图像滤波图像滤波的作用:去除图像中的干扰(噪声)。噪声一般由外接产生,如灰尘、热噪声等。滤波主要分为:均值滤波: 对于模糊图像以及图像内部的噪声由很好的作用。 算子:mean_image中值滤波: 对单个噪声点具有很好的平滑作用。特别是椒盐噪声。 算子:median_image高斯滤波: 根据高斯函数,考虑权重的滤波。 算子...
Image5(输入对象):输入灰度图像 ImageMean1(输出对象):输出均值滤波后的灰度图像 3(输入控制参数1):均值矩阵的宽,数值通常为奇数,数值越大效果越明显 3(输入控制参数1):均值矩阵的高,数值通常为奇数,数值越大效果越明显 优势:消除杂点,实现图像平滑,模糊等功能。 中值滤波:median_Image 算子:median_rect(Image:...
read_image (Image, 'crystal') mean_image (Image, ImageMean,21,21) dyn_threshold (Image, ImageMean, RegionDynThresh,8, 'dark') connection (RegionDynThresh, ConnectedRegions) 现在的任务是仅选择六边形的晶体。为此,首先变成他们的凸包,这就像在每个区域周围都使用橡皮筋。在这些区域中,选择那些具有较大...
png') mean_image(Image,ImageMean, 9, 9) *均值平滑 *参数1:要平滑的图像 *参数2:平滑后图像 *参数3:滤光片的宽度,默认值:9 * 建议值:3,5,7,9,11,15,23,31,43,61,101 * 最小增量:2 建议增量:2 * 限制:奇数 dev_open_window(0,0,254,252,'black',WindowHandle) dev_display(ImageMean)...
OrigImage(in):需要进行阈值分割的原始图像 ThresholdImage (in):在实际使用过程中通常都是对原图像OrigImage进行一次平滑处理(mean_image/gauss_image/binomial_filter等),然后用平滑处理之后得到的图像作为参考图像 RegionDynThresh(out):对原图进行阈值分割后输出图像 ...
2.4 scale_image() 灰度缩放,拉开图像的对比度,让图像中黑的地方更黑,亮的地方更亮。 3.图像平滑 3.1 mean_image() 均值滤波,其原理是让特征区域在图像滑动,每一点(与特征区域的中点重合)的值为特征区域所覆盖的范围的均值。 3.2 media_image()
Meanimage 算法是一种基于图像局部区域的平均处理方法。其主要思想是在一定范围内的邻域内计算图像像素的平均值,以达到降噪和增强的目的。在这个过程中,可以通过设置不同的参数来调整算法的性能,例如邻域大小、迭代次数等。 【参数设置】 1.邻域大小(Neighborhood Size):决定均值计算的范围。适当减小邻域大小可以更好地...
算子使用位置 算子功能简述(详细内容持续更新中!!!) 预处理:mean_image 消除噪声binomial_filter 消除噪声median_image 抑...
12. mean_image 功能：通过平均平滑一个图像。 13. mean_n 功能：几个通道的平均灰度值。 14. mean_sp 功能：抑制椒盐噪声。 15. median_image 功能：使用不同级别掩码的中值滤波。 16. median_separate_ 功能：使用矩形掩码的离散中值滤波。 17. median_weighted 功能：使用不同级别掩码的加权中值滤波。 18....
接下来,我们可以使用mean_image函数计算图像的平均灰度值。最后,通过将平均灰度值乘以区域的面积来得到区域的灰度值总和。 示例代码 # 导入Halcon库 importhalconasha # 加载图像 image=ha.read_image('image.jpg') # 创建一个矩形区域 region=ha.gen_rectangle1(100,100,200,200) # 将图像限定在区域内 reduced...