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2019年7月16日
图像处理笔记(二十):LAWS纹理滤波应用于缺陷检测
摘要: LAWS纹理滤波 texture_laws(Image, 原图像 ImageTexture, 输出值,滤波后图像 FilterType, 过滤器类型 Shift, 灰度值转换,滤波后的灰度值可能会比较大,转换后的灰度值Gray=Gray/(Shift 2),要根据滤波器选择合适的灰度值转换 Filt
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posted @ 2019-07-16 18:36 yutou2016
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2019年7月15日
图像处理笔记(十九):分类器之高斯混合模型
摘要: 关于模板匹配的一个小补充: 做了一个很小型的模板匹配用于缺陷检测的应用,测试结果发现模板使用锐化后叠加原图的图片效果会比较好。 测试过程同样存在图片数量不足的问题。 模板匹配针对缺陷可能存在多种不同形态的检测不合适。 发现一个现象,我用作检测模板的那一个50 50的矩形缺陷是符合正态分布的。 高斯混
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posted @ 2019-07-15 18:12 yutou2016
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2019年7月12日
图像处理笔记(十八):模板匹配
摘要: 试一下多种方式的模板匹配: 看一下最后一种方式, create_scaled_shape_model(Template, 输出值,模板 NumLevels, 图像金字塔层数,用来降低匹配时长,每增加一层图像的宽高就会减半,图像分辨率会降低 AngleStart, 旋转开始的弧度 AngleExten
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posted @ 2019-07-12 18:11 yutou2016
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2019年7月11日
图像处理笔记(十七):再看傅里叶变换
摘要: 傅里叶变换 快速傅里叶正逆变换的两对算子: fft_image和fft_image_inv:分别是把图像变换到傅里叶频谱图和把傅里叶频谱图变换为图像 fft_generic(Image, ImageFFT, Direction, Exponent, Norm, Mode, ResultType) 这
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posted @ 2019-07-11 18:42 yutou2016
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2019年7月10日
图像处理笔记(十六)
摘要: XLD相关 1. threshold_sub_pix(Image, Edges, Filter, alpha, Low, High) 根据阈值提取单通道图像的XLD轮廓, 当灰度值小于Low时直接拒绝, 当灰度值大于High时直接接受为边缘, 当灰度值在Low和High之间的时候,这个点与已经确认为
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posted @ 2019-07-10 18:13 yutou2016
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2019年7月9日
图像处理笔记(十五)
摘要: 上一个笔记里面有一个错误: regiongrowing算子没有使用一个Row Column的平滑滤波器处理图像,这个尺寸是一个用来判断两个点是否属于同一区域的模板。 文档上建议在使用这个算子之前做一下平滑滤波。 补充一个使用hsv图像识别图像中的红色药丸的例子: 1. 近似计算图像的内外边界: 内边
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posted @ 2019-07-09 18:10 yutou2016
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2019年7月8日
图像处理笔记(十四)
摘要: 今日计划: 进一步熟悉一下halcon怎么用,图像处理的理论学习暂停。 参考书籍:《Halcon学习教程》(王海勇) 1. regiongrowing(Image, Regions, Row, Column, Tolerance, MinSize) 用区域生长法对单通道图像做图像分割。 首先用一个R
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posted @ 2019-07-08 18:18 yutou2016
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2019年7月5日
图像处理笔记(十三)
摘要: 实现一个小功能,wpf和halcon的混合编程,用halcon实现实时捕获摄像头图像 在wpf中添加一个halcon控件 之前做过,但是一段时间不用给忘了。。。自己记录一下吧。 1. 添加引用:halcondotnet,在安装目录内部的某一层里面 2. wpf设计界面,工具箱中任找一个工具右击——选
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posted @ 2019-07-05 15:24 yutou2016
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2019年7月4日
图像处理笔记(十二)
摘要: 今天暂停看书本上的内容,看一个例程detect_indent_fft 先小结一下最近遇到的一些困难: 1. 书本理论性太强,有应用但是一点代码示例都没有,读不下去,很多算法无从下手; 2. 更希望能够找到在halcon中提供的算子去替代书上的那些算法,但是不容易找到; 3. 网络上关于halcon的
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posted @ 2019-07-04 18:10 yutou2016
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2019年7月3日
图像处理笔记(十一):噪声模型
摘要: _本节笔记致力于讨论什么样的噪声用什么样的方法来降噪,及找出每种噪声的特点以识别噪声_ 1. 高斯噪声:概率密度函数(PDF)符合正态分布 2. 瑞利噪声 3. 伽马噪声 4. 指数噪声 5. 均匀噪声 6. 椒盐噪声 7. 周期噪声:图像获取过程中由于电力或机电干扰产生,通过频率域滤波处理,使用带
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posted @ 2019-07-03 18:42 yutou2016
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