2020-11-12 22:24:39
最早发于回答:能不能通俗的讲解下傅立叶分析和小波分析之间的关系? - 咚懂咚懂咚的回答现收入专栏。从傅里叶变换到小波变换,并不是一个完全抽象的东西,可以讲得很形象。小波变换有着明确的物理意义,如果我们从它的提出时所面对的问题看起,可以整理出非常清晰的思路。下面我就按照傅里叶-->短时傅里叶变换-->小波变换的顺序,讲一下为什么会出现小波这个东西、小波究竟是怎样的思路。(反正题主要求的是...
2020-11-12 22:20:12
D.Gabor 1946年提出窗口Fourier变换,为了由信号的Fourier变换提取局部信息,引入了时间局部化的窗函数。由于窗口Fourier变换只依赖于部分时间的信号,所以,现在窗口Fourier变换又称为短时Fourier变换,这个变换又称为Gabor变换。1) Gabor优点Gabor小波与人类视觉系统中简单细胞的视觉刺激响应非常相似。它在提取目标的局部空间和频率域信息方面具有良好的特性...
2020-11-12 22:18:31
Gabor的优点Gabor定义Gabor的不足之处1.具体窗函数:Gaussian的Gabor变换定义式2.窗口的宽高关系傅立叶变换的不足傅立叶变换Gabor变换小波(wavelet)变换总结分析傅立叶变换数字图像处理的方法主要分成两种:空域分析法和频域分析法。空域分析法就是对图像矩阵进行处理;频域分析法是通过图像变换将图像从空域变换到频域,从另外一个角度来分析图像的特征并进行处理。频域分析法在图...
2020-11-12 22:13:30
1.预备知识1.1可分离变换二维傅立叶变换可用通用的关系式来表示:式中:x, u=0, 1, 2, …, M-1;y, v=0, 1, 2, …, N-1;g(x,y,u,v)和h(x,y,u,v)分别称为正向变换核和反向变换核。 如果满足 :则称正、反变换核是可分离的。进一步,如果g1和g2,h1和h2在函数形式上一样,则称该变换核是对称的。2.图像变换的矩阵表示数字图像都是实数矩...
2020-11-11 11:44:35
勇哥今天看到这个,感觉好牛B。如果用3dsmax来实现,不知道要做到猴年马月哦……再附上UE4还原的效果:虚幻版本4.24简单的展示视频:花园简单展示视频蒸汽猫marterio的视频 · 3324 播放不过这次分享的重点不是这个作品的制作,而是作品里草地是如何实现的。那么话不多说,直奔主题:风格化草地(吉卜力风格)制作思路分享看过吉卜力系列电影的朋友都知道,电影中的草地总是那么细腻而柔和。那如此美...
2020-11-10 18:19:34
如题所示标题,想同时表达两个意思:1:缩放平移绘制区域,2:创建模板匹配区域并保存。被一个技术问题卡住折腾了近大半天时间+熬夜2个小时,经过不懈努力,反复验证各参数意义,找到了问题的原因,终于攻克难题。分享给需要的朋友。效果如下:思路如下:首先鼠标滚轮缩放,按压鼠标左键平移的鼠标事件组合:MouseDown,MouseUp,MouseMove,MouseWheelEvent,具体为:void Ad...
2020-11-10 18:15:40
如下图所示为偏转摆正后的图像,截取“PROD”固定字符创建NCC模板 ;NCC 算法= normalized cross correlation,归一化互相关匹配法创建模板* 图像增强
scale_image (ImageReduced, ImageScaled, 2.74194, -129)
threshold (ImageScaled, Regions, 179, 255)
erosio...
2020-11-07 21:21:07
矫正图像对于Blob分析或者OCR的应用,具有不变形的图像是很有必要的。假设一个OCR已经基于不变形图像数据被训练,然后,它将不能识别变形很严重的字符。在这样的情况下,图像数据必须被矫正,如在OCR应用之前,镜头和透视畸变必须被消除。转换图像到WCS算子image_to_world_plane通过将其转化到测量平面来矫正一张图像,例如WCS中z=0的平面。被矫正的图像没有镜头和透视畸变。其对应一张...
2020-11-07 21:16:32
高斯混合模型(GMM)分类的理论有点复杂。当处理分类时候,基本理论之一就是贝叶斯决策规则。一般,贝叶斯决策规则告诉我们,通过最大化特征向量x属于某类的可能性,来最小化错分特征向量的可能性。这个所谓的“后验概率”应该在所有的类别中被最大化。然后,贝叶斯决策规则将特征空间划分为相互不连接的区域。这些区域被超平面所分割,例如对于1D数据被点分割,或者2D数据被曲线分割。尤其是,超平面是由点定义的,相邻的...
2020-11-07 21:02:35
halcon中有一组纹理修复的算子,比较有趣。我们来了解一下,也许在以后的某个项目中可以用得上也保不准。它们是:harmonic_interpolation功能:对一个图像区域执行谐波插值。inpainting_aniso功能:通过各向异性扩散执行图像修复。inpainting_ced功能:通过一致性增强扩散执行图像修复。inpainting_ct功能:通过连贯传送执行图像修复。inpaintin...
2020-11-07 20:47:48
这个例子中,在相机聚焦清晰的图片中创建一个ncc的模板。随后,相机变焦数次,然后在这些失焦的图片中再模板,可以看到ncc相关性模板匹配很好的适合了图片的这种变化,稳定的找到了模板。聚焦清楚的图变焦严重的情况下准确的找到模板演示代码:dev_update_off ()
read_image (Image, 'smd/smd_on_chip_05')
get_image_size...
2020-11-07 19:38:16
文章目录检测任务检测思路点胶质量检测代码及解析图示处理思路检测任务点胶检查检测以下缺陷:1.缺少粘合胶的部分(断胶)2.粘合剂过多或过少的部分(溢胶、缺胶)3.粘合胶离其预定位置太远(点胶偏移)halcon对应示例程序:apply_bead_inspection_model.hdev效果图示:检测思路示例程序的图像处理思路:1.使用halcon的可变形模板匹配,将检测物品转正,方便检测这里我们用的...
2020-11-07 19:32:58
halcon的这种纹理检测模型使用起来相当方便。只需要下面几个步骤:创建纹理检测模型create_texture_inspection_model读多张图,选择图片中的一片没纹理正常的ROI传给检测模型设置训练参数 set_texture_inspection_model_param开始训练 train_texture_inspection_model读取要检测的图片,apply_texture...
2020-11-06 23:44:11
最近在项目中要进行图像的特征提取工作,为了便于以后查阅和使用,遂写博客以记录。 说到图像的纹理特征,大家能想到的就是灰度共生矩阵(Gray-Level Co-Occurrence Matrix, GLCM)、灰度游程矩阵(Gray-Level Run-Length Matrix, GLRLM)、局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)和方向梯度直方图(Histogra...
2020-11-06 23:39:34
在进行纹理分析时计算纹理周期有很大作用,而自相关函数用来计算纹理周期具有很好的效果。要计算纹理图像的自相关函数值,可以使用matlab里面的xcorr2函数。具体代码如下:clear;clc;
I = imread('1.jpg');
GRAY=rgb2gray(I);
LENGTH=40;
WIDTH=size(I,2);
HEIGHT=size(I,1);
MED=...
2020-11-06 23:37:09
本篇文章仅为本人加深图像处理算法的理解,有不严谨的地方,不作为学习的参考。参考书籍:精通Matlab数字图像处理与识别,张铮等,人民邮电出版社。局部二进制模式(LBP),最早用于图像纹理的描述,其在描述局部区域的特征方面有着卓越的能力。1.理论基础图像多为分区图像,标准的LBP直方图的维数较高,且局部直方图过于稀疏。基于此提出统一化模式的概念。统一化模式:二进制串***循环***变化的次数小于等于...
2020-11-06 23:29:45
Tamura 纹理特征我这篇文章主要是参考的Tamura纹理特征的matlab实现。本来没打算写这篇博客的,结果在写文章的时候各种找文献资料,都很难找到比较好的解释Tamura的文章。很多人的文章都是含糊其辞,要么就是排版稀烂,没法看。实在受不了自己写一个高大全的Tamura特征的博客,既方便自己也方便别人。原始出处原理解释代码展示原始出处最原始的Tamura的论文《Textural Featur...
2020-11-06 23:16:43
粘连的东西,最常见的思路是进行腐蚀,缩小region。用下面的思路也是可以的。(1)简单的阈值分割;(2)计算连通域connection;(3)基于距离变换的分水岭区域分割,使用算子distance_tansform,watersheds(4)盆地与原连通域求交集,分离粘连颗粒;演示程序如下:*采集图像
dev_close_window ()
read_image (Image, 'p...
2020-11-03 21:18:30
引言:特征提取是缺陷检测和分类器的重要基础,由于网络资料匮乏,这个系列的贴子勇哥会长期更新,以充实其内容。函数原型:gray_projections(Region, Image:: Mode: HorProjection, VerProjection) 功能:计算在水平和垂直方向的灰度值投影当Mode = 'rectangle'时,选取输入区域的任意方向的最小内接矩形,在其主轴方向...
2020-11-03 20:57:23
引言:特征提取是缺陷检测和分类器的重要基础,由于网络资料匮乏,这个系列的贴子勇哥会长期更新,以充实其内容。gray_histo_abs(Regions, Image : : Quantization : AbsoluteHisto)函数计算图像Image 内区域Regions的绝对灰度直方图AbsoluteHisto。参数Quantization 定义了一个频率值加多少个相邻灰度值的频率。生成的...
2020-11-03 19:46:15
引言:特征提取是缺陷检测和分类器的重要基础,由于网络资料匮乏,这个系列的贴子勇哥会长期更新,以充实其内容。moments_gray_plane(Regions, Image : : : MRow, MCol, Alpha, Beta, Mean)函数计算一个平面的灰度值矩和灰度值的参数。公式为:F为平面, 为中点。m11,m20,m02为区域缩放矩。因此 Alpha 表示沿直线轴方向的梯度(“向...
2020-10-30 23:57:55
这是网上写得比较好的一篇贴子,勇哥转载一下以方便大家。讲的都是基础的region操作。1、区域的运算在学习特征分析之前,先了解一下几个区域的基本运算方式。区域的运算主要包含:区域作差、区域合并、区域集合、区域的选择、区域的填充、区域的骨架等。在项目中,根据实际需要,灵活的选择相应的计算方式。在Halcon创建两个矩形,作为后面算子测试用:*生成两个矩形区域
gen_rectangle1 (Rec...
2020-10-30 16:47:17
目录1、图像边缘提取原理2、边缘提取算子介绍3、图像的亚像素边缘提取4、亚像素轮廓的特征分析5、xld的分割及直线拟合6、圆及椭圆的拟合7、中心线的提取1、图像边缘提取原理网上搜索图像边缘提取,有很多详细的讲解,就是讲的都太深奥,很难看明白。图像边缘提取原理并不复杂,至于一些大牛提供的复杂变换公式,也没必要深入的去研究,halcon都已经在算子中将其封装好了,我们会用就行。边缘的定义:边缘是图像中...
2020-10-30 08:43:23
* This example program shows how to classify different
* metal parts using a general MLP classification
*
dev_update_off ()
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 640, 480, 'black',...
2020-10-29 22:19:44
一般说法是gmm分类器可以用于缺陷检测,mlp不支持缺陷检测。勇哥还是想试试mlp到底能不能用于缺陷检测。于是有了下面的实验。这个实验用到的图片,原来是gmm分类器的一个倒子用到的。dev_close_window()
read_image (Image, 'plastic_mesh/plastic_mesh_01')
get_image_size (Image, Widt...
2020-10-29 21:26:44
神经网络直接决定类与类之间的separating hyperplanes(分离超平面),而超平层分隔开两个类的特征向量,落在在层的一边的特征向量属于class 1,落在另一边则属于class 2。基于单层神经网络的分类器需要 linearly separable classes(线性可分的类),在许多应用中不够高效。基于多层神经网络的分类器则无此限制,只要隐藏层包含足够多的处理单元即可。神经网络神...
2020-10-29 21:20:19
* This example program shows you how to use the GMM classifier for novelty
* detection to perform a web inspection task. To perform the novelty detection,
* all pixels belonging to the single train...
2020-10-29 21:08:56
总结一下高斯混合模型的处理步骤:1. 创建一个高斯混合模型分类器(创建训练对象)例如:create_class_gmm(3, 5, 1, 'full', 'none', 3, 42, GMMHandle)意指:在3维图形中,创建一个用查找5种类级的高斯混合模型2. 将类级的图形区域添加到高斯混合模型分类器中(抓取训练图形)例如:add_s...
2020-10-29 21:04:43
Chapter 1:Classification 用于各类分类操作,其中包括对高斯混合模型的操作、对分类器的相关操作、对感知器的相关操作以及对支持向量机的相关操作。Chapter 2 :Control ,用于程序的执行控制。包括程序常用的跳转语句,比如continue、if/else、for等等。Chapter3 :Develop,主要用于窗口的操作,比如窗口的关闭、显示等。Chapter 4 :...
2020-10-29 20:53:17
强大的Halcon的分类器有三种MLP、SVM、GMM,在这里为大家详细介绍GMM,原理的东西自己百度吧,这里主要讲GMM库怎么用,希望对大家有用creat_class_gmm();含义:创建高斯混合模型;输入参数: NumDim:几个特征;NumClasses:样本分类个数;NumCenters:类中心的个数;CovarType:协方差矩阵('Spherical','d...