编号：A130
大小：13M
环境：Python3.9、OpenCV4.5、Pycharm2020
简介：基于OpenCV的公路或路面裂缝检测，据了解，全世界正在投入数百万美元用于公路/地铁隧道的维护和修复。如果能尽早发现裂纹，则可将该成本降至最低。由于修复过程取决于裂纹的类型，因此我们需要采取措施，以便下一步如何修复。如果我们能尽早找到裂缝，那将是一个非常好的决定。最初，我们需要拍摄非常透明的道路/混凝土基础设施图像。原因检测将取决于该图像。因此，任何用于扫描或捕获道路/混凝土基础设施图像的设备，都必须配置为拍摄高分辨率图像。在这些图像上，应用各种图像处理技术来提取裂纹信息。根据这些信息，可以使用一些决策算法对图像进行分类。该程序可用于任何物体或车辆采集的图像，这些物体或车辆携带图像传感终端、激光距离传感器、图像存储和处理服务器、中央控制系统和速度传感器。准确度取决于图像质量和准确捕获。

无论何时我们旅行，我们首先需要的是道路安全。所以，如果我们能确认我们的公路状况良好，那么事故就会自动减少。由于修建了公路，可以看到沥青/混凝土表面的裂缝或孔洞。一旦我们修补了裂缝，我们的旅程肯定会安全的。大多数情况下，事故都是由于道路状况不佳造成的。

在非常现代化的国家，他们有数千公里的高速公路。用人力检查这些道路很困难。因此，可以开发一种有效的道路状况自动检测系统，以确保道路安全。

这些公路裂缝可分为若干类型。根据这些裂缝，当局必须采取措施修复这些裂缝。最初可能需要检测裂纹的位置。为了实现这一点，需要一种视觉检测技术来捕获道路图像，然后进行分析。

因此，我们的最终目标是开发一种能够自动检测高速公路裂缝的系统。

依赖包：

numpy

opencv-python==3.4.2.16

opencv-contrib-python==3.4.2.16

matplotlib

方法：

此处，裂纹检测方法可分为以下几个步骤：

1.图像捕获

2.图像处理

3.图像分割

4.特征提取

运行展示

配套文件

我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频