此外,对Blob进行后处理以获取客户需要的直观显示数据,例如将特征转换为真实世界单位或结果可视化。 整个过程为:获取图像->应用ROI->定位ROI->矫正图像->图像预处理->动态获取分割参数->分割图像->处理区域->特征提取->将像素坐标转换到世界坐标->结果显示或者输出。 * ball.hdev: Inspection of Ball Bonding *dev...
OpenCV4图像分析之BLOB特征分析 Blob分析 BLOB是图像中灰度块的一种专业称呼,更加变通一点的可以说它跟我们前面二值图像分析的联通组件类似,通过特征提取实现常见的各种灰度BLOB对象组件检测与分离。使用该检测器的时候,可以根据需要输入不同参数,得到的结果跟输入的参数息息相关。 Blob分析函数与演示 OpenCV中的Blob分析...
Basler视觉方案利用 FPGA处理流程简化了这一过程,通过直接在FPGA上运行Blob分析,提高了方案的实时性能,这一独特优势能够显著优化计算成本。 高效特征提取:专注于关键信息 典型的特征提取过程:去拜耳 > 色彩空间转换 > HSI 阈值处理 > 图像形态学处理 > Blob 分析 特征提取可将原始图像数据转化为数字特征,为物体检测和...
以Halcon中的六方晶格的特征提取为例,如下图2,采用动态阈值分割处多个晶体对象后,再对晶体进行形态变化及筛选,最终提取出复合条件的六方晶格。 图2a 原图(箭头为3个待抽取六方晶体) 图2b 分割出所有晶体 图2c 最终抽取出目标对象 Halcon代码如下:
在物体检测、分类等机器视觉任务中,特征提取过程是至关重要的。Basler的方案通过FPGA直接运行Blob分析,大大提升了处理速度,使得应用在实时性要求高的环境中依然保持高效。传统特征提取流程一般包括去拜耳、色彩空间转换、HSI阈值处理、图像形态学处理等多个步骤,最终通过Blob分析将原始图像数据转化为数字特征。然而,这些复杂...
特征提取:从检测到的Blob中提取特征信息,如面积、周长等。 可视化结果:将分析结果进行可视化,以便进一步处理或观察。 Python代码示例 我们将使用OpenCV库来实现Blob分析。在开始之前,请确保你已经安装了OpenCV库,可以通过以下命令进行安装: pipinstallopencv-python ...
一阶算法在整个卷积网络中进行特征提取、目标分类和位置回归,通过一次反向计算得到目标位置和类别,在识别精度稍弱于两阶段目标检测算法的前提下,速度有了极大的提升。 YOLOv1把输入图像统一缩放到448×448×3,再划分为7×7个网格,每格负责预测两个边界框bbox的位置和置信度。这两个b-box对应同一个类别,一个预测...
3.特征提取 对于每个标记的连通区域,提取其特征,如面积、周长、质心等。 这些特征可以用于后续的blob分析和识别。 4. blob分析 根据提取的特征,对blob进行分析和分类。 可以使用阈值法、聚类算法等方法对blob进行分类。 5.结果输出 将分析结果输出,可以是图像、数据表格或其他形式。 输出结果可以用于进一步的处理和应...
Blob分析流程通常包含：图像读取、尺寸获取、动态阈值分割、基于连通域分割、区域处理（如变换成凸型、按面积筛选）和特征提取（如熵值筛选）。以Halcon代码为例，从默认路径读取图像，获取尺寸并显示，通过动态阈值分割检测前景对象，基于连通域分割为多个区域，通过形状变换和面积筛选提取复合条件的对象，最后...