Контур относится к набору взаимосвязанных кривых (кривых), которые могут очертить форму цели на изображении.Эти кривые состоят из ряда граничных точек цели. Контур, образованный кривой, обычно очерчивает форму (Shape) измеряемого объекта. Таким образом, на основе извлеченных контуров цели можно реализовать не только сегментацию изображения, но и приложения машинного зрения, такие как измерение размеров, обнаружение дефектов и анализ контуров, сопоставление и классификация контуров целей.
Например, контур наблюдаемой цели можно сравнить с шаблоном контура или подобранной кривой, чтобы определить, существует ли цель, или определить ее качество. Также можно судить о том, квалифицирован он или нет, определяя ключевую информацию о размерах, такую как периметр, радиус, кривизна и угол целевого контура. В процессе реализации таких приложений часто используются такие методы, как извлечение контуров, сопоставление контуров и классификация объектов.
Nl Vision предоставляет специализированный набор функций для выделения контуров, сравнения контуров и классификации анализа контуров.Эти ВП расположены вLabVIEW Vision and Motion→Машинное зрение→Палитра функций анализа контуров, как показано на следующем рисунке:
Описание функций и их использование см. в справочном руководстве:
IMAQ Extract Contour инкапсулирует процесс извлечения контура, включая несколько шагов поиска исходной точки, трассировку кривой, соединение кривой и выбор контура. IMAQ Extract Contour может выбрать три типа целевых контуров, которые находятся ближе всего к начальной точке поиска, имеют наибольшую длину или самый сильный средний градиент.Извлеченная информация о контуре будет добавлена к изображению в памяти для последующей обработки.
Контур может участвовать в двух операциях сравнения, одна из которых предназначена для сравнения с идеальной аппроксимацией кривой на основе пикселей контура, а другая — для сравнения с шаблоном контура. В любом случае для сравнения контуров расстояние между контуром и соответствующей точкой на кривой или шаблоне сравнивается по точкам, и оценивается отклонение измеренного целевого контура в соответствии с установленным диапазоном расстояний.
Сравнивая контур банки с круговой кривой на основе подгонки пикселей контура и оценивая качество банки по максимальному расстоянию между ними, научитесь сравнивать контур и подогнанную кривую, которая поставляется с NI Vision, и В программе Идеи оформления следующие:
- В начале программы из указанной папки считывается тестируемый файл изображения, а затем с помощью IMAQ ExtractContour извлекается контур самой длинной банки в кольцевой области интереса;
- IMAQ Fit Contour считывает информацию о контуре из файла и строит круговую кривую на основе этих точек. Круговая кривая используется в качестве справочного стандарта для оценки квалифицированных банок после сохранения изображения в памяти для использования в последующих процессах;
- IMAQ Compute Contour Distances может извлекать информацию о контурах и кривых из данных изображения в памяти и вычислять расстояние между ними;
- Цикл For проверяет, превышает ли расстояние между каждой соответствующей точкой установленный максимальный предел, и отображает кривую расстояния. Если расстояние между любыми двумя точками превышает предел, результат теста устанавливается как «Неудачно»;
- IMAQ Overlay Contour и Overlay Point with User Specified Size.vi отображают контур на изображении в виде слоя без потерь и отмечают точки контура, расстояние которых превышает предел.
Схема программы следующая:
Запустив программу и отрегулировав задержку цикла While, вы можете наблюдать результат выполнения программы.
Загрузка ресурсов проекта:скачать.CSDN.net/download/нет 0…
Контур мишени также можно сравнить с шаблоном контура. В отличие от процесса сравнения аппроксимирующей кривой, перед сравнением с шаблоном контура необходимо собрать информацию об особенностях шаблона контура в стандартном эталонном изображении, сгенерировать шаблон контура и добавить его после стандартного эталонного изображения для последующего использования. Этот процесс называется процессом обучения контура. Фактически обнаруженные объекты не все такие же, как объекты на стандартном эталонном изображении, но могут быть масштабированы, повернуты или наложены друг на друга, как показано на следующем рисунке:
Следовательно, в процессе изучения контура, в дополнение к сбору информации о контуре стандартного положения, также необходимо вычислить информацию о контуре цели в ситуации масштабирования или вращения на основе стандартной эталонной цели для поддержки различных положений объекта. контур цели в поле зрения. По умолчанию Nl Vision поддерживает цели, увеличенные на ±25% от исходной цели и повернутые на 360° в поле зрения. Чем больший угол поворота и масштабирование поддерживает программа, тем больше время ее выполнения. В процессе проектирования угол поворота и коэффициент масштабирования должны быть максимально ограничены в соответствии с реальной ситуацией, и, при необходимости, скорость алгоритма должна быть взвешена.