NIVisionBuilderAI入门教程第六章视觉助手.doc

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NIVisionBuilderAI入门教程第六章视觉助手

第6章 视觉助手(2) Vision Builder AI入门教程 第六章 视觉助手(二)-彩色选板 图6-1 彩色选板 彩色选板中相对比较简单,只有三个函数,如图6-1所示。Color Operators彩色运算、Extract Color Planes抽取彩色平面、Color Threshold彩色阈值。下面逐一介绍。 1.?? Color Operators彩色运算:在图像上执行算术和逻辑运算。如图6-2所示,将两幅图像进行加法运算,其作用将是对两幅图像各像素点进行加计算,最大值取255(彩色图像对应如RGB各通道都最大255,灰度图对应灰度级最大255,二值化图像只有0、1两个值)。 图6-2 彩色运算-图像加常量黑(0,0,0) 图6-2中的实例,检查状态为原始图像(如右上角所示,OK产品)→图像缓存→获取图像(得到另一幅图像,如图中预览区所示,有NG标签)→运算(加法)。点击加法时,默认使用的是与常量0(即黑色)相加,这样不会改变图像效果。我们可以让图像添加0~255的任一一个常量,当然相加后的最大值,如果超出255,将会被强制转换成255,如图6-3所示;如果前面有图像缓存,那么我们还可以与图像相加,如图6-4所示。 图6-3 彩色运算-图像加蓝色(0,0,255)常量 图6-4 两幅彩色图像相加 图像与图像运算时,对于不同类型的图像,各运算方法要求的也不一样,如加法的运算类型有如下的规则: 图6-5 加法运算图像类型规则 图6-5的规则在VDM中的帮助文档中可以查看到,第一个等式的意思是无符号8位图与无符号8位图相加还是无符号8位图,第二个等式的意思是无符号8位图像与有符号16位图像相加则为有符号16位图像,最后一个图的意思是彩色无符号32位图与彩色无符号32位图仍然是彩色无符号32位图。其它运算法则可以查看VDM相关文档,相加时符合就高不就低原则,即无符号与有符号相加时会变成有符号,少位数的图像与多位数的图像相加会变成多位数的图像。 图像与图像运算时,参与运算的图像尺寸必须一致,如图6-6所示的希望两个不同大小的彩色图像(一幅是2048*1536,另一幅是1600*1200)相加时,无法加载前面已经缓存的图像,只能与常量进行运算。 图6-6不同尺寸图像相加—无法完成 方法:当我们必须要对两个不同尺寸的图像运算时,可以对小尺寸的图像进行扩边,或者对大尺寸的图像进行压缩重新取样,或对大尺寸图像进行剪裁,以使它们的尺寸相同,这样就可以实现运算了。 彩色运算中还除了加法外,还有减法、乘法、除法;逻辑算法中的与、或、非等。方法与加法类似,可以自己摸索。 ? ? 2.?? Extract Color Planes抽取彩色平面:从图像中抽取三种颜色平面(RGB、HSV或HSL)。点击此函数,内部有列表框,如图6-7所示。 图6-7 抽取颜色平面 抽取颜色平面列表框中共有以下项目可供选择: Image Source—原始输入图像 RGB – Red Plane—从RGB图像中抽取红色平面。 RGB – Green Plane—从RGB图像中抽取绿色平面。 RGB – Blue Plane—从RGB图像中抽取蓝色平面。 HSL – Hue Plane—从HSL图像中抽取色相(色调)平面。 HSL – Saturation Plane—从HSL图像中抽取饱和度平面。 HSL – Luminance Plane—从HSL图像中抽取亮度平面。 HSV – Value Plane—从HSV图像中抽取值平面。 HSI – Intensity Plane—从HIS图像中抽取强度平面。 这个函数的作用是将彩色图像转换成灰度图像。很多时候,我们的相机是彩色的(如一些刚入门的童鞋使用的摄像头),但是我们更希望得到一幅灰度图像,又或者我们的处理函数只能接受灰度图像。这时就需要使用这个函数将彩色图像转换成灰度图像。RGB、HSL、HSV、HIS颜色空间可以参考相关的资料了解其定义。 图6-8 抽取HSV颜色空间的值平面 图6-8演示了从彩色图像中抽取HSV颜色空间的值平面后得到的灰度图。在实际应用中,具体抽取哪个颜色平面将彩色图像转换成灰度图像,我们需要根据需要的特征来进行合理的判断。如果特征是红色的,背景是黑色的,那么抽取红色平面比抽取蓝色平面等要强许多。因为抽取红色后,可以将红色保留下来,得到较明亮的特征,而黑色背景依然会保留为黑色背景,这样有利于图像处理。 ? ? 3.?? Color Threshold彩色阈值:对彩色图像的三个平面应用阈值处理,并将结果转换为二值图像。点击函数,进入配置界面。 图6-9 颜色阈值 Color Model:为颜色空间模式,有RGB、HSL、HSV、HSI等 Preview Co

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