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的灰度图像可以操作图像的每个像素。例如，如果希望随机像素具有另一个值，则有两种方法。第一种是通过直接更改矩阵中的点来更改这一点。第二种是使用内核东西来实现。内核是具有一定值的小矩阵，通常为 3x3，叠加在图像上充当滤波器。
（40*0） + （42*1） + （46*0） + （46*0） + （50*0） + （55*0） + （52*0） + （56*0） + （58*0） = 42上图显示了图像与内核卷积的结果。卷积是通过数值的相乘相加得到输出结果的过程。卷积可以实现图像的模糊，例如下图所示。
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。
图1显示了从道路上拍摄的图像，该道路的坑洼直接位于汽车前
图2显示了应用了阈值处理的图像，坑洼和清洁街道区域被突出显示。
Canny应用于图片3，其中可以找到轮廓。在这里，可以创建一个算法，以便查看轮廓是否为坑洞。
图4显示了选中坑洞的图像。
最终图像，带有绿色标记的区域为坑洞的位置。
更多坑洼检测的结果如下图所示。
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。
