文件編號：A130

文件大小：13M

開發(fā)環(huán)境：Python3.9、OpenCV4.5、Pycharm2020

猿創(chuàng)承諾：該項目親測正常運行，需遠程調試部署需另外收費，確保正常使用，不能正常使用全額退款。

簡要概述：基于OpenCV的公路或路面裂縫檢測，據(jù)了解，全世界正在投入數(shù)百萬美元用于公路/地鐵隧道的維護和修復。如果能盡早發(fā)現(xiàn)裂紋，則可將該成本降至最低。由于修復過程取決于裂紋的類型，因此我們需要采取措施，以便下一步如何修復。如果我們能盡早找到裂縫，那將是一個非常好的決定。最初，我們需要拍攝非常透明的道路/混凝土基礎設施圖像。原因檢測將取決于該圖像。因此，任何用于掃描或捕獲道路/混凝土基礎設施圖像的設備，都必須配置為拍攝高分辨率圖像。在這些圖像上，應用各種圖像處理技術來提取裂紋信息。根據(jù)這些信息，可以使用一些決策算法對圖像進行分類。該程序可用于任何物體或車輛采集的圖像，這些物體或車輛攜帶圖像傳感終端、激光距離傳感器、圖像存儲和處理服務器、中央控制系統(tǒng)和速度傳感器。準確度取決于圖像質量和準確捕獲。

無論何時我們旅行，我們首先需要的是道路安全。所以，如果我們能確認我們的公路狀況良好，那么事故就會自動減少。由于修建了公路，可以看到瀝青/混凝土表面的裂縫或孔洞。一旦我們修補了裂縫，我們的旅程肯定會安全的。大多數(shù)情況下，事故都是由于道路狀況不佳造成的。

在非常現(xiàn)代化的國家，他們有數(shù)千公里的高速公路。用人力檢查這些道路很困難。因此，可以開發(fā)一種有效的道路狀況自動檢測系統(tǒng)，以確保道路安全。

這些公路裂縫可分為若干類型。根據(jù)這些裂縫，當局必須采取措施修復這些裂縫。最初可能需要檢測裂紋的位置。為了實現(xiàn)這一點，需要一種視覺檢測技術來捕獲道路圖像，然后進行分析。

因此，我們的最終目標是開發(fā)一種能夠自動檢測高速公路裂縫的系統(tǒng)。

依賴包：

numpy

opencv-python==3.4.2.16

opencv-contrib-python==3.4.2.16

matplotlib

方法：

此處，裂紋檢測方法可分為以下幾個步驟：

1.圖像捕獲

2.圖像處理

3.圖像分割

4.特征提取

按需寫作：

演示視頻：

點擊查看：系統(tǒng)演示視頻

運行效果：

遠程協(xié)助：

溫馨提示：索煒達.猿創(chuàng)官方提供收費遠程協(xié)助，確保您項目運行成功。

點擊查看：遠程協(xié)助相關事項

我們提供完整項目文件清單如下：

文件目錄

 ├ 1.項目源碼

 ├ 2.運行截圖

 └ 3.演示視頻