斑点分析的算法非常简单:在图像中,相关对象的像素(也称为前景)通过其灰度值来识别.例如,图中示例显示了液体中的组织颗粒.这些粒子是明亮的,液体(背景)是暗的.通过选择明亮的像素(阈值),可以很容易检测到颗粒.在许多应用中,暗像素和亮像素的简单条件不再成立,但结果相同可以通过额外的预处理或像素选择/分组的替代方法来实现. 在这种情况下,斑点分析的优点是HALCON提供了大量算子使其具有极大的灵活性.此外,这些方法通常具有很高的性能.斑点分析也可以与许多其他视觉任务相结合,例如作为预处理步骤,灵活地

斑点检测(LoG,DoG)(下) LoG, DoG, 尺度归一化 上篇文章斑点检测(LoG,DoG)(上)介绍了基于二阶导数过零点的边缘检测方法,现在我们要探讨的是斑点检测.在边缘检测中,寻找的是二阶导数的零点,可是在斑点检测中寻找的是极值点,这是为什么呢?而且在使用二阶导数寻找斑点时不仅在图像上寻找极值点,还要求在尺度空间上也是极值点,又是为什么呢?还有为什么DoG是LoG的简化版本呢?? 这篇文章主要内容就是回答这三个问题. From edges to blobs 对于阶跃信号,其二阶导数在

斑点检测(LoG,DoG) [上] 维基百科,LoG,DoG,DoH 在计算机视觉中,斑点检测是指在数字图像中找出和周围区域特性不同的区域,这些特性包括光照或颜色等.一般图像中斑点区域的像素特性相似甚至相同,某种程度而言,斑点块中所有点是相似的. 如果将兴趣点的特性形式化表达为像素位置的函数,那么主要有两类斑点检测方法: 差分方法.这类方法主要基于函数在对应像素点处的导数. 局部极值方法.这类方法主要是在找出函数的局部极值. 在该领域中,斑点检测也被称为兴趣点检测或者兴趣区域检测. 研究斑点检测

前面说过,图像特征点检测包括角点和斑点,今天来说说斑点,斑点是指二维图像中和周围颜色有颜色差异和灰度差异的区域,因为斑点代表的是一个区域,所以其相对于单纯的角点,具有更好的稳定性和更好的抗干扰能力. 视觉领域的斑点检测的主要思路是检测出图像中比周围像素灰度打或者比周围区域灰度值小的区域,一般来说,有两种基本方法 1.基于求导的微分方法,这成为微分检测器 2.基于局部极值的分水岭算法,OPENCV中提供了simpleBlobDetector特征检测器来实现这种基本的斑点检测算法. LOG斑点检测

引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob+特征(官方示例surface_scratch.hdev) blob+差分+特征(官方示例pcb_inspection.hdev) 光度立体 特征训练 测量拟合 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方法总结(频域空间域结合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 深度学习 前一篇总结了频域与空间域的结合使用,本篇就光度立体的缺陷检测做一个总结. 光度立体 在工业领域,表面检测是一个非常广泛的应用领域.在halcon中,

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:halcon--缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 特征训练 测量拟合 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方法总结(频域空间域结合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 深度学习 本篇主要总结一下缺陷检测中的定位+差分的方法.即用形状匹配,局部变形匹配去定位然后用差异模型去检测缺陷. 模板匹配(定位)+差分 整体思

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:halcon--缺陷检测常用方法总结(模板匹配(定位)+差分) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 光度立体:halcon--缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 特征训练 测量拟合 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方法总结(频域空间域结合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 深度学习 本篇主要总结一

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:halcon--缺陷检测常用方法总结(模板匹配(定位)+差分) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 光度立体:halcon--缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 特征训练 测量拟合:halcon--缺陷检测常用方法总结(测量拟合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方

官方示例中有许多很好的例子可以帮助大家理解和学习Halcon,下面举几个经典的斑点分析例子讲解一下 Crystals 图中显示了在高层大气中采集到的晶体样本的图像.任务是分析对象以确定特定形状的频率.重要的对象之一是六角形. 首先,使用read_image从文件中读取图像.由于晶体的对比度相对较低且结合了不均匀的背景,因此使用局部阈值执行对象的分割.该轮次由平均过滤器mean_image确定.选择滤光罩的尺寸,使其具有暗区宽度的大约三倍. dyn_threshold现在将平滑的和原始的灰色进行比

涉及算子 获取图像 使用ROI 对齐ROI或图像 校正图像 基础内容这里不再重述 预处理图像(过滤) 基础: mean_image(平均平滑过滤),gauss_filter(高斯滤波),binomial_filter(二项式滤波器),median_image(中值滤波) 高级: smooth_image(滤镜过滤),anisotropic_diffusion(各向异性扩散滤波),fill_interlace(针对视频流图像滤波),rank_image(等级滤波器) 提取分割参数 基础: gray

目录 1. 可选算法 1.1. Laplacian of Gaussian (LoG) 1.2. Difference of Gaussian (DoG) 1.3. Determinant of Hessian (DoH) 2. skimage 代码实现 3. 基于 OpenCV 3.1. 过滤斑点 blob 或者叫斑点,就是在一幅图像上,暗背景上的亮区域,或者亮背景上的暗区域.由于斑点代表的是一个区域,相比单纯的角点,它的稳定性要好,抗噪声能力要强,所以它在图像配准上扮演了很重要的角色. 同时

摘要 缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求,主要是其稳定性和精度的保证.首先常见缺陷:凹凸.污点瑕疵.划痕.裂缝.探伤等. 缺陷检测算法不同于尺寸.二维码.OCR等算法.后者应用场景比较单一,基本都是套用一些成熟的算子,所以门槛较低,比较容易做成标准化的工具.而缺陷检测极具行业特点,不同行业的缺陷算法迥然不同.随着缺陷检测要求的提高,机器学习和深度学习也成了缺陷领域一个不可或缺的技术难点. 总的来说,机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob+特征(官方示例surface_scratch.hde

目录 简介 将 HALCON/.NET 添加到应用程序 添加控件 引用dll 调用Halcon算子 程序示例 HSmartWindowControl控件使用 加载.保存图像 扩展:加载相机图像 画线.画框并保存 检测算法 抓边算法 2D测量模型 代码实现 使用方法 测宽算法 附件 简介 本文的初衷是希望帮助那些有其它平台视觉算法开发经验的人能快速转入Halcon平台下,如果你完全没有视觉算法开发经验也没关系,你可以先学会Halcon的使用再单独补视觉方面的知识. 文中的示例是一个极简的Halco

Features From Accelerated Segment Test 1. FAST算法原理 博客中已经介绍了很多图像特征检测算子,我们可以用LoG或者DoG检测图像中的Blobs(斑点检测),可以根据图像局部的自相关函数来求得Harris角点(Harris角点),后面又提到了两种十分优秀的特征点及它们的描述方法SIFT特征与SURF特征.SURF特征算是为了提高运算效率对SIFT特征的一种近似,虽然在有些实验环境中已经达到了实时,但是我们实践工程应用中,特征点的提取与匹配只是整个应用算

1.原理 Difference of Gaussian(DOG)是高斯函数的差分.将两幅图像在不同参数下的高斯滤波结果相减,得到DoG图.步骤: 处理一幅图像在不同高斯参数下的DoG 用两个不同的5x5高斯核对图像进行卷积,然后再相减的操作.重复三次得到三个差分图A,B,C. 根据DoG求角点 计算出的A,B,C三个DOG图中求图B中是极值的点.图B的点在当前由A,B,C共27个点组成的block中是否为极大值或者极小值.若满足此条件则认为是角点. 2.实现细节 2.1 差分得到DoG图 Mat

OpenCV可以检测图像的主要特征,然后提取这些特征.使其成为图像描述符,这类似于人的眼睛和大脑.这些图像特征可作为图像搜索的数据库.此外,人们可以利用这些关键点将图像拼接起来,组成一个更大的图像,比如将许多图像放在一块,然后形成一个360度全景图像. 这里我们将学习使用OpenCV来检测图像特征,并利用这些特征进行图像匹配和搜索.我们会选取一些图像,并通过单应性,检测这些图像是否在另一张图像中. 一 特征检测算法 有许多用于特征检测和提取的算法,我们将会对其中大部分进行介绍.OpenCV最常使

14.1  Access 1. get_region_chain 功能:一个对象的轮廓(contour)作为链式码. 2. get_region_contour 功能:查询一个目标的轮廓(contour). 3. get_region_convex 功能:查询突起的外表作为轮廓(contour). 4. get_region_points 功能:查询一个区域的像素数. 5. get_region_polygon 功能:用一个多边形近似获取区域. 6. get_region_runs 功能:查询一

利用blob检测算法识别交通杆,控制TB3机器人完成对交通杆的起停动作! 上一篇博文中<TB3_Autorace之路标检测>订阅了原始图像信息,经过SIFT检测识别出道路交通标志,这里我们同样订阅树莓派摄像头的原始图像信息对交通杆进行识别,同时我们还订阅了交通杆的状态信息以及任务完成信息,实现杆落即停,杆起即过的功能. 1234567891011121314 self.sub_image_type = "raw" self.pub_image_type = "ra

opencv中的SIFT,SURF,ORB,FAST 特征描叙算子比较 参考: http://wenku.baidu.com/link?url=1aDYAJBCrrK-uk2w3sSNai7h52x_eWeRu9p9GhZd49WJ1bEOB7VluQdBdRKeehAO2Q3B7RatTXDruq-M9cR-W2yqATerDlIU1T3whYoyQfi http://www.cvchina.info/2011/07/04/whats-orb/ http://www.bubuko.com/in

SIFT特征提取分析 sift 关键点,关键点检测 读'D. G. Lowe. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints[J],IJCV,2004' 笔记 关键点是指图像中或者视觉领域中明显区别于其周围区域的地方,这些关键点对于光照,视角相对鲁棒,所以对图像关键点提取特征的好坏直接影响后续分类.识别的精度. 特征描述子就是对关键点提取特征的过程,应该具备可重复性.可区分性.准确性.有效性和鲁棒性. SIFT(Scale-I