基于图像处理的裂缝检测与特征提取

一、引言

裂缝检测是基础设施监测中至关重要的一项任务,尤其是在土木工程和建筑工程领域。随着自动化技术的发展,传统的人工巡检方法逐渐被基于图像分析的自动化检测系统所取代。通过计算机视觉和图像处理技术,能够高效、精确地提取裂缝的几何特征,如长度、宽度、方向、面积等,从而为工程质量评估提供数据支持。

本文将详细介绍一段用于裂缝检测与特征提取的 Python 代码,重点讲解其实现的核心算法与关键步骤,分析其应用场景与潜在的扩展方向,帮助读者了解如何通过图像处理与几何分析来解决实际问题。

二、核心算法与流程概述

该代码的主要目的是处理裂缝图像,并提取相关的几何特征。实现过程包括以下几个核心步骤:

  1. 裂缝图像预处理:对输入图像进行灰度化、二值化,并应用形态学操作(如膨胀、腐蚀、闭操作等)来去噪并填补裂缝区域。
  2. 骨架提取与细化:采用改进的 Zhang-Suen 细化算法提取裂缝的骨架,确保裂缝的宽度为单像素。
  3. 裂缝特征计算
    • 裂缝长度:基于骨架的连通域分析,估算裂缝的总长度。
    • 裂缝宽度:通过法线方向与轮廓边界插值计算裂缝的宽度。
    • 裂缝方向:使用主方向算法估算裂缝的走向,并转换为度分秒(DMS)格式。
    • 裂缝面积与类型:计算裂缝的面积并进行分类(块状裂缝 vs 线性裂缝)。
  4. 结果可视化与输出:将所有特征(长度、宽度、方向、面积)输出到文件,并通过 Matplotlib 可视化处理后的图像。

1. 图像预处理与二值化

图像预处理是裂缝检测过程中的第一步。首先将输入图像转换为灰度图像,然后进行二值化处理。接下来,通过高斯滤波去噪,并对二值图像应用形态学操作(如膨胀、腐蚀和闭操作)来去除噪点并填充裂缝区域。

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