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Halcon斑點分析BlobAnalysis解析

斑點分析的算法非常簡單：在圖像中，相關對象的像素（也稱為前景）通過其灰度值來識別。例如，圖中示例显示了液體中的組織顆粒。這些粒子是明亮的，液體（背景）是暗的。通過選擇明亮的像素（閾值），可以很容易檢測到顆粒。在許多應用中，暗像素和亮像素的簡單條件不再成立，但結果相同可以通過額外的預處理或像素選擇/分組的替代方法來實現。


在這種情況下，斑點分析的優點是HALCON提供了大量算子使其具有極大的靈活性。此外，這些方法通常具有很高的性能。斑點分析也可以與許多其他視覺任務相結合，例如作為預處理步驟，靈活地生成交互區域。


基本概念


斑點分析主要包括三個部分：



  1. 獲取圖像


  2. 分割圖像

    採集圖像后，接下來的任務是選擇前景像素。這也稱為分割。結果
    在HALCON中通常將此過程為Blob（二進制大對象），數據類型為區域(a region)。


  3. 提取目標特徵

    在最後一步中，將計算出諸如面積（像素數），重心或方向之類的特徵



該基本概念的一個示例是以下程序，該程序屬於上述示例。在此，從文件中獲取圖像。使用閾值(threshold)選擇大於120的所有像素。然後，引入了一個不太明顯的步驟：算子連接(connection)將所有亮像素的集合分離為所謂的連接組件。此步驟的效果是我們將劃分出多個區域，而不是閾值(threshold)返回的單個區域。該程序的最後一步是一些功能的計算。在此，算子area_center確定了大小（像素數）和重心。請注意area_center返回了三個值（每個參數有一個值）。


read_image (Image, 'particle')
 threshold (Image, BrightPixels, 120, 255)
 connection (BrightPixels, Particles)
 area_center (Particles, Area, Row, Column)

擴展概念


在許多情況下，斑點分析將比上述示例更高級。原因是混亂或不均勻的照明。此外，經常需要進行后處理，例如將元素特徵轉換為真實世界單位或結果可視化。


使用RIO(Region Of Interest)

可以通過使用感興趣區域來加快斑點分析。搜索的斑點區域被限制越多。搜索將更快更強大。


對齊RIO或圖像

在某些應用中，關注區域必須相對於另一個對象對齊。或者圖像本身可以對齊，例如通過旋轉或裁剪。


校正圖像

與對齊類似，可能需要校正圖像，例如消除鏡頭畸變或轉換圖像的參考點。


預處理圖像（過濾）

下一個重要部分是圖像的預處理。在這裏，像mean_image或gauss_filter這樣的運算符可用於消除噪音。一個快速但不太完美的替代方案是binomial_filter。運算符middle_image對於抑制小斑點或細線很有用。算子anisotropic_diffusion(各向異性擴散)對保留邊緣的平滑很有用，最後使用fill_interlace消除由隔行交錯相機(攝像機視頻流圖像)引起的缺陷


提取分割參數

代替使用固定的閾值，可以為每個圖像動態提取它們。例如具有多個峰值的灰度值直方圖，每個對象類別一個。在這裏，您可以使用算子gray_histo_abs和histo_to_thresh。作為高級替代方案，可以將算子intensity與參考圖像結合使用,僅適用於背景：在設置過程中，將確定背景區域的平均灰度值。如果平均灰度值已更改，則可以相應調整閾值。


分割圖像

對於分割，可以使用各種方法。最簡單的方法是threshold(閾值)，指定一個屬於前景對象的值範圍。另一個非常常見的方法是dyn_threshold。在此，第二張圖像將作為參考圖像。通過這種方法，使用局部閾值而不是全局閾值。這些局部閾值存儲在參考圖像中。可以通過拍攝空背景圖片將其設為靜態作為參考圖像，也可以使用平滑濾鏡(例如mean_image)


處理區域

一旦斑點區域被分割。通常需要對其進行修改，例如，通過抑制小區域，給定方向或接近其他區域的區域。在這種情況下，形態算子open_circle和opening_rectangle通常可用於抑制噪聲，closeing_circle和closing-rectanglel填補空白。可以使用select_shape，select_shape_std和select-proto-proto選擇具有特定功能的斑點。


特徵提取

最終處理時，將提取斑點的特徵，所需功能的類型取決於應用程序。類型列表可以在參考手冊的"Regions/Features"和"Image/Features"中找到。


將結果轉換為世界坐標

諸如面積或重心之類的要素通常必須轉換為世界坐標。這可以通過HALCON相機
校準實現。


可視化結果

最後，你可能要显示圖像的斑點（區域）和特徵。


靈感來源於Halcon官方文檔

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