👁️ ראייה ממוחשבת למהנדסים

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# Load image (1 = color, 0 = grayscale)
img = cv2.imread('gear_part.jpg')

# Convert to RGB for display (OpenCV uses BGR by default)
img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# Convert to Grayscale for processing
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

plt.imshow(img_rgb)
plt.title("Original Image")
plt.show()

# Canny Edge Detection
# Thresholds: 100 (min), 200 (max)
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

plt.imshow(edges, cmap='gray')
plt.title("Edge Detection")
plt.show()

# Gaussian Blur - מפחית רעשים
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (9, 9), 2)

# Median Filter - טוב לרעשים נקודתיים
median = cv2.medianBlur(gray, 5)

plt.subplot(1, 3, 1)
plt.imshow(gray, cmap='gray')
plt.title('Original')

plt.subplot(1, 3, 2)
plt.imshow(blurred, cmap='gray')
plt.title('Gaussian Blur')

plt.subplot(1, 3, 3)
plt.imshow(median, cmap='gray')
plt.title('Median Filter')
plt.show()

import cv2
import numpy as np

# 1. טעינת תמונה
image = cv2.imread('parts.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 2. טשטוש להפחתת רעשים
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (9, 9), 2)

# 3. זיהוי מעגלים באמצעות Hough Transform
circles = cv2.HoughCircles(
    blurred, 
    cv2.HOUGH_GRADIENT, 
    dp=1, 
    minDist=50, # מרחק מינימלי בין מעגלים
    param1=50, 
    param2=30, 
    minRadius=10, 
    maxRadius=100
)

# 4. ציור התוצאות
if circles is not None:
    circles = np.uint16(np.around(circles))
    count = 0
    for i in circles[0, :]:
        # צייר את המעגל החיצוני (ירוק)
        cv2.circle(image, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2)
        # צייר את המרכז (אדום)
        cv2.circle(image, (i[0], i[1]), 2, (0, 0, 255), 3)
        count += 1
    
    print(f"נמצאו {count} חלקים עגולים תקינים.")
else:
    print("לא נמצאו חלקים.")

# הצגה
cv2.imshow('Detected Parts', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# הוספת מדידת שטח ומיון לפי גודל
areas = []
for i in circles[0, :]:
    radius = i[2]
    area = np.pi * radius * radius
    areas.append(area)
    
    # הוסף טקסט עם מספר החלק
    cv2.putText(image, f'#{len(areas)}', 
                (i[0]-10, i[1]-i[2]-10), 
                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2)

print(f"שטח ממוצע: {np.mean(areas):.2f} פיקסלים")
print(f"שטח מקסימלי: {np.max(areas):.2f} פיקסלים")
print(f"שטח מינימלי: {np.min(areas):.2f} פיקסלים")