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  • [field:alttext /] [图像] 机器视觉中的标定Calibration 日期:2013-06-25 点击:1389

    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...

  • [field:alttext /] [图像] 图像处理中常用参数用法 日期:2013-06-24 点击:995

    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...

  • [field:alttext /] [图像] 图像处理中的膨胀与腐蚀 日期:2013-06-24 点击:1056

    图像处理中的膨胀与腐蚀 在进行边缘测量、尺寸测量、粒子分析时,有时为了突出特征,或者是消除噪声、杂点对特征的干扰,可以使用一些形态学的方法,如膨胀、腐蚀、开、闭操作等。膨胀功能可以将直边上的小凹坑填平,腐蚀功能则可以将直边上的毛刺滤除。因此图像处理中...

  • [field:alttext /] [图像] 图像处理中的二值化 日期:2013-06-23 点击:1201

    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...

  • [field:alttext /] [图像] 图像处理中使用查找表Lookup Table 日期:2013-06-23 点击:1215

    图像处理中使用查找表Lookup Table 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。 查找表转换是基本的图像处理函数,它可以将包含重要信息的区域细节突出,而牺牲其它区域。这些函数包含了直方图均衡化、伽玛修正、对数修正...

  • [field:alttext /] [图像] 图像处理中的Contrast对比反差 日期:2013-06-22 点击:832

    图像处理中的Contrast对比反差 有时图像的边缘的对比度不是很强,这里可以考虑使用增强对比反差(Contrast)的方法,将图像特征表现的更突出,此功能是将白的表现的更白,而黑的则表现的更黑。其可以有效的改善图像的对比度,并且还可以改善均匀性等。使用增强对比度函数...

  • [field:alttext /] [图像] 图像处理中的滤波 日期:2013-06-22 点击:991

    图像处理中的滤波 滤波在图像处理中,经常用于预处理过程。通过滤波,可以使图像特征更突出,测量更稳定。对于找边、尺寸测量等,可以考虑使用中值、高斯滤波函数,对图像进行必要的处理,这样可以减少噪声、杂点对图像边缘的干扰,使测量更稳定准确。而对于污渍、灰尘...

  • [field:alttext /] [图像] 动差(矩)Moment 日期:2013-06-22 点击:813

    动差(矩)Moment NI Vision中的动差自动阈值 动差 ,又称 矩 ,英文为 moment 。数学中矩的概念来自于物理学。在物理学中,矩是用来表示物体形状的物理量。矩是用于物体形状识别的重要参数指标。定义在实数域上的实函数相对于值c的n阶矩为: 如果f(x)是概率密度函数,则...

  • [field:alttext /] [图像] 图像处理中实际上的对比度值 日期:2013-06-21 点击:882

    图像处理中实际上的对比度值 前面提到图像处理中理论上的对比度值,理论上的对比度值无论多高,总是能找到图像边缘。但是实际图像过渡区域比较多,这时就需要考虑图像的黑白灰度差了。图1为直尺左边缘对比度,约为87;图2为直尺右边缘对比度,约为32。当然这里不会简单...

  • [field:alttext /] [图像] 图像处理中理论上的对比度值 日期:2013-06-21 点击:820

    图像处理中理论上的对比度值 对比度值的计算是通过公式V/P得到的。下面的图像为理论图的对比度值。图1对比度为255,其中黑色为0,白色为255,只有一个像素的变化,因此对比度=(255-0)/1=255;图2的的对比度为127,黑的为128,白为255,对比度= (255-128)/1=127;图...

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