halcon教程- 边缘检测 亚像素边缘提取 轮廓提取

Halcon 第四章『图像特征和提取』◆第4节:像素级边缘提取 第四节:像素级边缘提取&相关算子 含义:就是颜色边缘提取。颜色边缘检测方法是使用边缘滤波器,这些滤波器通过寻找较亮和较暗的区域边界像素点的方式提取边缘,滤波器寻找图像中梯度变化明显的部分。这些梯度一般描述为边缘的振幅和方向。将边缘振幅高的所有像素选择出来,就完成了区域的边缘轮廓提取。 对比上述3种算子,有如下总结。 Sobel算子在边缘检测的同时尽量减少了噪声的影响,比较容易实现。它对像素位置的影响进行了加权,因此效果比较好,是很常... 阅读详情

知识点是鱼,套路是渔。授人以鱼不如授人以渔!”

       一般在做项目时,无论是边缘检测、瑕疵检测、Blob检测等应用,都有一定的通用套路,也可以说是通用处理框架,在此框架下根据具体应用具体分析,基本上所有项目都可完成。

总结起来:通用套路 + 灵活运用

       对于初学者来说,只需掌握通用套路即可,灵活运用需要经过大量的练习才可达到,运用大学里学马克思哲学时的一句话概括,“量变引起质变”,当你达到这个程度之时,俨然成为集大成者了。

边缘检测通用思路:

  • 设置ROI感兴趣区域,此区域需包含待检测边缘;

  • 二值化处理,并打散连接区域,进一步选取目标区域;

  • 将目标区域进行膨胀处理;

  • 将目标区域进行腐蚀处理;

  • 将膨胀后的区域和腐蚀后的区域进行减操作,并进行抠图处理,目的为了得到有边缘的真实图像;

  • 使用边缘检测算子提取亚像素轮廓;

  • 根据得到的真实边缘,进步处理和计算所需的线、弧、圆等;

Halcon 第四章『图像特征和提取』◆第5.1节:亚像素级边缘提取—轮廓生成 第五节:亚像素级边缘提取&相关算子 概念:摄像机拍摄时,将物理世界中连续的图像进行了离散化处理。到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色。两个像素之间有5.2微米的距离,在宏观上可以看作是连在一起的。但是在微观上,之间还有无限的更小的东西存在。这个更小的东西称为“亚像素”。在两个物理像素之间还有像素,称之为Sub-Pixel。Halcon中用XLD(eXtended Line Descriptions)表示亚像素的轮廓和多边形。亚像素的方法常用于图像的边缘检测和定位... 阅读详情

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一、阈值分割: 分为:全局阈值、局部阈值、直方图自动阈值(自适应阈值)。 适用于:背景与目标占据不同的灰度级范围的图像。 二、边缘检测:            由于边缘和噪声都是灰度不连续的点,在频域均为高频分量,直接采用微分运算难以克服噪声的影响。因此,用微分算子检测边缘前要对图像进行平滑滤波。 三、示例: 原图: halcon边缘提取代码: read_image

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6、Halcon图像边缘提取和轮廓识别

目录 1、图像边缘提取原理 2、边缘提取算子介绍 3、图像的亚像素边缘提取 4、亚像素轮廓的特征分析 5、xld的分割及直线拟合 6、圆及椭圆的拟合 7、中心线的提取 1、图像边缘提取原理 2、边缘提取算子介绍 3、图像的亚像素边缘提取 4、亚像素轮廓的特征分析 5、xld的分割及直线拟合 6、圆及椭...

panjinliang066333的博客 2万+

halcon学习之边缘检测

这里主要介绍基于亚像素提取的边缘检测方法,具体大家可以参考一本书,如果对halcon很熟悉的就不用了看了,反之建议看看,该书为《机器视觉算法原理与编程实践》,我也是跟着敲了一遍代码,很多都可以达到触类旁通,这里就不详细介绍了,写博客的目的是便于自己以后查找 read_image (Image, 'F:/机器视觉/Halcon机器视觉算法原理与编程实战/code/code/data/flower...

进击的菜鸟 5796

Halcon边缘检测Sobel、Laplace和Canny算子

提示:文章参考了网络上其他作者的文章,以及相关书籍,如有侵权,请联系作者。 文章目录前言一、像素级边缘提取二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言        除了阈值分割外,也可以通过检测区域的边缘得到目标区域。区域的边缘像素的灰度值往往会发生灰度上的突变,针对这些跳跃性的突变进行检测和计算,可以得到区域的边缘轮廓,并作为分割图像的依据。Halcon 中有许多边缘滤波器能计算出边缘的幅值和方向,用以实现边缘的提取。本文就以常.

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【机械视觉】Halcon—【十二、边缘提取】

以坐标为种子坐标,向四周进行搜索,寻找合适的区域,这个区域满足灰度值与当前的均值图。类似Sobel,但卷积核不同(Sobel更注重中心像素,Prewitt更平均)。:卷积核大小(3、5、7、9等,越大抗噪性越强但边缘越模糊)对噪声有一定的平滑作用,但不如高斯类算子(如Canny)。:滞后阈值(低阈值用于弱边缘,高阈值用于强边缘):平滑系数(越小越平滑,推荐0.5~2.0),对噪声敏感,通常需要先做高斯平滑。:卷积核大小(3、5、7等):高斯平滑系数(越大越平滑),计算简单,但对噪声敏感。

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Halcon提取边缘线段lines_gauss 算子

在需要提取线条宽度时,Sigma 的值应根据要提取的线条宽度进行调节,最小值应不小于w13(w为线条宽度,即线条直径的一半)。注意,如果线条的宽度过大,建议先对图像进行一定比例的缩小,以减少过度计算消耗的时间。还有一个常用的算子lines_gauss算子,也可以用于提取边缘线段,它的鲁棒性非常好,提取出的线段类型是亚像素精度的XLD轮廓。需要注意的是,lines_gauss算子的响应速度不算快,如果边缘的高阈值设置得偏低,会导致需要计算的边缘增多,可能会有明显的卡顿。参数1:Image为输入的单通道图像。

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Halcon 第四章『图像特征和提取』◆第5.2节:亚像素级边缘提取—线条生成

在Halcon中还有其他用于提取边缘线段的,提取出的线段类型是亚像素精度的XLD轮廓。 ①lines_gauss算子 检测线及其宽度 lines_gauss(Image : Lines : Sigma, Low, High, LightDark, ExtractWidth, LineModel, CompleteJunctions : ) Image:输入参数,输入单通道图像。 Lines:输出参数,输出一组...

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<br /><br />sobel_amp ( Image : EdgeAmplitude : FilterType, Size : )根据图像的一次导数计算图像的边缘<br />close_edges ( Edges, EdgeImage : RegionResult : MinAmplitude : )<br />close_edges_length( Edges, Gradient : ClosedEdges : MinAmplitude, MaxGapLength : ) 使用边缘高度图像关闭

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《HALCON机器视觉与算法原理编程实践》第10章 边缘检测-学习笔记

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