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图像处理中理论上最好的对比度在图像处理理论中，最好的对比度图是没有过渡区域，图像特征直接由白变黑或由黑变白，黑与白都完全均匀一致。在这种条件下，即使黑与白的灰度差不大，也能够非常准确、稳定的寻找到特征。如下图所示的三个图，从左到右对比度依次降低，但是都能非常快速、稳定的找到边缘。理论对比度图&n...
图像处理中的二值化二值化后，图像变成简单的0/1图像。均匀性会得到较大的提高。但是二值化后会丢失许多信息，因此其实际测量时，如果没有必要，可以不用二值化。从实际应用经验来看，二值化后的图像用于测量尺寸时，在进行重复性测量时，测量值不太容易变化，但是一旦变化，则会以一个像素进行变化。而灰度图像的，比较容易...
图像处理中的多线程处理对于现在的计算机而言，核心数目都比较多，内存也比较大，所以一般都可以很轻松的应对多线程的程序。而图像处理中，要想获得较高的效率，也应该考虑使用多线程。除非一定需要执行顺序结构，不然都是应该考虑使用并行的多线程结构的。这样对于生产效率的提高是非常有利的。下图是简单的表现了一下并行...
图像处理中常用参数用法图像处理中，无论是什么处理平台、或图像处理库，有些参数是共同的。大部分的算法中，都会有一个kernel Size内核尺寸的参数，即使用多大尺寸的内核去计算需要的特征。使用内核尺寸，可以综合考虑某个像素点领域中的其它像素值，从而能够更准确的判断出特征。内核尺寸越大，得到的特征越准确，能有效的...
机器视觉中的标定Calibration一组操作，其第一步是在规定条件下确定由测量标准提供的量值与相应示值之间的关系，这里测量标准提供的量值与相应示值都具有测量不确定度，第二步则是用此信息确定从示值与所获得测量结果的关系。一般来讲，机器视觉领域中使用的都是简单标定。即简单的将测量得到的像素坐标转换到世界坐标，通俗...
NI视觉中对比度的定义下图为NI定义的边缘。其中1为灰度剖面图曲线，2为边缘长度（即过渡区域），3为边缘强度（对比度、灰度差），4为边缘位置。对比度（边缘强度）可以简单理解为δY/δX，即灰度差/过渡区域。灰度差越大，过渡区域越小，则对比度越大，越利于提取图像特征。NI Vision定义的边缘与对比度...
NI LabVIEW与Vision进行图像处理时的图像缓存使用NI的LabVIEW及NI Vision工具包进行图像处理时，经常会使用不同的图像缓存。还有许多函数也有多个不同的图像缓存，如原始图像缓存、目标图像缓存、模板缓存、Mask掩码缓存等等。对于初学图像处理的工程师来讲，一定要注意图像缓存的开辟，以避免不同时间或线程之间的图像混乱...
手写数字识别的原理及应用手写数字识别(Handwritten Numeral Recognition)是光学字符识别技术(Optical Character Recognition,简称OCR)的一个分支，它研究的对象是：如何利用电子计算机自动辨认人手写在纸张上的阿拉伯数字。一、引言在整个OCR领域中，最为困难的就是脱机手写字符的识别。到目前为止，尽管人们在脱机手写英文...