在实际应用中,Blob 的分割会很复杂,需要处理更多步骤。 其原因有多种,比如杂乱或不均匀的照明、图像中有很多杂斑(很难提取目标位)。 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...
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...
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 'Area': ...
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 //check_hazelnut_wafers.hdev * This example demonstrates a quality inspection on hazelnut wavers. * Using the morphology tools the waver is extracted and examined * ...
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)分类器的纹理检查模型,适用于图像金字塔,可以分析纹理的多个频率范围。
Blob分析+特征提取(常用,较简单) 定位(Blob定位、模板匹配定位)+ 差分(常用) 光度立体 特征训练 测量拟合(常用) 频域+空间域结合(常用) 深度学习 3.1 差分法 标准缺陷检测我觉得用差分法还是蛮多的。顾名思义,差分就是通过对两幅图像或和两个区域作差,来找出其中有差异的区域。处理流程基本就是定位Blob分析+...
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 该基本概念的一个示例是以下程序,该程序属于上述示例。在此,从文件中获取图像。使用阈值(threshold)选择大于120的所有像素。然后,引入了一个不太明显的步骤:算...
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...
1.blob+特征 2.blob+差分+特征 3.光度立体 4.特征训练 5.测量拟合 6.频域+空间结合 二、频域+空间结合法 1、频域结合空间,其实频域就是用波动观点看世界,看问题角度变了,光经过镜头其实发生的是傅立叶变换,此思想在傅立叶光学上有所阐述,就像光经棱镜分光,而光进入计算机内部,进行了采样和量化,然后我们用函...