【秣厉科技】LabVIEW工具包——OpenCV


前言

  1. 这个工具包我需要收点钱(支付入口在软件内部,30天试用),希望各位海涵;
  2. 本工具包在LabVIEW下实现大部分的OpenCV接口,包含超过2700个VI,覆盖OpenCV的15个模块之中的13个(flann和gapi暂无)。功能包括摄像头采集、图像处理、条码+二维码识别、人脸识别、机器学习、DNN推理等等;
  3. 本工具包,连同以往发布的QRCode、GZip、Crypto,均已升级到1.1版本,可以同时兼容LabVIEW 32位 和 64位 (LabVIEW>=2018);
  4. 我的官网上线了:https://www.molitecservice.com
    下载积分不足的朋友,可以来官网下载,但可能有点慢。
  • 回答大家咨询最多的问题:
    (1)该软件显示的价格,是单台电脑永久激活的价格。
    (2)只有开发环境(VI)需要购买激活,而导出的 exe 程序可以在没有激活的任意电脑上,永久有效运行。导出 exe 的方法,请参见 教程(8)。更多使用教程已陆续发布,欢迎访问我的OpenCV教程专栏。
    (3)dnn 推理暂不支持 GPU 加速(目前在开发测试中),请等待后续更新。
    (3)CUDA 加速方案现已推出,不追加费用,详情请见 教程(21)
    (4)以往发布的 QRCode、GZip、Crypto 工具包免费。

安装

获取本文绑定资源,双击.vip安装包,将在VIPM环境下进行安装。

在这里插入图片描述
安装结束后,会自动出现Activator窗口。该窗口显示许可证状态(激活、试用、过期),并提供付费激活入口。

你可以通过LabVIEW菜单栏 Tools>>Molitec Activator>>OpenCV… 再次打开这个窗口。

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函数选板

安装完成后,工具包位于:函数选板>>Addons>>Molitec>>OpenCV
目前包含13个模块:

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熟悉OpenCV的朋友应该都了解它们分别的功能,这里简单总结如下:

模块功能
calib3d相机校准、三维重建、手眼标定
coreMat 等核心类、基本的矩阵运算
dnn深度神经网络
features2d2D 特征描述
highgui图形界面(非必要不使用,请用LabVIEW的控件来设计界面)
imgcodes图像文件读写、编解码
imgproc图像基本处理:色彩空间、直方图、二值化、开闭运算、梯度计算、轮廓提取、滤波、绘图、映射、霍夫检测、统计积分…
ml机器学习:KNearest、SVM、DTrees…
objdetect目标检测:二维码、条形码、aruco码、人脸检测与识别、级联分类器…
photo照片修复:去噪、去高光、去水印…
stitching图像缝合
video视频分析:目标追踪、背景提取
videoio视频I/O:摄像头采集、视频流采集、视频文件生成
flann、gapi暂无

范例

在LabVIEW下,点击菜单栏:帮助(Help)>>查找范例(Find Examples)
在窗口左侧点击目录结构(Directory Structure),右侧找到并展开Molitec目录。

OpenCV工具包的范例,位于OpenCV子目录下:
大家先自己打开运行试试看吧,熟悉OpenCV和LabVIEW的朋友,应该可以自行领悟这些VI的用法。

相关教程博文也正在陆续发布中。

欢迎访问教程专栏:
秣厉科技 - LabVIEW - OpenCV

在这里插入图片描述


总结

本系列博文,将为大家带来多种基于LabVIEW的工具包,均为【秣厉科技】原创,欢迎大家下载体验!
各位看官有什么想法、建议、吐槽、批评,或新奇的需求,也欢迎留言讨论。更多内容将持续奉上。

<think>嗯...用户这次在问LabVIEW中处理图片数组的操作方法,看来是图像处理相关的需求。之前对话里用户引用了5篇资料,但仔细看发现这些引用似乎有些跳跃——从直方图分析到OpenCV工具包再到FFT海洋模拟,跨度挺大。可能用户是在广泛搜索时随手粘贴的?用户核心诉求很明确:想在LabVIEW中操作图片数组。这个需求其实可以拆解成两个层面:基础数组操作和图像专用处理。LabVIEW作为图形化编程环境,处理数组确实和文本编程语言很不同。让我回忆下LabVIEW的数组处理特点...首先得区分普通数值数组和图像数组。图像本质上是二维/三维像素数组,但LabVIEW的IMAQ库做了封装。用户可能需要从这些角度切入:1️⃣基础数组函数(在"编程→数组"面板里),比如索引/替换子集、转置、重排维度2️⃣IMAQ视觉函数的数组处理(像IMAQImageToArray把图像转数值数组)3️⃣如果是视频流,可能要用到"创建数组"函数动态构建三维数组突然想到用户可能混淆了概念——普通数组操作不能直接作用于图像控件,必须通过IMAQ转换考虑到用户提到"教程",最好给出学习路径。NI官网的Fundamentals课程是基础,但中文资料的话...科技OpenCV工具包教程[^4]可能更实用。不过要提醒用户:直接操作像素数组对内存要求高,大图像建议用ROI处理要不要补充性能提示?比如用移位寄存器代替临时数组能提升效率...但用户没问优化就先不展开。等ta具体遇到问题再深入</think> 在LabVIEW中处理图片数组需要结合**图像处理工具包(Vision Development Module)** 和 **基础数组操作函数**,以下是具体实现方式和步骤: --- ### **1. 图片数组的表示与转换** 在LabVIEW中,图片数据通常以以下形式存储: - **IMAQ Image类型**:LabVIEW专用的图像数据类型,包含像素矩阵和元数据。 - **2D/3D数值数组**:灰度图用`U8`/`U16`二维数组(单通道),彩色图用`U8`三维数组(维度为:宽 × 高 × 颜色通道,如RGB三通道)。 **核心转换函数**: | 函数 | 作用 | 位置 | |------|------|------| | `IMAQ ImageToArray` | 将IMAQ图像转为像素数组 | Vision & Motion → Image Processing → Pixel Operations | | `IMAQ ArrayToImage` | 将数组转为IMAQ图像 | 同上 | | `Array to Image` (OpenCV工具包) | 将数组转为OpenCV兼容图像 | 科技OpenCV工具包[^4] | **示例**:彩色图片转换为三维数组 ```labview [IMAQ Image] → IMAQ ImageToArray.vi → 输出:3D U8数组(宽×高×3,RGB通道) ``` --- ### **2. 图片数组操作** 利用LabVIEW的**数组处理函数**对像素数据进行处理: - **索引子集**:`Index Array` 提取特定区域(如ROI)或通道 - **替换元素**:`Replace Array Subset` 修改局部像素 - **重塑数组**:`Reshape Array` 改变维度(如将三维数组转为二维灰度图) - **数学运算**:对数组进行加减乘除(需先转换为数值类型) **应用场景示例**: ```labview 例:调整图像亮度(伪代码) 1. 图像 → 转为U16数组 2. 数组 + 50(增加亮度) → 新数组 3. 新数组 → 转回IMAQ图像 ``` --- ### **3. 使用OpenCV工具包高效处理** 科技开发的**OpenCV工具包**[^2][^4] 提供了矩阵(Mat)操作的VI,可直接处理数组: - **核心优势**:集成OpenCV算法(如滤波、变换),避免重复造轮子。 - **关键函数**: - `cv_cvtColor`:颜色空间转换(如RGB→灰度) - `cv_resize`:调整图片尺寸 - `cv_rotate`:二维旋转[^3] **流程示例**:图片旋转45° ```labview 1. 读取图像 → ArrayToImage → cv_Mat(OpenCV矩阵) 2. cv_rotate.vi(输入旋转角度) → 输出旋转后Mat 3. Mat → Image ``` --- ### **4. 性能优化建议** - **避免频繁转换**:减少IMAQ与数组间的转换次数(内存拷贝开销大)。 - **使用ROI处理**:对局部区域操作时,先用`IMAQ GetImageSize`和`Index Array`提取子集。 - **并行处理**:对多张图片用`For Loop`并行(启用并行迭代)。 --- ### **5. 学习资源推荐** 1. **官方教程**:NI官网的 **Vision Concepts Help**(搜索“Array to Image Conversion”)。 2. **中文教程**: - 科技OpenCV工具包专栏[^2][^4](含代码实例) - OpenCV矩阵操作教程[^4]:Mat类的创建、运算和转换。 3. **实例库**:LabVIEW自带示例(Help → Find Examples → 搜索“Image Processing”)。 --- **相关问题** 1. 如何在LabVIEW中实现多张图片的批量旋转和缩放? 2. 使用OpenCV工具包时,如何处理图像数组的内存溢出问题? 3. LabVIEW对彩色图片进行通道分离(RGB)的具体步骤是什么? 4. 如何利用LabVIEW的数组函数实现图像边缘检测?
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