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NI Vision Assistant视觉助手教程第七章 图像处理-Grayscale灰度第二节 Filters滤波石鑫华机器视觉网：Filters滤波，可以有效改善图像的质量，使图像处理系统更稳定。因此，当图像质量本身并不是非常理想时，可以考虑使用滤波函数进行滤波，从而得到更加理想的图像。Filters滤波函数在视觉助手中的位置如下图1所示：图1 Fil...
NI Vision Assistant视觉助手教程-最实用的图像处理教程-石鑫华机器视觉网原创第七章 图像处理-Grayscale灰度第一节 Lookup Table查找表查找表Lookup Table（简称LUT），其作用是在图像中应用查找表来提高图像的对比度和亮度。其函数在处理函数面板中的位置如下图1所示：图1 Lookup Table查找表查找表转换是基本的图像处理函...
NI VBAI 2012无法标定最近遇到一些同学询问NI VBAI2012无法标定图像。按照本人出品的NI 标定向导做，也无法完成标定。这里向大家解释一下，遇到这个情况，是因为VBAI2012有一个小Bug在里面-即VBAI2012无法直接对彩色图像进行畸变标定（栅格）模式、相机模式（栅格）、微型平面（栅格）模式的标定与校准-即使用栅格的标定模式...
图像处理中颜色平面的抽取在图像处理中，很多时候会面临将彩色图像转换成灰度图像的过程。而这个转换过程，是通过提取颜色模型中的颜色平面来完成的（如果通过阈值法得到的不是灰度图像，而是二值图像）。不同颜色模型可以由不同的颜色平面组成。如RGB颜色模型就是由红R、绿G、蓝B三种颜色平面组成。因此如果需要转换成灰度...
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...
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...