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[机器视觉] 《机器视觉实用教程》-第八章 常用软件使用与图像处理-8.20 图像处理细节探讨 |
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《机器视觉实用教程》-第八章 常用软件使用与图像处理-8.20 图像处理细节探讨
8.20 图像处理细节探讨 376 图像处理的根本需求 376 理论上最好的对比度图 377 实际上的对比度 377 对比度的定义 378 理论上的对比度值 379 实际上的对比度值 379 滤波 380 Contrast对比度、反差 380 查找表（Lookup Table） 381 二值化 382 膨胀与腐蚀 383 常规参数用法 384 标定校准calibration 386 彩色图像 387 颜色平面的抽取 389 图像缓存 390 多种算法之间的取舍 390 多线程图像处理 391 8.20 图像处理细节探讨图像处理的根本需求 图像处理中，有许多的函数，能完成许多的测试测量功能，如找边、测量直径、距离、粒子分析、颜色测量、匹配、分类、字符识别、条码读取等等。综合考虑，这些函数都是基于图像特征的。因此图像处理的根本需求就是要突出特征。而突出特征，通俗的讲就是，白的很白，黑的很黑，且白与黑都比较均匀。如下图左边的边缘对比度就比右边的好。但是左半边的均匀性没有右半边的好。 [attach]10160[/attach] 图49 图像对比度 理论上最好的对比度图理论上，最好的对比度图是没有过渡区域，图像特征直接由白变黑或由黑变白，黑与白都完全均匀一致。在这种条件下，即使黑与白的的灰度差不大，也能够非常准确、稳定的寻找到特征。如下图所示的三个图，从左到右对比度依次降低，但是都能非常快速、稳定的找到边缘。 [attach]10158[/attach] 图50 理论上的理想对比度图像 实际上的对比度
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发表于 2020-4-27 16:54:09
