深圳石岩建网站,盐城网站开发公司电话,深圳专业网站建设公,做100个网站滤波类型算子适用噪声特点均值滤波mean_image高斯噪声平滑均匀#xff0c;可能额模糊边缘中值滤波median_image椒盐噪声保留边缘#xff0c;抑制脉冲噪声高斯滤波gauss_filter高斯噪声加权平均#xff0c;边缘更平滑 均值滤波
mean_image(Image,ImageMean,MaskWidth,MaskHe… 滤波类型算子适用噪声特点均值滤波mean_image高斯噪声平滑均匀可能额模糊边缘中值滤波median_image椒盐噪声保留边缘抑制脉冲噪声高斯滤波gauss_filter高斯噪声加权平均边缘更平滑 均值滤波
mean_image(Image,ImageMean,MaskWidth,MaskHeight) 优点 对图像内部的噪声及模糊有着很好的作用有效的平滑图像适用于处理高斯噪声 缺点会将图像的边缘信息与特征信息“模糊”点丢失很多特征 Image: 输入图像ImageMean: 滤波后的图像MaskWidth,MaskHeight: 滤波核的宽度和高度 注意MaskWidth和MaskHeight 必须是奇数核越大平滑效果就越强细节损失也大 使用5*5的卷积核适合去除较大噪声 read_image (Image, F:/素材收集/图片素材/01.jpg)
get_image_size (Image, Width, Height)* 获得一个高斯噪声分布,添加到图像
gauss_distribution (20, Distribution)
add_noise_distribution (Image, ImageNoise, Distribution)mean_image (ImageNoise, ImageMean, 9, 9)
dev_open_window (0, 0, 254, 252, black, WindowHandle)
dev_display (Image)
效果 中值滤波 优点对脉冲噪声核椒盐噪声有很好的去除效果 能够有效的保护图像的边缘信息 median_image(Image,ImageMedian,MaskType,Radius,Margin)
Image: 输入图像ImageMedian: 滤波后的图像MaskType: 滤波掩模形状 circle: square Radius : 滤波掩模的半径像素 Raius2 表示圆形掩模直径为5 2*21Margin: 边界处理方式 常用有mirrored、cyclic、continued等
read_image (Image, F:/素材收集/图片素材/01.jpg)
get_image_size (Image, Width, Height)* 添加椒盐噪声
sp_distribution (5, 5, Distribution)
add_noise_distribution (Image, ImageNoise, Distribution)*使用中值滤波
median_image (ImageNoise, ImageMedian, square, 3, mirrored)
median_image (ImageNoise, ImageMedian, square, 5, mirrored)dev_open_window (0, 0, 254, 252, black, WindowHandle)
dev_display (ImageMedian) 效果 高斯滤波
gauss_filter (Image,ImageGauss,Size) Image: 输入的图像 ImageGauss: 输出的图像 Size: 滤波的尺寸.尺寸值越大,平滑效果越明显.常用的尺寸有3579等奇数值 优势 消除高斯噪声 read_image (Image, F:/素材收集/图片素材/01.jpg)
get_image_size (Image, Width, Height)* 添加高斯噪声
gauss_distribution (20, Distribution)
add_noise_distribution (Image, ImageNoise, Distribution)*使用高斯滤波
gauss_filter (Image, ImageGauss, 5)
dev_open_window (0, 0, 254, 252, black, WindowHandle)
dev_display (ImageGauss)
效果 直方图均衡
equ_histo_image(Image,ImageEquHisto) 优点用于增强图像 缺点直方图均衡可能放大噪声建议进行降噪处理 * 直方图均衡化* 将密集的灰度值拉开一定的距离
* 作用: 使有蒙层的图像 马赛克 ... 图像变得更清晰
read_image (Image, F:/Halcon/Image/2.tif)
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window_fit_size (0, 0, Width, Width, -1, -1, WindowHandle)
dev_display (Image)* 直方图均衡化
equ_histo_image (Image, ImageEquHisto)
效果 灰度直方图 相比于Visionpro 中的 histogram 直接生成直方图对象Region类型适合可视化 gray_histo(Region,Image,AbsoluteHisto,RelativeHisto)
Region: 感兴趣区域ROI限定统计范围Image 输入图像单通道灰度图AbsoluteHisto: 绝对直方图各灰度级像素数量RelativeHisto: 相对直方图各灰度级像素占比总和为1
read_image (Image, printer_chip/printer_chip_01)
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 512, 512, black, WindowHandle)
set_display_font (WindowHandle, 16, mono, true, false)
dev_disp_text (展示Image的直方图, window, top, left, black, [], [])gray_histo (Image, Image, AbsoluteHisto, RelativeHisto)* 将灰度直方图的绝对分布 生成区域类型
gen_region_histo (Region, AbsoluteHisto, 255, 255, 1)
效果 read_image (Image, printer_chip/printer_chip_01)
dev_close_window ()
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window_fit_size (0, 0, Width, Width, -1, -1, WindowHandle)
dev_display (Image)
emphasize (ImageInvert, ImageEmphasize, Width, Height, 1)
对比度 对比度调整用于在低对比度或光照不均的场景中 emphasize (ImageInvert, ImageEmphasize, Width, Height, 1)
参数1 原始图像参数2输出图像参数3、参数4、参数5 值越大 对比度越明显
read_image (Image, printer_chip/printer_chip_01)
dev_close_window ()
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window_fit_size (0, 0, Width, Width, -1, -1, WindowHandle)
dev_display (Image)
emphasize (ImageInvert, ImageEmphasize, Width, Height, 1)效果 线性对比度 scale_image(Image,ImageScaled,0.5,0)
* 增强亮度
scale_image(Image,ImageScaled1,1,100)
* 减少亮度
scale_image(Image,ImageScaled2,1,-100)公式灰度值原值*2.510
参数1输入图像参数2输出图像参数3 比例 大于等于1的值 图像更亮 小于1的值 图像更暗参数4补偿值 非线性
log_image (Image, LogImage, 2)
pow_image (Image, PowImage, 2) 参数1输入图像 参数2输出图像 参数3底数 read_image (Image, printer_chip/printer_chip_01)
dev_close_window ()
get_image_size (Image, Width, Height)dev_open_window_fit_size (0, 0, Width, Width, -1, -1, WindowHandle)
dev_display (Image)* 对数变化 压缩灰度值的级别 降低高灰度值的级别
* 参数1输入图像
* 参数2输出图像
* 参数3底数
log_image (Image, LogImage, 2)* 指数变化 选择增强低灰度值 或者 高灰度值的对比度
* 参数3
* 指数 0-1 增强高灰度值对比度
* 大于等于1 增强低灰度值对比度
pow_image (Image, PowImage, 2)傅里叶变换
傅里叶分析-CSDN博客 在我认为傅里叶变换就好比在一个教室里面老师带着学生唱校歌有各种声音还有夏天的知了的鸣叫声这好多声音混杂在一块随着时间的变换就叫做时域而我们需要在这混乱的声音中提取老师的声音这个就叫做频域频域有很多。 这里的图片就是我们日常生活中拍照一样但是拍照中他也是有噪音有各种杂斑所以我们拍出来的照片都是富含各种杂事看着不好看这就叫做时域我们需要把这图像的杂拌去掉进行美颜这从中就是把图像中某些频域给去掉了 注意以上是我个人理解的。 rft_generic(Image,ImageFFT,Direction,ResultType,Width) fft_generic(Image,ImageFFT,Direction,Exponent,Norm,Mode,ResultType) 区别rft 是计算图像的实值快速傅里叶变换 fft是计算输入图像的快速傅里叶变换
Image: 输入图像ImageFFT: 傅里叶转换后的图像Direction: 计算正向或反向 to_freq表示从时域转为频域输入的图像必须具有实值类型from_freq: 表示从频域转为时域输入图像必须是复杂的 ResultType: 转换后的数据存储方式即单个像素的数组存储方式。从时域转为频域使用‘complex’ 从频域转为时域用‘real’ byte: 灰度图像 int1: 实值图像 real: 实值图像 complex: 复数图像 Exponent: 对应公式中指数符号,前向变换用-1,后向变换用1Norm: 变换的归一化因子 默认值 sqrt (开根号csqrt(M*N)变量)n图像none不使用c1 Width: 图像宽度 默认值512 傅里叶卷积
convol_fft (ImageFFT, ImageFilter, ImageConvol) 在频域内对图像与滤波器进行卷积将复杂的图像ImageFFT的像素乘以滤波器ImageFile 的相应像素 傅里叶图像滤波图像卷积图像
首先将图像在水平(竖直)方向与滤波器进行卷积然后卷积后的结果在竖直水平方向使用相同的滤波器函数得到的模板进行卷积运算 线高斯
lines_gauss(Image,Lines,Sigma,Low,High,LightDark,ExtractWidth,LineModel,CompleteJunctions) Image: 输入的图像Lines: 检测线条XLDSigma: 高斯滤波值 典型范围 0.7~20 建议 0.1 默认 1.5Low 滞后阈值分割的低阈值 0~20 建议0.5 默认3High 滞后阈值分割的高阈值 0~35 建议0.5 默认8LightDark: 提取的线条类型dark暗线,light亮线ExtractWidth: 是否提取线宽false,trueLineModel: 用来调整线条的位置和宽度的线模型’bar-shaped‘’gaussian‘’none‘’parabolic‘CompleteJunctions: 在锻炼的部分是否添加节点使线条连续false,true
缩放图像
zoom_image_factor(Image,ImageZoomed,ScaleWidth,ScaleHeight,Interpolation)
缩放因子实现图像缩放
原图像缩放后保存的图像图像宽度的比例因子 默认值0.5图像高度的比例因子 默认值0.5插值类型 默认值constant
read_image (Image, printer_chip/printer_chip_01)
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_display(Image)
gen_gauss_filter (ImageGauss, 100, 100, 0, n, rft, Width, Height)
*时域转频域
rft_generic (Image, ImageFFT, to_freq, none, complex, Width)
*卷积计算
convol_fft (ImageFFT, ImageGauss, ImageConvol)
*频域转时域
rft_generic (ImageConvol, ImageFFT1, from_freq, none, byte, Width)
*图像作差 用于计算两幅图像的差值 用原图减去滤波后的图像得到锐化图像
sub_image (Image, ImageFFT1, ImageSub, 10, 80)
*对图像进行放大和缩小
zoom_image_factor (ImageSub, ImageZoomed, 0.5, 0.5, constant)
*绘制高斯提取线
lines_gauss (ImageZoomed, Lines, 0.2, 3, 8, light, true, bar-shaped, true)
dev_display (Lines)图像锐化Sobel算子
sobel_amp (Image, EdgeAmplitude, FilterType,Size)
输入图像突出边缘图像过滤器类型 值为 sum_abs、thin_sum_abs、thin_max_abs、sum_sqrt、x、y过滤掩模尺寸 值越大提取的轮廓边缘越暗
read_image (Image, printer_chip/printer_chip_01)dev_close_window ()
get_image_size (Image, Width, Height)dev_open_window_fit_size (0, 0, Width, Width, -1, -1, WindowHandle)dev_display(Image)
sobel_amp (Image, EdgeAmplitude, x,11)
sobel_amp (Image, EdgeAmplitude, y,11)
sobel_amp (Image, EdgeAmplitude, sum_abs,11)
sobel_amp (Image, EdgeAmplitude, thin_sum_abs,11)sobel_amp (Image, EdgeAmplitude, thin_max_abs,11)ThresholdValue:35
threshold (EdgeAmplitude, Region, ThresholdValue, 255) 效果 x y sum_abs thin_sum_abs thin_max_abs 高通滤波
gen_highpass (ImageHighpass, Frequency, Norm, Mode, Width, Height) 特点: 值越大、说明保留细节越少、值越小、说明保留细节越多 read_image (Image, printer_chip/printer_chip_01)
dev_display (Image)
get_image_size (Image, Width, Height)* 获取一个高通滤波模型
gen_highpass (ImageHighpass, 0.1, none, dc_center, Width, Height)* 对图像进行傅里叶变换到频域图像
fft_generic (Image, ImageFFT, to_freq, -1, sqrt, dc_center, complex)* 对频率图像进行高通滤波
convol_fft (ImageFFT, ImageHighpass, ImageConvol)
* 对的到的频率进行傅里叶变换
fft_generic (ImageConvol, ImageFFT1, to_freq, -1, sqrt, dc_center, complex)效果 高通滤波后 傅里叶变换后 低通滤波
gen_lowpass (ImageLowpass, 0.1, none, dc_center, Width, Height) 值越小、越模糊、值越大、越清晰 read_image (Image, printer_chip/printer_chip_01)
dev_display (Image)
get_image_size (Image, Width, Height)* 创建一个椒盐噪声
sp_distribution (5, 5, Distribution)
* 将噪声添加到Image上 产生一个带有噪声的图像
add_noise_distribution (Image, ImageNoise, Distribution)dev_display (ImageNoise)* 获取一个低通滤波模型
gen_lowpass (ImageLowpass, 0.1, none, dc_center, Width, Height)* 对图像进行傅里叶变换到频域图像
fft_generic (ImageNoise, ImageFFT, to_freq, -1, sqrt, dc_center, complex)* 对频率图像进行低通滤波
convol_fft (ImageFFT, ImageLowpass, ImageConvol)
* 对的到的频率进行傅里叶变换
fft_generic (ImageConvol, ImageFFT1, to_freq, -1, sqrt, dc_center, complex)效果 低通滤波 傅里叶变换后 加减乘除
read_image (Image, C:/Users/zpp/AppData/Roaming/MVTec/HALCON-23.05-Progress/examples/images/automotive/engine_part_007.png)
read_image (Image1, C:/Users/zpp/AppData/Roaming/MVTec/HALCON-23.05-Progress/examples/images/automotive/car_door_01.png)
dev_close_window ()
*get_image_size (Image, Width, Height)add_image (Image, Image1, ImageResult, 0.5, 0)sub_image (Image, Image1, ImageSub, 1, 128)mult_image (Image, Image1, ImageResult2, 0.005, 0)div_image (Image, Image1, ImageResult1, 255, 0)
加 减 乘 除
