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  • OPT小講堂 ∣ SciSmart圖像檢測之輪廓提取和輪廓操作
  • 發布時間:2020/6/2 16:10:14   修改時間:2020/6/2 16:06:59 瀏覽次數:153

  • 在第十一課中我們講了圖像檢測中的劃痕檢測,今天講一講其中的輪廓提取和輪廓操作工具。

     

    什么是輪廓提???

     

    圖像中灰度值變化比較劇烈的,且具有連續性等特性的地方定義為輪廓,輪廓提取功能就是獲取圖片中的輪廓。

     

    輪廓提取的基本思想是利用邊緣增強算子,突出圖像中的局部邊緣,然后定義像素的“邊緣強度”,通過設置閾值的方法提取邊緣點集。因此,輪廓提取包括兩個基本內容:

     

    1、用輪廓提取算子提取出反映灰度變化的邊緣點集。

    2、在邊緣點集合中剔除某些邊界點或填補邊界間斷點,并將這些邊緣連接成完整的線。用于邊緣檢測的算子有 Sobel、Canny、Deriche1、Deriche2、Lanser1、Lanser2、Shen。

     

    輪廓提取的基本原理


    1  輪廓提取基本原理

     

    一、輪廓提取工具界面

    點擊輪廓提取中的“設置”按鈕,打開設置參數界面,如圖2。


    2  輪廓提取工具界面

     

    二、輪廓提取的參數解析

     

    1、邊緣檢測方法:Sobel、Canny、Deriche1、Deriche2、Lanser1、Lanser2、Shen。

    2、濾波系數:Sobel濾波器的輪廓提取效果與濾波系數無關;Canny提取方法,濾波系數越大,所提取的輪廓越平滑;Deriche1、Deriche2、Lanser1、Lanser2、Shen濾波系數越小,所提取的輪廓越平滑,得到的細節越少。

    3、低閾值:邊緣檢測低閾值,低閾值不能大于高閾值。范圍是[0, 255]。

    4、高閾值:邊緣檢測高閾值,高閾值不能小于低閾值。邊緣檢測高低閾值剔除輪廓的邏輯是當輪廓點梯度高于高閾值的時候輪廓點保留,當輪廓點梯度介于高低閾值之間,如果此輪廓點能連接高閾值輪廓則被保留,否則去掉。當輪廓點梯度低于低閾值,則去掉。范圍是[0, 255]。

    5、最短輪廓:輪廓長度的下限。剔除長度小于該值的輪廓。范圍是[1, 100000],不得大于最大輪廓長度。

    6、最長輪廓:輪廓長度的上限。剔除長度大于該值的輪廓。范圍是[1, 100000],不得小于最短輪廓長度。

     

    三、梯度濾波器及濾波系數的影響

     

    3  濾波器及濾波系數的影響

     

    什么是輪廓操作?

     

    輪廓操作功能是增加對輪廓的處理,可以根據長度、面積、坐標等條件對輪廓進行篩選,可以根據是否共圓、共線連接斷裂輪廓,還可以去除干擾的輪廓信息等,從而獲得所需要的目標輪廓。

     

    一、輪廓操作工具界面

    點擊輪廓操作中的“設置”按鈕,打開設置參數界面,如圖4。


    4  輪廓操作算子界面

     

    二、輪廓操作功能介紹舉例

    2.1 篩選輪廓

    通過不同的條件,調整參數,篩選出所需要的目標輪廓。


    5  篩選輪廓

    2.2 分割輪廓

    需要對完整輪廓進行分段解析時,可以將輪廓進行分割開來,逐一解析判定。


    6  分割輪廓

    2.3 連接共線輪廓

    通過參數設置,對在同一條擬合直線上的輪廓進行連接操作。


    7  連接共線輪廓

     

    三、應用場合


    8  應用場合-效果圖

     

    1、當提取多個輪廓時,需要對輪廓進行篩選、分割等處理,從而得到所需要的目標輪廓。

    2、當提取的輪廓比較零散、不連續時,需要對輪廓進行連接、平滑等處理,從而得到理想輪廓。

     

    以上為OPT小講堂之SciSmart智能視覺軟件操作培訓第十二課的內容,如對課程有任何問題歡迎在留言區留言。

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