斑點分析的算法非常簡單:在圖像中,相關對象的像素(也稱為前景)通過其灰度值來識別。例如,圖中示例显示了液體中的組織顆粒。這些粒子是明亮的,液體(背景)是暗的。通過選擇明亮的像素(閾值),可以很容易檢測到顆粒。在許多應用中,暗像素和亮像素的簡單條件不再成立,但結果相同可以通過額外的預處理或像素選擇/分組的替代方法來實現。
在這種情況下,斑點分析的優點是HALCON提供了大量算子使其具有極大的靈活性。此外,這些方法通常具有很高的性能。斑點分析也可以與許多其他視覺任務相結合,例如作為預處理步驟,靈活地生成交互區域。
基本概念
斑點分析主要包括三個部分:
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獲取圖像
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分割圖像
採集圖像后,接下來的任務是選擇前景像素。這也稱為分割。結果
在HALCON中通常將此過程為Blob(二進制大對象),數據類型為區域(a region)。 -
提取目標特徵
在最後一步中,將計算出諸如面積(像素數),重心或方向之類的特徵
該基本概念的一個示例是以下程序,該程序屬於上述示例。在此,從文件中獲取圖像。使用閾值(threshold)選擇大於120的所有像素。然後,引入了一個不太明顯的步驟:算子連接(connection)將所有亮像素的集合分離為所謂的連接組件。此步驟的效果是我們將劃分出多個區域,而不是閾值(threshold)返回的單個區域。該程序的最後一步是一些功能的計算。在此,算子area_center確定了大小(像素數)和重心。請注意area_center返回了三個值(每個參數有一個值)。
read_image (Image, 'particle')
threshold (Image, BrightPixels, 120, 255)
connection (BrightPixels, Particles)
area_center (Particles, Area, Row, Column)
擴展概念
在許多情況下,斑點分析將比上述示例更高級。原因是混亂或不均勻的照明。此外,經常需要進行后處理,例如將元素特徵轉換為真實世界單位或結果可視化。
使用RIO(Region Of Interest)
可以通過使用感興趣區域來加快斑點分析。搜索的斑點區域被限制越多。搜索將更快更強大。
對齊RIO或圖像
在某些應用中,關注區域必須相對於另一個對象對齊。或者圖像本身可以對齊,例如通過旋轉或裁剪。
校正圖像
與對齊類似,可能需要校正圖像,例如消除鏡頭畸變或轉換圖像的參考點。
預處理圖像(過濾)
下一個重要部分是圖像的預處理。在這裏,像mean_image或gauss_filter這樣的運算符可用於消除噪音。一個快速但不太完美的替代方案是binomial_filter。運算符middle_image對於抑制小斑點或細線很有用。算子anisotropic_diffusion(各向異性擴散)對保留邊緣的平滑很有用,最後使用fill_interlace消除由隔行交錯相機(攝像機視頻流圖像)引起的缺陷
提取分割參數
代替使用固定的閾值,可以為每個圖像動態提取它們。例如具有多個峰值的灰度值直方圖,每個對象類別一個。在這裏,您可以使用算子gray_histo_abs和histo_to_thresh。作為高級替代方案,可以將算子intensity與參考圖像結合使用,僅適用於背景:在設置過程中,將確定背景區域的平均灰度值。如果平均灰度值已更改,則可以相應調整閾值。
分割圖像
對於分割,可以使用各種方法。最簡單的方法是threshold(閾值),指定一個屬於前景對象的值範圍。另一個非常常見的方法是dyn_threshold。在此,第二張圖像將作為參考圖像。通過這種方法,使用局部閾值而不是全局閾值。這些局部閾值存儲在參考圖像中。可以通過拍攝空背景圖片將其設為靜態作為參考圖像,也可以使用平滑濾鏡(例如mean_image)
處理區域
一旦斑點區域被分割。通常需要對其進行修改,例如,通過抑制小區域,給定方向或接近其他區域的區域。在這種情況下,形態算子open_circle和opening_rectangle通常可用於抑制噪聲,closeing_circle和closing-rectanglel填補空白。可以使用select_shape,select_shape_std和select-proto-proto選擇具有特定功能的斑點。
特徵提取
最終處理時,將提取斑點的特徵,所需功能的類型取決於應用程序。類型列表可以在參考手冊的"Regions/Features"和"Image/Features"中找到。
將結果轉換為世界坐標
諸如面積或重心之類的要素通常必須轉換為世界坐標。這可以通過HALCON相機
校準實現。
可視化結果
最後,你可能要显示圖像的斑點(區域)和特徵。
靈感來源於Halcon官方文檔
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Orignal From: Halcon斑點分析BlobAnalysis解析
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