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[Python][OpenCV]螺絲鎖附間距檢測
本教學將介紹如何使用 OpenCV 來檢測螺絲的鎖附間距，並提供完整的 Python 程式碼來實作這項功能。
🔹 1. 設計目標
- 使用二值化處理與形態學運算來強化影像
- 計算螺絲之間的間距
- 視覺化結果，標記最大間距並顯示數值
🔹 2. 測試用螺絲影像
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本文探討AI筆記工具的優缺點、選擇建議及未來趨勢，比較NotebookLM、OneNote+Copilot、Notion AI、Obsidian+GPT插件和Palantir Foundry等工具，並強調安全注意事項及個人需求評估的重要性。
呈上篇文章，針對單排的圖像文字增加間隔，但如果文字是雙排呢
[OpenCV][Python]OCR分割及增加間隔[單排文字]
接續上一邊，分割了螺絲與螺母的圖像，但分割後的結果，因為螺絲過於接近的關係，沒有切割乾淨，會有其他螺絲的頭或者身體，這樣會影響到後續量測。
[OpenCV應用][Python]擷取出螺絲或螺母的影像
本文主要是，如何去除掉不要的背景雜物。
下層為原先分割的圖，上層為去除背景雜物的圖。
此篇為上一篇文章的延伸，先辦別是螺絲還是螺母才擷取出影像。
[OpenCV應用][Python]利用findContours辨識螺絲還是螺母
因為可能會需要另外處理螺絲與螺母才可以準確地去做量測，所以第一步就是先分割出這兩種的圖像。
先上成果圖，如果是螺母的話就標註 is circle來區分。
簡單的用圖表加文字說明AOI辨識
在此文章的範例中:
影像前處理：色彩空間轉換(灰階) -> 二值化閥值處理
演算法：尋找輪廓
數值判斷：長，寬，面積，周長
圖片來源
程式碼
import cv2
import nu
介紹OpenCV中的cv2.matchTemplate和cv2.minMaxLoc函數的使用方法和參數，提供程式範例以及相關特徵匹配的詳細介紹，讓讀者對此有更深入的瞭解。
[OpenCV應用][Python]找出圖像中的四個方位的邊緣點求出寬高
呈上篇應用Numpy找到的座標點，那我們如何捨棄掉差異過大的座標點呢?
可能圖像物件邊緣不佳，採樣就會差異過大，造成計算出的寬高是不準確的。
遇到這種狀況，就可以使用下方的程式範例來篩選座標點。
為求方便，此範例跟圖
觀看本文將可以學習到如何利用Numpy求得物件的邊緣點，及算出物件的寬跟高。
有詳細的程式邏輯說明，及各函式用法說明。
綠點及紅點則是採樣到的邊界點，比較粗的點是偵測到的最大值
完整程式碼
import cv2
import numpy as np
import matplotl
大部分在求物件的寬度及高度，都會想到用OpenCV的findContours函式來做，從找到的輪廓中來計算物件的面積，周長，邊界框等屬性，從而得到物體的寬度與高度
[OpenCV應用][Python]利用findContours找出物件邊界框求出寬度及高度
本文將用不同的方法，利用Numpy
本文將利用OpenCV的findContours函式，從找到的輪廓中來計算物件的面積，周長，邊界框等屬性，從而得到物體的寬度與高度。
一般來說，我們在進行輪廓檢測時，會先進行圖像二值化，將對象轉換為白色，背景為黑色。這樣，在找到輪廓後，輪廓的點就會以白色表示，背景為黑色。
結果圖
從圖中綠色框
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[OpenCV應用][Python]擷取出螺絲或螺母的影像
本文主要是，如何去除掉不要的背景雜物。
下層為原先分割的圖，上層為去除背景雜物的圖。
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演算法：尋找輪廓
數值判斷：長，寬，面積，周長
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一般來說，我們在進行輪廓檢測時，會先進行圖像二值化，將對象轉換為白色，背景為黑色。這樣，在找到輪廓後，輪廓的點就會以白色表示，背景為黑色。
結果圖
從圖中綠色框