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...
connection (Regions, ConnectedRegions) 5.blob分析 点击特征直方图 可以通过选取面积的最小值和最大值,通过面积来选取特征 同样可以添加特征,比如圆度,越接近1,越接近圆 最后点击插入代码 8.查看区域 通过计算连通域得到的ConnectedRegions,查看,可以右击该图片变量,选择清除/显示,就可以查看该区域了 9.获得面积和区...
1.概述 Blob分析就是将图像进行二值化,分割后得到前景和背景,然后进行连通域检测,从而得到Blob块的过程。简言之,Blob分析就是在一块“光滑”区域内,通过分析区域的面积、周长、重心等,我们可以将某些出现“突变”的小区域寻找出来,其中“面积”、“周长”、“重心”等属性即为区域的特征。 2. 常见的区域特征 '...
halcon 深度学习 学习特征 halcon训练,引言机器视觉中缺陷检测分为一下几种:blob分析+特征模板匹配(定位)+差分光度立体特征训练测量拟合频域+空间域结合:深度学习本篇博文主要是对缺陷图像的纹理特征训练进行详细分析。特征训练在纹理中找瑕疵。基于高斯混合模型(GMM
斑点分析主要包括三个部分: 获取图像 分割图像 采集图像后,接下来的任务是选择前景像素。这也称为分割。结果 在HALCON中通常将此过程为Blob(二进制大对象),数据类型为区域(a region)。 提取目标特征 在最后一步中,将计算出诸如面积(像素数),重心或方向之类的特征 ...
blob分析+特征检测+差分 频域分析+空间域分析 光度立体法 特征训练(深度学习领域) 测量+拟合方法(通过测量结果知道有缺陷) Halcon中的缺陷检测案例 案例一(blob+特征) 检测饼干🍪完整性 这里的blob+特征中的特征意思是,根据对象的形状特征来判断好坏,比如这里通过对分割得到的区域的面积阈值来判断是否有碎块 ...
1、Blob分析 计算机视觉中的Blob是指图像中的一块连通区域,Blob分析就是对前景/背景分离后的二值图像,进行连通域提取和标记。标记完成的每一个Blob都代表一个前景目标,然后就可以计算Blob的一些相关特征。其优点在于通过Blob提取,可以获得相关区域的信息,但是速度较慢,分析难度大。Blob分析就是对这一块连通区域进行几...
Blob分析主要由三个部分组成：获取图像 首先是获取一张图像。分割图像 当已经获取了图像，接下来的任务就是去选择前景像素，这个也被称为分割。这个处理的结果被参考为blobs (二进制大对象)。在HALCON中，数据类型为一个区域。提取特征 在最后一步，去计算特征，诸如面积（如，像素的数量），重心，或者方向。第一个...
在Halcon中,Blob是一个提取所得的region。Blob分析是指对该二值区域,进行面积、周长重心等特征的分析。 如下图所示:左边是一副原始图片,右边彩线包围区域是是获取的Blob区域,每个区域中十字的位置是Blob分析所得的重心位置。 实现流程 Blob的实现流程大致可分为3个步骤:获取图像、提取Blob、Blob分析。 1.获取图像...