一、利用直方图的方式进行批量的图片缺陷检测（方法简单）
二、步骤（完整代码见最后）
2.1灰度转换（将原图和要检测对比的图分开灰度化）
灰度化的作用是因为后面的直方图比较需要以像素256为基准进行相关性比较
img = cv2.imread("0.bmp")
#原图灰度转换
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
#循环要检测的图，均灰度化
for i in range(1, 6):
t1=cv2.cvtColor(cv2.imread(str(i)+".bmp"),cv2.COLOR_RGB2GRAY)
2.2 直方图计算（结果其实是二维的图表–用画图的方式展示）
calcHist参数讲解
- 第一个参数：必须为列表[],哪怕只有一个图片，image输入图像
- channels:：传入图像的通道，如果是灰度图像，那就不用说了，只有一个通道，值为0，如果是彩色图像（有3个通道），那么值为0,1,2,中选择一个，对应着BGR各个通道。这个值也得用[]传入。
- mask：掩膜图像。如果统计整幅图，那么为none。主要是如果要统计部分图的直方图，就得构造相应的炎掩膜来计算。
- histSize：灰度级的个数，需要中括号，比如[256]
- ranges:像素值的范围，通常[0,256] ，有的图像如果不是0-256，比如说你来回各种变换导致像素值负值、很大，则需要调整后才可以。
#直方图计算的函数，反应灰度值的分布情况 hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0.0,255.0]) h1 = cv2.calcHist([t1], [0], None, [256], [0.0,255.0])2.3 相关性比较
cv2.compareHist(H1, H2, method)
其中：
- H1，H2 分别为要比较图像的直方图
- method - 比较方式
- 比较方式（method）
- 相关性比较 (method=cv.HISTCMP_CORREL) 值越大，相关度越高，最大值为1，最小值为0-----------------------只用一种固然不是很严谨，但这里做示范，把阈值调高也差不多（取大于等于0.9）
- 卡方比较(method=cv.HISTCMP_CHISQR 值越小，相关度越高，最大值无上界，最小值0
- 巴氏距离比较(method=cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA) 值越小，相关度越高，最大值为1，最小值为0
#相关性计算，采用相关系数的方式 result = cv2.compareHist(hist,h1,method=cv2.HISTCMP_CORREL)2.4 展示结果（判断阈值）
相关系数含义参考表
im = Image.open(str(i) + ".bmp") draw = ImageDraw.Draw(im) fnt = ImageFont.truetype(r'C:\Windows\Fonts\simsun.ttc', 30) #这里视作》=0.9认为相似，即合格 if result >=0.9: draw.text((5, 10), u'合格', fill='red', font=fnt) else: draw.text((5, 10), u'不合格', fill='red', font=fnt) im.show("result" +str(i) + ".png")三、完整代码
# -*- coding: UTF-8 -*- import cv2 from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont img = cv2.imread("0.bmp") #原图灰度转换 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) for i in range(1, 6): t1=cv2.cvtColor(cv2.imread(str(i)+".bmp"),cv2.COLOR_RGB2GRAY) #直方图计算的函数，反应灰度值的分布情况 hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0.0,255.0]) h1 = cv2.calcHist([t1], [0], None, [256], [0.0,255.0]) #相关性计算，采用相关系数的方式 result = cv2.compareHist(hist,h1,method=cv2.HISTCMP_CORREL) im = Image.open(str(i) + ".bmp") draw = ImageDraw.Draw(im) fnt = ImageFont.truetype(r'C:\Windows\Fonts\simsun.ttc', 30) #这里视作》=0.9认为相似，即合格 if result >=0.9: draw.text((5, 10), u'合格', fill='red', font=fnt) else: draw.text((5, 10), u'不合格', fill='red', font=fnt) im.show("result" +str(i) + ".png")在线教程
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- 计算机视觉中的多视图几何
- PyTorch-官方推荐教程-英文版
- 《神经网络与深度学习》(邱锡鹏-20191121)
- …
第一阶段：零基础入门（3-6个月）
新手应首先通过少而精的学习，看到全景图，建立大局观。 通过完成小实验，建立信心，才能避免“从入门到放弃”的尴尬。因此，第一阶段只推荐4本最必要的书（而且这些书到了第二、三阶段也能继续用），入门以后，在后续学习中再“哪里不会补哪里”即可。
第二阶段：基础进阶（3-6个月）
熟读《机器学习算法的数学解析与Python实现》并动手实践后，你已经对机器学习有了基本的了解，不再是小白了。这时可以开始触类旁通，学习热门技术，加强实践水平。在深入学习的同时，也可以探索自己感兴趣的方向，为求职面试打好基础。
第三阶段：工作应用
这一阶段你已经不再需要引导，只需要一些推荐书目。如果你从入门时就确认了未来的工作方向，可以在第二阶段就提前阅读相关入门书籍（对应“商业落地五大方向”中的前两本），然后再“哪里不会补哪里”。