如何检测图像中的裂缝？答案

【问题标题】：How to detect a crack in an image?如何检测图像中的裂缝？
【发布时间】：2020-07-24 02:40:12
【问题描述】：

如何检测您在所附图像中看到的此类裂缝？我尝试了一些 OpenCV 算法，例如 blob 检测 (cv::SimpleBlobDetector)，但没有得到任何结果。

这是一个裁剪图像，完整图像还有一些其他特征，所以我不确定阈值是否可以工作，因为我必须得到检测到裂缝的边界框。一种方法是分配多个（感兴趣区域）ROI 并尝试在该 ROI 内进行检测，但该裂缝不会出现在图像中的同一位置。有什么想法吗？

这个问题可以通过机器/深度学习（如对象检测）来解决吗？如果我用破解数据集训练模型？因为图像的裂纹部分没有很多特征，所以我不确定这种方法是否有效。请指导。

谢谢。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

这些裂缝很难检测，因为图像有噪声（可能是 X 射线），对比度差，因此信噪比低。

我会尝试应用高斯滤波器进行降噪，但仅限于水平方向，以保留水平边缘。然后检测水平边缘。

这是关于 Gabor 过滤器的作用。你可以尝试不同的方向。

【讨论】：

非常感谢。我怎么不知道 Gabor 过滤器。我得到了合理的检测结果。但我相信需要更多的处理才能获得 100% 的结果。某些图像的信噪比非常低。现在，问题出现在 Gabor 上，我也得到了弯曲的部分。如果裂纹角度和曲线/边缘匹配。如何丢弃那些？如果裂缝是垂直的，我也会得到直的垂直边缘。
@maxpayne：我不明白你的意思“如果裂缝是垂直的，我也会得到直的垂直边缘。”这是预期的结果，不是吗？

【解决方案2】：

使用数学形态学运算。以matlab代码为例：

a=imread('in.png');
se=strel( 'disk', 7);
b = imgaussfilt(a,1.3);
c=b-imopen(b,se);
c=3*c;
d=imclearborder(c);
imwrite(d, 'out.png');

【讨论】：