机器视觉应用软件开发步骤及流程 |
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机器视觉应用软件开发步骤及流程
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点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达机器视觉工程应用主要可划分为硬件和软件两大部分。 硬件：工程应用的第一步就是硬件选型。硬件选型很关键，因为它是你后面工作的基础。主要是光源、工业相机和镜头选择。 软件：目前业内商业库主要有Halcon，康耐视，DALSA，evision，NI等，开源库有OpenCV.其中NI的labview+vision模块。
机器视觉工程应用的基本开发思路是： 一、图像采集，二、图像分割，三、形态学处理，四、特征提取，五、输出结果。 下面在Halcon下对这四个步骤进行讲解。 一、图像采集： Halcon通过imageacquisition interfaces对各种图像采集卡及各种工业相机进行支持。其中包括：模拟视频信号，数字视频信号Camera Link,数字视频信号IEEE 1394,数字视频信号USB2.0,数字视频信号Gigabit Ethernet等。 Halcon通过统一的接口封装上述不同相机的image acquisition interfaces,从而达到算子统一化。不同的相机只需更改几个参数就可变更使用。 Halcon图像获取的思路：1、打开设备，获得该设备的句柄。2、调用采集算子，获取图像。 1、打开设备，获得该设备的句柄。 open_framegrabber('DahengCAM', 1, 1, 0, 0, 0, 0, 'interlaced', 8, 'gray', -1, 'false','HV-13xx', '1', 1, -1, AcqHandle) //连接相机，并设置相关参数Parameter Values Default Type Description Name 'DahengCAM' string Name of the HALCON interface. HorizontalResolution 1 1 1表示水平全部，2为水平1/2，表示图像截取。 VerticalResolution 11同上，表示垂直方向。 ImageWidth0 integer 所需的图像部分的宽度（'0 '代表了完整的图像）。 ImageHeight0integer所需的图像部分的高度（0”是完整的图像）StartRow0integer所需的图像部分左上方的像素行坐标StartColumn0integer所需的图像部分左上方的像素列坐标Field忽视BitsPerChannel忽视ColorSpace'default', 'gray', 'rgb''gray'stringHALCON图像的通道模式Generic忽视ExternalTrigger'false', 'true' 'false'string外部触发状态CameraType'HV-13xx', 'HV-20xx', 'HV-30xx', 'HV-31xx','HV-50xx', 'SV-xxxx''HV-13xx'string所连接的摄像机系列型。Device'1', '2', '3', ...'1'string相机连接第一个设备号“1”，第二个设备编号“2”。Port忽视LineIn忽视2、调用采集算子，获取图像。 grab_image (Image, AcqHandle) //（同步采集）完后处理图像，然后再采集图像。采集图像的速率受处理速度影响。 grab_image_async (Image, AcqHandle,MaxDelay) //（异步采集），一幅画面采集完后相机马上采集下一幅画面，不受处理速度影响。其中第三个参数为：MaxDelay，表示异步采集时可以允许的最大延时，本次采集命令距上次采集命令的时间不能超出MaxDelay，超出即重新采集。图像采集其他相关算子： grab_image_start，该算子开始命令相机进行异步采集。只能与grab_image_async（异步采集）一起使用。 例子： * Select a suitable image acquisition interface nameAcqName open_framegrabber(AcqName,1,1,0,0,0,0,'default',-1,'default',-1.0,\ 'default','default','default',-1,-1,AcqHandle) grab_image(Image1,AcqHandle)//进行同步采集 * Start next grab grab_image_start(AcqHandle,-1.0)//命令相机进行异步图像采集开始 * Process Image1 ... * Finish asynchronous grab + start next grab grab_image_async(Image2,AcqHandle,-1.0)//读取异步采集的图像 * Process Image2 ... close_framegrabber(AcqHandle)3、相机参数读写 读取相机参数： info_framegrabber( : : Name, Query : Information, ValueList)写相机参数： set_framegrabber_param( : : AcqHandle, Param, Value : )
二、图像分割： 图像分割的定义： 所谓图像分割是指将图像中具有特殊含义的不同区域分割开来，这些区域是互相不交叉的，每个区域都满足特定区域的一致性。 1、基于阈值的图像分割 threshold —采用全局阈值分割图像。 格式： threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray : ) 自动全局阈值分割的方法： （1）计算灰度直方图 （2）寻找出现频率最多的灰度值（最大值） （3）在threshold中使用与最大值有一定距离的值作为阈值 代码： gray_histo(Regions, Image，AbsoluteHisto, RelativeHisto) //计算出图像区域内的绝对和相对灰度值直方图。 PeakGray := sort_index(AbsoluteHisto)[255] //求出出现频率最多的灰度值 threshold(Image,Region,0,PeakGray-25) bin_threshold — 使用一个自动确定的阈值分割图像。 格式：bin_threshold(Image : Region : : ) dyn_threshold —使用一个局部阈值分割图像。 格式：dyn_threshold(OrigImage, ThresholdImage : RegionDynThresh : Offset, LightDark : ) 例子： mean_image(Image,Mean,21,21) dyn_threshold(Image,Mean, RegionDynThresh,15,'dark') var_threshold —阈值图像局部均值和标准差的分析。 格式：var_threshold(Image : Region : MaskWidth, MaskHeight, StdDevScale, AbsThreshold, LightDark : ) 2、基于边缘的图像分割：寻找区域之间的边界 watersheds —从图像中提取分水岭和盆地。 格式：watersheds(Image : Basins, Watersheds : : ) watersheds_threshold —使用阈值从图像中提取分水岭和盆地。 格式：watersheds_threshold(Image : Basins : Threshold : )
3、基于区域的图像分割：直接创建区域
三、形态学处理 形态学处理以集合运算为基础。 腐蚀、膨胀、开操作、闭操作是所有形态学图像处理的基础。 开操作（先腐蚀再膨胀）使对象的轮廓变得光滑，断开狭窄的间断和消除细的突出物。 闭操作（先膨胀再腐蚀）消弥狭窄的间断和长细的鸿沟，消除小的孔洞，填补轮廓线的断裂。 形体学基础算子： erosion1 dilation1 opening closing 常用的形态学相关算子 connection select_shape opening_circle closing_circle opening_rectangle1 closing_rectangle1 complement difference interp union1 shaps_trans fill_up 形态学高级算子： boundary skeleton 四、特征提取： 1、区域特征： area moments smallest_rectangle1 smallest_circle convexity：区域面积与凸包面积的比例 contlength：区域边界的长度 compactness 2、灰度特征 estimate_noise select_gray 五、输出结果： （1）获取满足条件的区域 （2）区域分类，比如OCR （3）测量 （4）质量检测 原文引自：http://www.cnblogs.com/hanzhaoxin/archive/2013/02/15/2912879.html 向作者致敬！！ 声明：部分内容来源于网络，仅供读者学习、交流之目的。文章版权归原作者所有。如有不妥，请联系删除。 下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程 在「小白学视觉」公众号后台回复：扩展模块中文教程，即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版，涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。 下载2：Python视觉实战项目52讲 在「小白学视觉」公众号后台回复：Python视觉实战项目，即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目，助力快速学校计算机视觉。 下载3：OpenCV实战项目20讲 在「小白学视觉」公众号后台回复：OpenCV实战项目20讲，即可下载含有20个基于OpenCV实现20个实战项目，实现OpenCV学习进阶。 交流群 欢迎加入公众号读者群一起和同行交流，目前有SLAM、三维视觉、传感器、自动驾驶、计算摄影、检测、分割、识别、医学影像、GAN、算法竞赛等微信群（以后会逐渐细分），请扫描下面微信号加群，备注：”昵称+学校/公司+研究方向“，例如：”张三 + 上海交大 + 视觉SLAM“。请按照格式备注，否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告，否则会请出群，谢谢理解~
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