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圖像處理
新聞詳情

圖像處理方法說明:灰度匹配+單直線

發(fā)布時間:2021-04-27 16:52:07 最后更新:2021-04-29 09:27:41 瀏覽次數(shù):1992

灰度匹配+單直線,通過直線擬合模塊獲得直線的特征值(直線角度和直線點坐標(biāo))。

匹配作為粗定位使用,直線擬合模塊根據(jù)粗定位自動改變位置;對于目標(biāo)比較固定的情況,可不采用粗定位功能。

當(dāng)不需要粗定位時,可跳過匹配類參數(shù)調(diào)整,直接對測量類參數(shù)進行調(diào)整。

通過圖像方法主處理下拉框選擇 灰度匹配+單直線 


【鼠標(biāo)操作】通過鼠標(biāo)改變 ROI 大小并拖放至合適區(qū)域作為學(xué)習(xí)的模板。

鼠標(biāo)改變 LGA 模塊的角度和位置進行直線擬合;特別地,鼠標(biāo)左鍵在 LGA 模塊的中點雙擊可改變尋邊模式(黑到白 或 白到黑)

【方法學(xué)習(xí)】保存該方法及模板。


VPP:表示有效點百分比例 

點擊高級參數(shù)進行匹配類參數(shù)調(diào)整 


【個數(shù)】希望尋找的目標(biāo)數(shù)量

【分?jǐn)?shù)】目標(biāo)與模板間的相似度分?jǐn)?shù)

【比例容差】目標(biāo)與模板間的大小比例變化

【角度基準(zhǔn)】目標(biāo)在圖像中的旋轉(zhuǎn)角度

【角度容差】在<角度基準(zhǔn)>基礎(chǔ)上的尋找角度范圍

【匹配位置】分?jǐn)?shù)最大,最左邊的,最右邊的,最上邊的,最下邊的

            當(dāng)圖像中存在多個目標(biāo)時,可選擇返回其中符合位置的一個。

【相關(guān)模式】Standard、Gain Normalized、Offset Normalized 及 Normalized

       Standard:目標(biāo)區(qū)域與模板間直接的相關(guān)度計算

            Gain Normalized:針對圖像產(chǎn)生對比度變化,先進行增益歸一化后再進行相關(guān)度計算

            Offset Normalized:針對光照引起的明暗變化,先進行像素值整體偏移歸一化后再進行相

關(guān)度計算

            Normalized:考慮 Gain 和 Offset 變化的歸一化相關(guān)度計算方式

【模板修改】彈出模板修改框?qū)δ0暹M行修改

模板修改 

如模板存在干擾區(qū)域,可通過鼠標(biāo)操作進行模板修改。


如下圖,算法將不再考慮被涂的紅色區(qū)域像素。

 

Gauge 量測模塊參數(shù)調(diào)整 


【使用匹配粗定位】 選擇是否需要粗定位。勾選后,量測模塊的姿態(tài)將跟隨匹配到的目標(biāo)姿態(tài)進行改變

【采樣點】 勾選后,顯示所有直線上的特征點,對調(diào)整下面的高級參數(shù)有幫助。如下圖:


【測量參數(shù)】

形狀的擬合,首先是通過在設(shè)定的方向上尋找出邊緣點,再進行相關(guān)形狀的擬合的。測量參數(shù)全部都是針對每一條路徑上的像素曲線變化率進行操作的。


形狀擬合中某一條路徑的尋點 路徑上的像素曲線及其變化率

    上右圖中,紅色曲線代表了左圖中紅色路徑上像素值的排列;藍色線代表了像素值曲線的變化率, 數(shù)學(xué)上是像素值曲線的一階導(dǎo)數(shù)??梢院唵蔚乩斫?,變化率曲線上的一個峰或一個谷對應(yīng)的就是一個邊緣上的過渡點,即是我們要尋找的邊緣點。

形狀擬合的基礎(chǔ)是每一條路徑上的尋找邊緣點操作,而尋找邊緣點操作主要是對像素曲線變化率的控制。

 

    像素變化率曲線上會有若干個概念,如下圖所示:

上圖中,藍色為像素變化率曲線。底下的藍色直線代表的是 Threshold;Threshold 與峰值(或谷值)

之間的差稱為 Amplitude;由 Threshold 及高于 Threshold 以上的變化率曲線圍成的稱為 Area。

<1> 選擇:包括 From Begin、From End、Largest Amplitude、Largest Area 及 Closet

           可能在一條路徑上會尋找到若干個過渡點,通過該參數(shù)控制選取哪一個作為邊緣點。From Begin:指從設(shè)定尋點方向開始的第一個過渡點作為邊緣點

From End: 指從設(shè)定尋點方向開始的最后一個過渡點作為邊緣點Largest Amplitude:以 Amplitude 最大值的過渡點作為邊緣點Largest Area:以 Area 最大值的過渡點作為邊緣點

Closet:以最靠近擬合模塊的中點線的過渡點作為邊緣點


下面 3 圖分別為 Largest Area、Largest Amplitude 及 From Begin 情況下的選擇的邊緣點。

<2>采樣步長:形狀擬合過程中的采樣點間隔,理解成每隔          Sampling          個像素就放置一條尋點路徑

<3>閾值: 高于此值的像素變化率峰值(或谷值)才被考慮成過渡點

<4>濾波:徑向平滑系數(shù),可過濾路徑上像素噪點

 

 濾 波 = 0                                                                 濾 波 = 10

擬合路徑上有一黑色噪點,調(diào)整濾波值做中值濾波,噪點被過濾,最終選擇了下方的擬合點。

<5>鄰比:形狀擬合時,一條路徑上可能出現(xiàn)多個過渡點。該參數(shù)表示當(dāng)前邊緣點的選擇參考鄰近多少個路徑的取點情況。

  

 鄰 比 = 0                                                                鄰 比 = 9

調(diào)整鄰比值表示右上圖中的紫色窗口,當(dāng)前路徑將參考紫色窗口內(nèi)其它點的選擇情況,放棄黑色噪點。

<6>最小幅值:高于此值的像素變化率曲線值才被考慮成邊緣點

<7>最小面積:高于此值的像素變化率曲線值才被考慮成邊緣點

【差異點剔除】

差異點是遠離有效點集合的點,它的出現(xiàn)會影響形狀(直線、圓、矩形)的逼近程度,需要將其剔除。下圖所示為剔除圓上的差異點:


<1>濾波次數(shù):在擬合過程中檢測差異點的次數(shù)

<2>濾波閾值:該值的倒數(shù)即為所有邊緣點到擬合出的直線的平均距離。

          到擬合直線距離大于該平均距離的點即為差異點。

<3>有效點比例:未被剔除的點即為有效點,該參數(shù)表示有效點占所有邊緣點的比例。

            該參數(shù)能檢測出直線邊是否有損壞。

函數(shù)取值 

    執(zhí)行 SY_IP_ImgProc()進行處理,返回 ImgProcResult 結(jié)果。其中,X、Y 為直線上某點坐標(biāo),

LineAngle 為直線角度。 

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