图像预处理

一般来说,我们采集到的图像会有一些小黑点,小斑点,不平滑等因素会会影响我们后期的算法,此时就需要我们对其图片进行预处理。

下面是一些预处理基本算子:

1、消除噪声:mean_image/binomial_filter

a)mean_image(Image,ImageMean,MaskWidth,MaskHeight)

参数:

Image:输入图像
ImageMean:输出图像
MaskWidth:遮掩的宽度【要过滤的宽度】
默认值: 9
建议值: 3, 5, 7, 9, 11, 15, 23, 31, 43, 61, 101
典型区域值: 1 ≤ MaskWidth ≤ 501
MaskHeight:遮掩的高度【要过滤的高度】
默认值: 9
建议值: 3, 5, 7, 9, 11, 15, 23, 31, 43, 61, 101
典型区域值: 1 ≤ MaskHeight ≤ 501

2)binomial_filter(Image,ImageBinomial,MaskWidth,MaskHeight)

参数:

Image :输入图像

ImageBinomial:输出图像
MaskWidth :遮掩的宽度【要过滤的宽度】
默认值: 5
可选值: 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29, 31, 33, 35, 37
MaskHeight :遮掩高度【要过滤的高度】
默认值: 5
可选值: 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29, 31, 33, 35, 37

2、抑制小斑点或者细线:median_image

a)median_image(Image,ImageMedian,MaskType,Radius,Margin)

参数:

Image:输入图像
ImageMedian:输出图像
MaskType:掩饰类型
Filter mask type.
默认值: 'circle'
可选值: 'circle', 'square'
可选值 (为计算机设备): 'square'
Radius :半径
默认值: 1
可选值 (为计算机设备): 1, 2
建议值: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 15, 19, 25, 31, 39, 47, 59
典型区域类型值: 1 ≤ Radius ≤ 4095

Margin :
边界处理.
默认值: 'mirrored'
可选值 (为计算机设备): 'mirrored'
建议值: 'mirrored', 'cyclic', 'continued', 0, 30, 60, 90, 120, 150, 180, 210, 240, 255

3、平滑:smooth_image 

smooth_image(Image,ImageSmooth,Filter,Alpha)

参数:

Image :输入图像
ImageSmooth:输出图像
Filter :过滤
默认值: 'deriche2'
可选值: 'deriche1', 'deriche2', 'gauss', 'shen'
Alpha :
过滤参数: 小值导致强烈的平滑(亦然用 bei 'gauss').
默认值: 0.5
建议值: 0.1, 0.2, 0.3, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 4.0, 5.0, 7.0, 10.0
典型的范围值: 0.01 ≤ Alpha ≤ 50.0
最小增量: 0.01
建议增加: 0.1
限制: Alpha > 0

4、保存边缘的平滑:anisotropic_diffusion

anisotropic_diffusion(Image,ImageAniso,Mode,Contrast,Theta,Iterations)

参数:

Image:输入图像

ImageAniso:输出图像

Mode:

扩散系数函数的振幅
默认值: 'weickert'
可选值: 'parabolic', 'perona-malik', 'weickert'

Contrast:

对比,差别

默认值: 5.0
建议值: 2.0, 5.0, 10.0, 20.0, 50.0, 100.0
限制: Contrast > 0

Theta:
时间步
默认值: 1.0
建议值: 0.5, 1.0, 3.0
限制: Theta > 0
Iterations:

迭代次数
默认值: 10
建议值: 1, 3, 10, 100, 500
限制: Iterations >= 1

Halcon学习笔记2的更多相关文章

  1. Halcon学习笔记之支持向量机(二)

    例程:classify_halogen_bulbs.hdev 在Halcon中模式匹配最成熟最常用的方式该署支持向量机了,在本例程中展示了使用支持向量机对卤素灯的质量检测方法.通过这个案例,相信大家可 ...

  2. Halcon学习笔记之支持向量机(一)

    例程:class_overlap_svm.hdev 说明:这个例程展示了如何用一个支持向量机来给一幅二维的图像进行分类.使用二维数据的原因是因为它可以很容易地联想成为区域和图像.本例程中使用了三个互相 ...

  3. halcon学习笔记——机器视觉工程应用的开发思路【转】

    转自:http://www.cnblogs.com/hanzhaoxin/archive/2013/02/15/2912879.html 机器视觉工程应用主要可划分为硬件和软件两大部分. 硬件:工程应 ...

  4. Halcon学习笔记——条形码的定位与识别

    一维码的原理与结构 条码基本原理是利用条纹和间隔或宽窄条纹(间隔)构成二进制的”0“和”1“,反映的是某种信息. 一维条码数据结构,分四个区域.组成分别为静区.起始/终止符.校验符.数据符. 一维条码 ...

  5. Halcon学习笔记——机器视觉应用工程开发思路及相机标定

    机器视觉应用工程开发思路 机器视觉应用工程主要可划分为两大部分,硬件部分和软件部分. 1.硬件部分,硬件的选型至关重要,决定了后续工作是否可以正常开展,其中关键硬件部分包括:光源,相机以及镜头. 2. ...

  6. Halcon学习笔记1

    转:https://www.cnblogs.com/hanzhaoxin/archive/2013/02/15/2912879.html 机器视觉工程应用主要可划分为硬件和软件两大部分. 硬件:工程应 ...

  7. halcon学习笔记——(11)Image,region,xld初步

    一 读取的3种方式: 读取单张的图片: read_image( image,'filename') //image 是输出对象,后面是输入文件的路径和名称 读取多图: 1,申明一个数组,分别保存路径 ...

  8. Halcon学习笔记之缺陷检测(二)

    例程:detect_indent_fft.hdev 说明:这个程序展示了如何利用快速傅里叶变换(FFT)对塑料制品的表面进行目标(缺陷)的检测,大致分为三步: 首先,我们用高斯滤波器构造一个合适的滤波 ...

  9. Halcon学习笔记之缺陷检测(一)

    例程:surface_scratch.hdev 说明:这个程序利用局部阈值和形态学处理提取表面划痕 代码中绿色部分为个人理解和注释,其余为例程中原有代码 *surface_scratch.hdev:e ...

  10. HALCON学习笔记

    2019-2-2: 硬件选型--->镜头光源相机选型第一讲.avi: 高斯公式:1/u+1/v=1/f  u:物距  v:像距 f:焦距 线放大倍率:像高/物高  或者 像距/物距 镜头需要掌握 ...

随机推荐

  1. JS DOM1核心概要1

    节点:XML和HTML文档都是有节点构成的结构,每段标记都可以通过节点来表示: 节点类型: 元素节点(常用) 属性节点(常用) 文本节点 注释节点 文档节点 进程节点 文档类型节点 等... 了解节点 ...

  2. Java中的switch语句

    switch可以替代if..else..,另外据说switch采用二分搜索,效率会更高一点. switch(type) { case 1 : type_name="INCOMING" ...

  3. EOJ Monthly 2018.4 (E.小迷妹在哪儿(贪心&排序&背包)

    ultmaster 男神和小迷妹们玩起了捉迷藏的游戏. 小迷妹们都希望自己被 ultmaster 男神发现,因此她们都把自己位置告诉了 ultmaster 男神,因此 ultmaster 男神知道了自 ...

  4. this关键字在继承中的使用

    参考:http://blog.csdn.net/gxzzxj/article/details/51946144 下面是自己的代码: public class ChildA extends Father ...

  5. eclipse导入工程报Invalid project description(转载)

    转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_a2eab3000101k3r7.html 昨天新搭建的环境,今天把以前的项目导入eclipse时报错: 说的是我导入的项目与wor ...

  6. Codeforces - 346A - Alice and Bob - 简单数论

    http://codeforces.com/problemset/problem/346/A 观察了一下,猜测和他们的最大公因数有关,除以最大公因数前后结果是不会变的. 那么怎么证明一定是有n轮呢?我 ...

  7. codeforces 632C

    题意: 给n个字符串,然后将这些字符串组合,搞成一个最小字典序的字符串,然后输出就好了. 思路: 记得以前神队友给我说过你怎么将n个字符串按字典序的比较从小到大输出.那么我也是这样玩一下,然后组合输出 ...

  8. python int对象的方法

    1.求绝对值 >>> a = -10 >>> a.__abs__() 10 >>> abs(10) 10 2.加法 >>> a ...

  9. <a>标签 href和onclick

    先执行onclick函数,如果onclick函数正常,则跳转到href所指明的url,否则什么事情都不做 还是不行,尚未解决

  10. AdventureWorks2012.mdf的使用

    AdventureWorks2012.mdf的使用,在数据库管理器界面中,右击数据库,然后附加,然后选择好AdventureWorks2012.mdf,然后删掉log,然后确定即可.