圖像處理的流程：獲取圖像-分割區(qū)域-特征提取。
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Blob分析與形態(tài)學(xué)
1.Blob區(qū)域是Blobs這一數(shù)據(jù)類型在halcon中的一種貼切的表達(dá)形式。
采集圖像-區(qū)域分割，最后通過(guò)特征（如圓度、面積、矩形度等）篩選，這一過(guò)程被稱為Blob（binary large objects）分析。
2.形態(tài)學(xué)
形態(tài)學(xué)是對(duì)區(qū)域大小調(diào)整的一種非常重要的方法和概念。形態(tài)學(xué)包括[開運(yùn)算、閉運(yùn)算、腐蝕、膨脹](méi)
形態(tài)學(xué)需要引入一個(gè)新的概念，即結(jié)構(gòu)元素。
開運(yùn)算可以去除小區(qū)域以及原區(qū)域中突出的細(xì)節(jié)部分；閉運(yùn)算可以填補(bǔ)相鄰區(qū)域以及空洞；
腐蝕，會(huì)有一個(gè)結(jié)構(gòu)元素，即一個(gè)形狀的像素組合，以這個(gè)結(jié)構(gòu)元素的中心點(diǎn)像素來(lái)計(jì)算保留處，這個(gè)結(jié)構(gòu)元素在目標(biāo)元素中逐行移動(dòng)，若目標(biāo)元素中的形狀和結(jié)構(gòu)元素相同，這個(gè)目標(biāo)元素中對(duì)應(yīng)中心點(diǎn)像素保留。
膨脹，與腐蝕相反，即參照一個(gè)結(jié)構(gòu)元素，這個(gè)結(jié)構(gòu)元素我們可以設(shè)定中心點(diǎn)，需要膨脹的位置，然后順著圖像一格一格走，只要有和中心點(diǎn)有交集，即可按結(jié)構(gòu)元素膨脹。開運(yùn)算就是先腐蝕再膨脹，閉運(yùn)算就是先膨脹再腐蝕。
灰度直方圖。在圖像處理中使用非常頻繁，比如分開綠豆和紅豆，可以拍照后選擇灰度，紅色和綠色灰度不同，通過(guò)直方圖選擇灰度范圍，即可選擇出紅豆或綠豆。
特征直方圖。比如圓度、面積。
顏色空間：halcon支持的顏色空間、通道與顏色空間的轉(zhuǎn)化、通道與區(qū)域分割方法
幾何定位+仿射變換+視覺測(cè)量
定位三方法：Blob定位、模板匹配、深度學(xué)習(xí)
仿射變換：就是一種特殊的幾何變換，是一種投影，常見的有旋轉(zhuǎn)、平移、縮放（就是矩陣間的運(yùn)算）。
Blob分析 模板匹配
2D項(xiàng)目的大致流程：
1.圖像采集
2.預(yù)處理，主要有兩種方法，對(duì)比度和去噪
對(duì)比度：
Scale_image(灰度縮放算子，在灰度直方圖里操作，線性拉伸灰度)
Emphsize（增強(qiáng)算子）
grey_range_rect(增加灰度動(dòng)態(tài)范圍的算子)
equ_histo_image(直方圖均勻化，讓圖片灰度分布更均勻)
去噪：
mean_image(均值濾波)、高斯濾波、中值濾波
圖像分割：
二值化、形態(tài)選擇、形態(tài)學(xué)
特征識(shí)別和求取計(jì)算
顯示與通訊
halcon中涉及的圖像處理十大理論知識(shí)：
1.圖像處理基礎(chǔ)知識(shí)
2.圖像的灰度變換
3.圖像增強(qiáng)（預(yù)處理：增強(qiáng)對(duì)比度和去噪（均值、中值、高斯濾波））
4.圖像的幾何變換（仿射變換、投影變換、極坐標(biāo)變換等）
5.圖像分割（邊緣提取，Blob分析等）
6.圖像的頻域（缺陷劃痕檢測(cè)等）
7.圖像的形態(tài)學(xué)（膨脹、腐蝕、開運(yùn)算、閉運(yùn)算等）
8.圖像的復(fù)原（這點(diǎn)halcon涉及不多主要是刑偵用）
9.運(yùn)動(dòng)圖像（運(yùn)動(dòng)檢測(cè)，差分、光流法）
10.圖像配準(zhǔn)（模板匹配等）文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-632795.html
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