岩心照片检测

图像预处理：对岩心照片进行去噪、对比度增强和光照均衡等处理，提高图像质量，使后续分析更准确。

颜色分析：通过颜色空间转换，提取相关颜色特征，用以区分岩石类型或特定矿物的存在。

纹理分析：使用纹理分析方法如灰度共生矩阵，提取纹理特征，帮助识别不同岩层或矿物质。

边缘检测：应用边缘检测算法（如Canny或Sobel）识别岩心边界、裂缝和地层界面。

形状分析：通过形态学操作（如膨胀、腐蚀）分析岩心中不同元素的形状和尺寸特征。

机器学习：使用训练有素的模型，结合图像特征进行自动分类和识别，提高检测的准确性和效率。

三维重建：对于多视角照片，运用计算机视觉算法构建岩心的三维模型，以便于更全面的分析。

岩心扫描仪：用于获取岩心样品的高分辨率图像，通过这些图像可以观察岩石的颜色、层理、裂隙等特征。

CT扫描仪：通过X射线对岩心进行断层扫描，生成三维图像，可以分析岩心内部结构和密度变化。

显微成像系统：用于在显微水平观察岩心的微观结构，帮助识别矿物成分和微小结构特征。

光学相机系统：捕捉岩心的连续照片，确保可以进行视觉分析和存档。

红外成像仪：利用红外光谱识别岩心的矿物分布及热特性变化。

图像处理软件：用于分析和解释岩心图像，从而获取定量数据和特征分析。