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        圖像處理方法說明:四直線交點

        發布時間:2021-05-14 11:22   類型:應用案例   人瀏覽

        4 直線交點,通過直線擬合模塊尋找直線邊后,計算 4 組直線交點,求其平均值作為結果輸出。

        匹配作為粗定位使用,直線擬合模塊根據粗定位自動改變位置;對于目標比較固定的情況,可不采用粗定位功能。

        當不需要粗定位時,可跳過匹配類參數調整,直接對測量類參數進行調整。

         

        通過圖像方法主處理下拉框選擇 4 直線交點 

        【鼠標操作】通過鼠標改變 ROI 大小并拖放至合適區域作為學習的模板。

        鼠標改變 LGA、 LGB、LGC 及 LGD 模塊的角度和位置進行直線擬合;特別地,鼠標左鍵在模塊的中點雙擊可改變尋邊模式(黑到白 或 白到黑) 

        【方法學習】保存該方法及模板

        VPP:表示有效點百分比例 

        【特別注意】LGA、LGB、LGC、LGD 需要擺放成順或逆時針位置 


        點擊高級參數進行匹配類參數調整 

        【個數】希望尋找的目標數量

        【分數】目標與模板間的相似度分數

        【比例容差】目標與模板間的大小比例變化

        【角度基準】目標在圖像中的旋轉角度

        【角度容差】在<角度基準>基礎上的尋找角度范圍

        【匹配位置】分數最大,最左邊的,最右邊的,最上邊的,最下邊的

                    當圖像中存在多個目標時,可選擇返回其中符合位置的一個。

        【相關模式】Standard、Gain Normalized、Offset Normalized 及 Normalized

                             Standard:目標區域與模板間直接的相關度計算

                             Gain Normalized:針對圖像產生對比度變化,先進行增益歸一化后再進行相關度計算

                             Offset Normalized:針對光照引起的明暗變化,先進行像素值整體偏移歸一化后再進行相關度計算

                             Normalized:考慮 Gain 和 Offset 變化的歸一化相關度計算方式

        【模板修改】彈出模板修改框對模板進行修改


        模板修改 

        如模板存在干擾區域,可通過鼠標操作進行模板修改。

        如下圖,算法將不再考慮被涂的紅色區域像素。


        Gauge 量測模塊參數調整 

        【使用匹配粗定位】 選擇是否需要粗定位。勾選后,量測模塊的姿態將跟隨匹配到的目標姿態進行改變

        【匹配是否考慮預處理效果】 勾選后,匹配算法將在未經過預處理的圖像上尋找目標。這是由于有時經過預處理后的圖像更利于尋邊,但卻不利于匹配處理。

        【采樣點】 勾選后,顯示所有直線上的特征點,對調整下面的高級參數有幫助。如下圖:


        【測量參數】

        形狀的擬合,首先是通過在設定的方向上尋找出邊緣點,再進行相關形狀的擬合的。測量參數全部都是針對每一條路徑上的像素曲線變化率進行操作的。

        形狀擬合中某一條路徑的尋點 路徑上的像素曲線及其變化率

            上右圖中,紅色曲線代表了左圖中紅色路徑上像素值的排列;藍色線代表了像素值曲線的變化率, 數學上是像素值曲線的一階導數。可以簡單地理解,變化率曲線上的一個峰或一個谷對應的就是一個邊緣上的過渡點,即是我們要尋找的邊緣點。

        形狀擬合的基礎是每一條路徑上的尋找邊緣點操作,而尋找邊緣點操作主要是對像素曲線變化率的控制。


         像素變化率曲線上會有若干個概念,如下圖所示:

        上圖中,藍色為像素變化率曲線。底下的藍色直線代表的是 Threshold;Threshold 與峰值(或谷值)

        之間的差稱為 Amplitude;由 Threshold 及高于 Threshold 以上的變化率曲線圍成的稱為 Area。

         

        <1> 選擇:包括 From Begin、From End、Largest Amplitude、Largest Area 及 Closet

                   可能在一條路徑上會尋找到若干個過渡點,通過該參數控制選取哪一個作為邊緣點。From Begin:指從設定尋點方向開始的第一個過渡點作為邊緣點

        From End: 指從設定尋點方向開始的最后一個過渡點作為邊緣點Largest Amplitude:以 Amplitude 最大值的過渡點作為邊緣點Largest Area:以 Area 最大值的過渡點作為邊緣點

        Closet:以最靠近擬合模塊的中點線的過渡點作為邊緣點

        下面 3 圖分別為 Largest Area、Largest Amplitude 及 From Begin 情況下的選擇的邊緣點。





        <2>采樣步長:
        形狀擬合過程中的采樣點間隔

        <3>閾值: 高于此值的像素變化率峰值(或谷值)才被考慮成過渡點

        <4>濾波:徑向平滑系數,可過濾路徑上像素噪點


        濾波 = 0                                                            濾波 = 9

        擬合路徑上有一黑色噪點,調整濾波值做中值濾波,噪點被過濾,最終選擇了下方的擬合點。

        <5>鄰比:形狀擬合時,一條路徑上可能出現多個過渡點。該參數表示當前邊緣點的選擇參考鄰近多少個路徑的取點情況。

        鄰比 = 0                                                        鄰比 = 9

        調整鄰比值表示右上圖中的紫色窗口,當前路徑將參考紫色窗口內其它點的選擇情況,放棄黑色噪點。

        <6>最小幅值:高于此值的像素變化率曲線值才被考慮成邊緣點

        <7>最小面積:高于此值的像素變化率曲線值才被考慮成邊緣點

         

        【差異點剔除】

        差異點是遠離有效點集合的點,它的出現會影響形狀(直線、圓、矩形)的逼近程度,需要將其剔除。下圖所示為剔除圓上的差異點:

        <1>濾波次數:在擬合過程中檢測差異點的次數

        <2>濾波閾值:該值的倒數即為所有邊緣點到擬合出的直線的平均距離。

                  到擬合直線距離大于該平均距離的點即為差異點。

        <3>有效點比例:未被剔除的點即為有效點,該參數表示有效點占所有邊緣點的比例。

                    該參數能檢測出直線邊是否有損壞。

        【兩直線的夾角誤差】一般地,我們認為兩直線的夾角是 90 度。該參數表示實際中兩直線夾角的容差。

        如設置為 5 時,表示兩直線夾角為 85 度至 95 度之間均可被接受。

        函數取值 

            執行 SY_IP_ImgProc()進行處理后,返回 ImgProcResult 結構體,其中 X、Y 為結果坐標。 

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