今天我们一起来使用LabVIEW AI视觉工具包快速实现图像的滤波与增强;图像灰度处理;阈值处理与设定;二值化处理;边缘提取与特征提取等基本操作。工具包的安装与下载方法可见
有时候我们想要处理的图像中噪音太多,影响到我们的识别判断,我们就需要对图像进行模糊处理,使图像变得平滑。而LabVIEW AI视觉工具包提供给我们 filter 2d算子可以对图像进行2D卷积,我们可以使用自定义的卷积核来对图像进行卷积操作。该算子输入输出如下所示:
不同卷积核效果如下:
1.模糊(blur)
2.索贝尔(sobel),仅显示特定方向上相邻像素值的差异,从上往下,从暗处到亮处增强显示
3.浮雕(emboss),通过强调像素的差在给定方向的Givens深度的错觉,从左上往右下,从暗处到亮处增强显示:
4.大纲(outline),一个轮廓内核(也称为”边缘”的内核)用于突出显示的像素值大的差异,轮廓的增强显示
5.锐化(sharpen),该锐化内核强调在相邻的像素值的差异。这使图像看起来更生动
6.拉普拉斯算子(laplacian operator),可以用于边缘检测,对于检测图像中的模糊也非常有用。
7.分身(identity)就是原图
之前我们说过,LabVIEW默认使用BGR读取图像,所以我们将图片转化为灰度图使用 cvtColor算子,参数选择:BGR2GRAY,如下图所示:
程序结果如下:
波形图显示控件:前面板右键–>Graph–>Waveform Graph;
直接读取原图显示程序如下:
程序结果如下:
如下程序通过设定阈值,实现将其他颜色全部过滤,只保留红蓝绿三种颜色:
程序结果如下:
threshold算子参数分析:
将图片先转化为灰度图,再进行二值化,程序如下:
设置阈值和最大值,二值化之后的程序结果如下:
如下程序为使用findContours实现边缘提取:
程序实现效果如下:
1.使用cornerMinEigenVal算子
角点检测程序如下:
程序结果如下:
2.使用cornerHarris算子
角点检测程序如下:
程序结果如下:
具体源码详细请见下载链接。更多关于LabVIEW与人工智能技术,可添加技术交流群进一步探讨。qq群号:705637299,请备注暗号:LabVIEW 机器学习
Original: https://www.cnblogs.com/virobotics/p/16737494.html
Author: virobotics
Title: 手把手教你使用LabVIEW人工智能视觉工具包快速实现传统Opencv算子的调用(含源码)
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处:https://www.johngo689.com/565978/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处!