找到。

使用不同参数应用的 Canny 图像

坑洼检测

我们可以将前面介绍的内核+阈值+边缘检测结合起来，并在道路上找到坑洼。

使用OpenCV进行坑洞检测并不难。此外，我们可以构建检测系统并将其与云和地图服务结合，以便提供有关选定区域坑洞的实时信息。