上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual获取边界点)

news2024/11/28 18:51:41

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        在图像处理中,解决了分割的问题之后,下面就是属性信息的提取。在这其中,有一种属性是非常重要的 ,那就是外界轮廓的边界点获取。这个边界点,可以用来计算长度,也可以用来进行直线、圆的拟合,具体的用途取决于现场的实际使用场景。目前qmacvisual支持对边界点的提取,相关控件可以直接用来提取边界点。

1、创建项目和创建流程

        要使用qmacvisual,第一步就是需要创建项目和创建流程。

2、打开图像

        打开图像的方法比较简单,目前可以直接使用【图像处理】里面的【获取图像】来进行处理。配置好图片的路径之后,打开之后显示效果应该是这样的,

3、获取边缘点

        关于边缘点的获取,这个功能位于【几何工具】下面的【获取边界点】。直接用鼠标将控件拖到流程里面,双击即可。

        要使用这个控件,有三个部分需要配置。第一,就是配置输入的图像,也就是刚才用获取图像控件打开的图像。第二,就是ROI的设置,这部分是需要强制进行配置的。如图所示,图中蓝色区域的部分就是配置ROI参数。第三,就是参数的设置。目前这几个参数的意义如下所示,

        最小阈值,边缘检测Canny算法的最小阈值;

        最大阈值,边缘检测Canny算法的最大阈值;

        Sigma值,高斯滤波的Sigma数值;

        剔除比例,获取边界点的剔除比例。

        如果暂时不知道如何设置这些数值,可以暂时先使用默认数值进行处理。直接单击执行按钮,图中紫色的部分,就是识别到的轮廓区域。相关点集的数据,在窗口的左下角可以看到。

4、其他图形的边界获取

        有了第一个范例作为示范,那么其他几个图形就好处理了。我们依次对它们进行设置,主要是为每个图形是指不同的ROI空间。这样就可以依次得到这样的结果,

        

        

5、重视和加强机器视觉中的轮廓信息提取

        对于机器视觉而言,里面的图像分割很大一部分是依靠二值化和轮廓分割来提取的。这需要光源的设计、光源的控制、属性的选取,怎么重视都不为过。因为有了精确的图像分割,才能进行后面的特征提取、测量、分类和检测,没有好的轮廓,后面的一切都是空谈。

        要有好的轮廓,一方面需要自己有很好的算法使用经验,知道哪种场景下使用哪个算子是比较合适的,这一点基本上所有的使用者都可以想到。另外一方面,就是光源的选取和配置。比如打什么样的光源,什么颜色的光源,怎么打光,这也是至关重要的,做算法的同学往往很容易忽视这一点。好的光源,好的控制,会让算法选择和使用变得非常容易、非常简单。

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