石鑫华视觉
LabVIEW Vision之Overlay-Point覆盖点
在NI LabVIEW做图像处理时，经常要用到覆盖Overlay功能，将一些目标信息标示在图像上，如目标点、直边、圆、结果等。本文介绍的是Overlay中的覆盖点函数。覆盖点功能，主要是用于覆盖一个点或一组点，主要是用于显示一些特征点，如匹配中心、边缘位置、粒子中心等。
Overlay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 Points覆盖点函数，是下面的第一个函数IMAQ Overlay Points。
IMAQ Overlay Points函数功能与接线端
覆盖点函数，基本上可以适用所有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。这个也不只是覆盖点函数，所有覆盖类型的函数都是这样的，因为覆盖功能本来就是不依赖于图像内容本身的，而是在不损坏图像本身的前提下另外覆盖一层图像信息。跟Photoshop中的图层很类似。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。
Point is a cluster that specifies the coordinates of the point to overlay on the image. This input is ignored if the Array of Points input is connected.
点：指定在图像上覆盖点的坐标，使用簇来表示，包含X、Y两个像素坐标值。如果对Array of Points连线，则点接线端将被忽略掉。也就是点、点数组现时连接时，优先点数组。
Array of Points is an array of point-coordinate clusters to overlay on the image.
点数组：在图像上覆盖一组点的坐标，使用一维数组表示，数组中包含了点坐标（簇表示）。
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：
覆盖点效果
覆盖点放大效果
采集图像并覆盖点函数框图
覆盖点数组效果
覆盖点数组（大点）效果
覆盖点数组程序框图
覆盖点、点数组功能，是比较简章的。只需要输入相应的坐标即可。这里需要注意一点，因为输入的点坐标是I32整形的，因此其只能取整数，输入到图像上也是整数坐标。而对于某些函数输出的点信息，可能是小数的，这样就会使用四舍五入的方法进行处理。所以最后覆盖的点位置与实际得到的目标点位置会有零点几个像素的偏移。