石鑫华视觉
LabVIEW Vision之Overlay Bitmap覆盖位图
本文介绍的是Overlay中的覆盖位图函数。覆盖位图功能，其作用是在图像上叠加一幅图像。虽然函数的名称是覆盖位图，但是函数本身并不仅仅限制于使用Bitmap位图。使用其它的NI支持的图像也是可以的，如JPEG、PNG、TIFF等。只不过像PNG图像，如果有Alpha透明通道的话，则不能正常显示（只能显示黑色）。这种功能可以用于添加水印等功能上。
Overlay Bitmap覆盖位图函数位置
NI LabVIEW VISION中的覆盖Overlay函数位于编程>函数>视觉与运动>Vision Utilities>Overlay，其中本节介绍的Overlay Bitmap覆盖位图函数，是第二排第三个函数IMAQ Overlay Bitmap。
IMAQ Overlay Bitmap覆盖位图函数功能与接线端
覆盖位图函数，和其它覆盖函数一样，可以适用所有NI支持的图像类型，灰度图、彩色图、8位图、16位图等等，都是可以的。下面来看一下其引脚的具体说明。
Group specifies the group to which you want to add the overlay information. If no name is specified, the overlay information is added to the default group.
组：指定你想添加的覆盖信息属于哪个组。如果没有指定名称，则覆盖的信息添加到默认的组中。覆盖信息可以分组，有可能有许多的覆盖信息，所以如果有必要，则可以对相应的覆盖信息进行分组，不过一般情况下，都不使用分组功能，这里不连接使用默认值即可。
Image is a reference to the source image.
图像：这个是图像的引用。用于连接需要覆盖的图像上。一个图像处理程序中，可能有许多的图像缓存引用，这时可能每个覆盖信息是覆盖在不同的图像上，因此要注意Image接线端连接到哪个缓存引用上。
Top Left Point specifies the location in the image where the top, left point of the bitmap is to be placed.
左上角点：指定需要放置的图像的左上角点在原始图像中的位置。因为图像是一个矩形，因此只需要确定左上角点即可确定其位置。此输入端是簇类型，包含了X、Y两个坐标值。
Bitmap is the bitmap pixels to overlay.
位图：是需要覆盖的图像的像素。因为这里需要输入的是像素值，所以已经没有限制图像类型，只要能将NI支持的图像转换成像素值即可进行覆盖。此输入端为U32的二维数组。
error in (no error) describes the error status before this VI or function runs.
错误输入：没太多介绍的，基本上NI LabVIEW函数，都有错误输入与输出。
Color is the color of the overlay. Note The alpha color channel is not supported. Setting the Color to transparent has the same effect as selecting black.
颜色：即覆盖信息的颜色。可以使用颜色盒直接选择。注意一点的是，覆盖的颜色不能使用阿尔发颜色通道。如果设置颜色为透明，则和设置黑色的效果是一样。
Image Out is a reference to the destination image.
图像输出：已经覆盖信息后的图像引用输出。这里的图像输出，是已经覆盖了信息后的图像。因此，如果使用Image Display显示控件连接，如果连接在覆盖点函数前，则是没有覆盖的，而连接在覆盖点函数后，则是有覆盖的。当然如果在同个帧图像中进行显示，因为其时间非常快，可能看不出这种变化。
error out contains error information.
错误输出：与错误输入相同，基本上所有函数都包含了这样接线端。
下面来看一下其具体使用方法：
覆盖BMP图像
覆盖JPG图像
覆盖带Alpha透明通道的PNG图像
从中可以看到，带透明通道的图像进行想覆盖时，会将透明通道使用0值黑色来显示（上面JPG效果中的白色）。
覆盖无透明通道的PNG图像
下面再来看一下覆盖位图的程序框图：
采集图像并覆盖位图程序框图
覆盖位图功能，其实相对比较简单，只需要确定覆盖的点，还有就是要读取需要的位图。这里需要另外的两个函数，一个是IMAQ Read File读取文件函数，另一个是IMAQ Color Image to Array彩色图像转换为数组函数。当然也可能是灰度图像转换灰数组，这个要看具体覆盖的图像类型。