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...
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...
锐度锐度处理效果左为未经处理的图像;中为经过轻度反锐化掩模锐化得到的图像;右为经过大幅度的反锐化掩模锐化处理的图像锐度定义锐度,有时也叫“清晰度”,它是反映图像平面清晰度和图像边缘锐利程度的一个指标。如果将锐度调高,图像平面上的细节对比度也更高,看起来更清楚。比如,在高锐度的情况下,不但画面上人脸的...
高斯平滑高斯平滑概述高斯平滑(英语:Gausscian Smoothing),也叫高斯模糊(英语:Gausscian Blur),是在NI Vision、 Adobe Photoshop、GIMP 以及 Paint.NET 等图像处理软件中广泛使用的处理效果,通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。这种模糊技术生成的图像,其视觉效果就像是经过一个半透明屏幕在观察图像,这与...
为什么选择NI机器视觉1. 支持各种工业与科学相机强大的NI机器视觉采集软件驱动包能够帮助工程师从目前市场上提供的几乎所有的摄像头和图像标准总线中获得图像数据。这一灵活性帮助工程师得以选择符合自身应用需求的传感器类型,精度,带宽和相机总线接口。2. 快速集成各种工业自动化设备NI视觉产品支持各...
LVision-图像加范例NI LabVIEW Vision中,使用IMAQ Add函数,对两幅图像相加,或一幅图像与常量相加,从而得到另外一幅图像。实际中图像加法应用比较少,但是学习一下,可以了解一些常用图像函数的用法。图1 图像加范例前面板图1为图像加范例的前面板。主要控件有图像A路径输入框、图像B路径输入框、图像A浏览按钮、图像B浏...
平滑Smoothing平滑概述在统计学和图像处理中,通过建立近似函数尝试抓住数据中的主要模式,去除噪音、结构细节或瞬时现象,来平滑一个数据集。在平滑过程中,信号数据点被修改,由噪音产生的单独数据点被降低,低于毗邻数据点的点被提升,从而得到一个更平滑的信号。平滑可以两种重要形式用于数据分析:一、若平滑的假设是合...