目标区域的几何形状特征参数概述

本文介绍了目标区域的主要几何形状特征参数,包括周长、面积、最长轴、方位角、边界矩阵和形状系数等,并详细解释了这些参数的意义及计算方法。

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通常 目标区域的几何形状特征参数主要有:周长、面积、最长轴、方位角、边界矩阵和形状系数等。
- 周长 目标区域的外边界长度。可用其外边界的相邻两像素之间的距离之和表示。
- 面积 可用目标区域所包台的像素的个数来表示 当图像进行了标签处理后.面积参数可以很方便地用数点法提取。
- 最长轴 目标区域的最大延伸长度.即目标区域的外边界上距离最大的两像索点的连线。若已知目标区域的外边界像索,就可通过不同的两个外边界像素点间距离的反复比较求取距离最大的外边界点。因此.最长轴参数提取的关镑是目标区域外边界的提取。
- 方位角 目标区域的最长轴与x轴的夹角。
- 边界矩阵 包围目标区域的最小矩阵。它是目标区域扁平程度的直观反映。可先求取和最长轴平行的两条外边界切线以及和最长轴垂直的两条外边界切线,这4条线相交就构成边界矩阵。
- 形状素数用于反映目标的狭窄程度。面积参数和周长参数的平方之比来表示。


 

### Halcon 形状特征提取的使用方法 Halcon 是一种强大的机器视觉软件工具包,广泛应用于工业自动化领域中的图像处理任务。形状特征提取是 Halcon 的一个重要功能模块,它能够帮助开发者从二值化后的图像中获取目标对象的各种几何属性。 #### 基本概念 形状特征提取涉及计算图像中感兴趣区域 (ROI) 的各种参数,这些参数可以描述物体的形态学特性。常见的形状特征包括但不限于面积、周长、圆形度、矩形度和凸缺陷等[^2]。 #### 实现步骤概述 为了在 Halcon 中执行形状特征提取,通常需要遵循以下几个方面的工作流程: 1. **预处理阶段**: 对原始灰度图进行阈值分割或其他方式得到二值化的掩模图片; 2. **连通域分析**: 利用 `connection` 函数找出所有的独立连通分量; 3. **特征测量**: 应用特定函数来评估各个连通区的各项指标;比如通过 `area_center` 获取中心坐标与总面积。 4. **筛选过滤**: 根据实际需求设定条件剔除不符合标准的对象。 5. **后续操作**: 将保留下来的合格实体进一步加工或者标记出来便于观察验证效果如何。 下面给出一段简单的 HDevelop 脚本作为示范说明上述过程的具体实践情况: ```hdevelop * 加载样本图像并转换成二值形式 read_image (Image, 'fabrik') threshold (Image, Region, 128, 255) * 执行连接组件检测 connection (Region, ConnectedRegions) * 计算每个区域的基本统计信息 select_shape_std (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 100, 99999) shape_trans (SelectedRegions, Contours, 'contour_xld') * 显示最终结果 dev_display (Contours) ``` 此脚本片段展示了怎样加载一幅名为 fabrik 的测试图案文件之后将其转为黑白两色表示法以便于下一步骤的操作——寻找相互分离的部分结构群组,并且只挑选那些满足一定大小范围内的候选者继续参与后面的环节直至最后呈现在屏幕上供用户直观感受整个算法运行成果的样子。 另外值得注意的是,在某些复杂场景下可能还需要考虑旋转不变性等问题,则需要用到更高级别的技术手段如傅里叶描述符之类的东西来进行更为精确细致的区别对待不同类型的轮廓线段组合而成的整体图形单元个体之间的差异之处加以区分分类管理等等一系列复杂的逻辑判断推理机制才行[^3]。
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