python識別工業(yè)相機(jī)鏡頭異常污染的核心方法是結(jié)合圖像處理與機(jī)器學(xué)習(xí)，首先采集固定參數(shù)下的圖像，接著進(jìn)行灰度化、降噪和圖像增強(qiáng)等預(yù)處理操作，隨后提取邊緣、紋理及統(tǒng)計(jì)特征，最后利用svm、隨機(jī)森林或cnn等模型進(jìn)行分類訓(xùn)練與預(yù)測，從而實(shí)現(xiàn)鏡頭污染檢測。

直接來說，Python識別工業(yè)相機(jī)鏡頭異常污染，主要靠圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)，簡單說就是讓電腦“看”照片，然后告訴我們鏡頭臟不臟。

解決方案

1. 圖像采集： 首先，你需要從工業(yè)相機(jī)獲取圖像。確保在正常光照條件下拍攝，并且相機(jī)參數(shù)（如曝光、增益等）是固定的。

2. 圖像預(yù)處理： 圖像預(yù)處理是關(guān)鍵。這包括：

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   • 灰度化： 將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，減少計(jì)算量。
   • 降噪： 使用高斯濾波或者中值濾波去除圖像中的噪聲。
   • 圖像增強(qiáng)： 可以使用直方圖均衡化或者對比度拉伸來增強(qiáng)圖像的對比度，讓污染更明顯。

   import cv2
   import numpy as np
   
   def preprocess_image(image):
       gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
       blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # 高斯濾波
       # 或者
       # blurred = cv2.medianBlur(gray, 5) # 中值濾波
       equalized = cv2.equalizeHist(blurred) # 直方圖均衡化
       return equalized

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3. 特征提?。?/strong> 提取圖像中與污染相關(guān)的特征。常用的特征包括：

   • 邊緣檢測： 使用Canny邊緣檢測算法找到圖像中的邊緣。污染通常會改變邊緣的形態(tài)。
   • 紋理分析： 使用灰度共生矩陣（GLCM）或者局部二值模式（LBP）提取圖像的紋理特征。污染會改變圖像的紋理。
   • 統(tǒng)計(jì)特征： 計(jì)算圖像的均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)特征。污染可能會影響這些統(tǒng)計(jì)量。

   def extract_features(image):
       edges = cv2.Canny(image, 100, 200) # Canny邊緣檢測
       # 計(jì)算紋理特征 (簡化示例)
       mean = np.mean(image)
       std = np.std(image)
       return edges.flatten(), mean, std # 返回邊緣圖，均值，標(biāo)準(zhǔn)差

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4. 模型訓(xùn)練： 使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對提取的特征進(jìn)行分類。你需要準(zhǔn)備一個包含“干凈鏡頭”和“污染鏡頭”的圖像數(shù)據(jù)集，并為每張圖像打上標(biāo)簽。常用的模型包括：

   

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   • 支持向量機(jī)（SVM）： 適用于小樣本數(shù)據(jù)集。
   • 隨機(jī)森林： 適用于高維特征。
   • 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）： 適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，可以自動學(xué)習(xí)特征。

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.svm import SVC
   from sklearn.metrics import accuracy_score
   
   # 假設(shè) features 是特征矩陣， labels 是標(biāo)簽向量
   # features, labels = load_data()
   
   # 劃分訓(xùn)練集和測試集
   # X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)
   
   # 創(chuàng)建 SVM 模型
   # model = SVC(kernel='linear')
   
   # 訓(xùn)練模型
   # model.fit(X_train, y_train)
   
   # 預(yù)測
   # y_pred = model.predict(X_test)
   
   # 評估模型
   # accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
   # print(f"Accuracy: {accuracy}")

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5. 污染檢測： 將新的圖像輸入到訓(xùn)練好的模型中，模型會判斷鏡頭是否被污染。

    def preprocess_image_with_clahe(image):
        gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
        equalized = clahe.apply(gray)
        return equalized