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视觉检测之二值化:黑白分明,我就是不一样的烟 火

发布日期:2019-01-14 作者: 开异智能技术(上海)有限公司

传统的机器视觉通常包括两个步骤——预处理和物体检测。而沟通二者的桥梁则是图像分割 (Image Segmentation)[1]。图像分割通过简化或改变图像的表示形式,使得图像更易于 分析。举个例子,机器视觉检测">机器视觉检测食品加工厂新进了一批肉鸡,想通过光学检测其美味程度。机器在预处理优化完图像之后,要先把图像中的鸡肉和背景分开,并对感兴趣的区域单独进行分析,才能做出快速准确的判断。

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然而,图像分割对机器来说并不容易。人类能一眼看出哪些东西能吃、哪些不能吃。但计算机要把这些东西分开却得花费一番功夫。最简单的图像分割方法是二值化(Binarization)。二值图像每个像素只有两种取值:要么 纯黑,要么纯白。

由于二值图像数据足够简单,许多视觉算法都依赖二值图像。通过二值图像,能更好地分析 物体的形状和轮廓。二值图像也常常用作原始图像的蒙版:它就像一张部分镂空的纸,把我 们不感兴趣的区域遮掉。进行二值化有多种方式,其中最常用的就是采用阈值法(Thresholding)进行二值化。

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机器视觉里,一般用矩阵来表示图像。也就是说,无论你的图片看上去多么好吃,对计算机来说都不过是个矩阵而已。在这个矩阵里,每一个像素就是矩阵中的一个元素。在三通道的彩色图像中,这个元素是由三个数字组成的元组。

而对于单通道的灰度图像来说,这个元素就是一个数字。这个数字代表了图像在这个点的亮 度,数字越大像素点也就越亮,在常见的八位单通道色彩空间中,0代表全黑,255代表全 白。

机器视觉检测.png

阈值法是指选取一个数字,大于它就视为全白,小于它就视为全黑。就像教室里的灯管开关,我们轻轻地推动它,如果突然间超过了某个阈值,灯就啪的一声亮了。根据阈值选取方式的不同,可以分为全局阈值和局部阈值。全局阈值Global Method全局阈值,指的是对整个图像中的每一个像素都选用相同的阈值。在阈值色阶从1到255的移 动过程中,图像变黑的区域会越来越多。当阈值数字在某个特定范围内的时候,侧拍摄主体 的轮廓则会变得清晰可见。

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在生产线环境下,光照是已知的,常常会设定一个固定的数字来作为全局阈值。但是在室外或者机器人比赛中,光照条件往往更加复杂。

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局部阈值*Local Method日常拍摄中常常会有聚光灯照在一个特定区域,产生局部受光、局部不受光的画面。

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对于局部受光的图像进行全局阈值,可能会出现“无论设置什么阈值参数,都无法满足全图要求”的尴尬。比如上面这幅图像,直接进行全局阈值时,左上半边的二维码全都显露出来时,右下半边还是一片黑色。局部受光图像的全局阈值处理这个时候我们就要用到局部阈值来处理了。其实,人的眼睛也是自带了这一步操作的。我们判定一个东西颜色深浅,往往会受到物体周边的颜色影响,这也就是为什么黑人的牙齿看上去更白。局部阈值法假定图像在一定区域内受到的光照比较接近。它用一个滑窗扫描图像,并取滑窗中心点亮度与滑窗内其他区域的亮度进行比较。如果中心点亮度高于邻域亮度,则将中心点标记为白色,否则标记为黑色。提取有效地图像特征是许多机器视觉问题的重要步骤,而二值化的应用则使得检测结果的储 存和处理变得更为高效。可以这么说,二值化图像提取特征对机器视觉检测有着里程碑式的 意义。

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