畢業後工作沒有沒有從事本專業業務，誤打誤撞進入了機器視覺行業，無奈對機器視覺的東西知知甚少，急需惡補一下專業知識啊，今天看了一篇博文，感覺寫的很好，特轉載過來，以供自己隨時查看。介紹的很到位，系統，幫助很大，多向網上的達人學習，要學的東西還很多，要走的路還很長，一步一步走吧。
2016年08月22日19:00
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機器視覺工程應用主要可劃分爲硬件和軟件兩大部分。
硬件：工程應用的第一步就是硬件選型。硬件選型很關鍵，因爲它是你後面工作的基礎。主要是光源、工業相機和鏡頭選擇。
軟件：目前業內商業庫主要有Halcon，康耐視，DALSA，evision，NI等，開源庫有OpenCV.其中NI的labview+vision模塊。
機器視覺工程應用的基本開發思路是：
一、圖像採集，二、圖像分割，三、形態學處理，四、特徵提取，五、輸出結果。
下面在Halcon下對這四個步驟進行講解。
一、圖像採集：
Halcon通過imageacquisition interfaces對各種圖像採集卡及各種工業相機進行支持。其中包括：模擬視頻信號，數字視頻信號Camera Link,數字視頻信號IEEE 1394,數字視頻信號USB2.0,數字視頻信號Gigabit Ethernet等。
Halcon通過統一的接口封裝上述不同相機的image acquisition interfaces,從而達到算子統一化。不同的相機只需更改幾個參數就可變更使用。
Halcon圖像獲取的思路：1、打開設備，獲得該設備的句柄。2、調用採集算子，獲取圖像。
1、打開設備，獲得該設備的句柄。
open_framegrabber('DahengCAM', 1, 1, 0, 0, 0, 0, 'interlaced', 8, 'gray', -1, 'false','HV-13xx', '1', 1, -1, AcqHandle) //連接相機，並設置相關參數
|
Parameter |
Values |
Default |
Type |
Description |
|
Name |
'DahengCAM' |
string |
Name of the HALCON interface. |
|
|
HorizontalResolution |
1 |
1 |
1表示水平全部，2爲水平1/2，表示圖像截取。 |
|
|
VerticalResolution |
1 | 1 |
同上，表示垂直方向。 |
|
| ImageWidth |
<width> |
0 |
integer |
所需的圖像部分的寬度（'0 '代表了完整的圖像）。 |
| ImageHeight | <height> | 0 | integer | 所需的圖像部分的高度（0”是完整的圖像） |
| StartRow | <width> | 0 | integer | 所需的圖像部分左上方的像素行座標 |
| StartColumn | <column> | 0 | integer | 所需的圖像部分左上方的像素列座標 |
| Field | 忽視 | |||
| BitsPerChannel | 忽視 | |||
| ColorSpace | 'default', 'gray', 'rgb' | 'gray' | string | HALCON圖像的通道模式 |
| Generic | 忽視 | |||
| ExternalTrigger |
'false', 'true' |
'false' | string | 外部觸發狀態 |
| CameraType | 'HV-13xx', 'HV-20xx', 'HV-30xx', 'HV-31xx','HV-50xx', 'SV-xxxx' | 'HV-13xx' | string | 所連接的攝像機系列型。 |
| Device | '1', '2', '3', ... | '1' | string | 相機連接第一個設備號“1”，第二個設備編號“2”。 |
| Port | 忽視 | |||
| LineIn | 忽視 |
2、調用採集算子，獲取圖像。
grab_image (Image, AcqHandle) //（同步採集）完後處理圖像，然後再採集圖像。採集圖像的速率受處理速度影響。
grab_image_async (Image, AcqHandle,MaxDelay) //（異步採集），一幅畫面採集完後相機馬上採集下一幅畫面，不受處理速度影響。其中第三個參數爲：MaxDelay，表示異步採集時可以允許的最大延時，本次採集命令距上次採集命令的時間不能超出MaxDelay，超出即重新採集。
圖像採集其他相關算子：
grab_image_start，該算子開始命令相機進行異步採集。只能與grab_image_async（異步採集）一起使用。
例子：
* Select a suitable image acquisition interface nameAcqName
open_framegrabber(AcqName,1,1,0,0,0,0,'default',-1,'default',-1.0,\
'default','default','default',-1,-1,AcqHandle)
grab_image(Image1,AcqHandle)//進行同步採集
* Start next grab
grab_image_start(AcqHandle,-1.0)//命令相機進行異步圖像採集開始
* Process Image1 ...
* Finish asynchronous grab + start next grab
grab_image_async(Image2,AcqHandle,-1.0)//讀取異步採集的圖像
* Process Image2 ...
close_framegrabber(AcqHandle)
3、相機參數讀寫
讀取相機參數：
info_framegrabber( : : Name, Query : Information, ValueList)
寫相機參數：
set_framegrabber_param( : : AcqHandle, Param, Value : )
二、圖像分割：
圖像分割的定義：
所謂圖像分割是指將圖像中具有特殊含義的不同區域分割開來，這些區域是互相不交叉的，每個區域都滿足特定區域的一致性。
1、基於閾值的圖像分割
threshold —採用全局閾值分割圖像。
格式： threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray : )
自動全局閾值分割的方法：
（1）計算灰度直方圖
（2）尋找出現頻率最多的灰度值（最大值）
（3）在threshold中使用與最大值有一定距離的值作爲閾值
代碼：
gray_histo(Regions, Image，AbsoluteHisto, RelativeHisto) //計算出圖像區域內的絕對和相對灰度值直方圖。
PeakGray := sort_index(AbsoluteHisto)[255] //求出出現頻率最多的灰度值
threshold(Image,Region,0,PeakGray-25)
bin_threshold — 使用一個自動確定的閾值分割圖像。
格式： bin_threshold(Image : Region : : )
dyn_threshold —使用一個局部閾值分割圖像。
格式： dyn_threshold(OrigImage, ThresholdImage : RegionDynThresh : Offset, LightDark : )
例子：
mean_image(Image,Mean,21,21)
dyn_threshold(Image,Mean, RegionDynThresh,15,'dark')
var_threshold —閾值圖像局部均值和標準差的分析。
格式： var_threshold(Image : Region : MaskWidth, MaskHeight, StdDevScale, AbsThreshold, LightDark : )
2、基於邊緣的圖像分割：尋找區域之間的邊界
watersheds —從圖像中提取分水嶺和盆地。
格式： watersheds(Image : Basins, Watersheds : : )
watersheds_threshold —使用閾值從圖像中提取分水嶺和盆地。
格式： watersheds_threshold(Image : Basins : Threshold : )
3、基於區域的圖像分割：直接創建區域
三、形態學處理
形態學處理以集合運算爲基礎。
腐蝕、膨脹、開操作、閉操作是所有形態學圖像處理的基礎。
開操作（先腐蝕再膨脹）使對象的輪廓變得光滑，斷開狹窄的間斷和消除細的突出物。
閉操作（先膨脹再腐蝕）消彌狹窄的間斷和長細的鴻溝，消除小的孔洞，填補輪廓線的斷裂。
形體學基礎算子：
erosion1
dilation1
opening
closing
常用的形態學相關算子
connection
select_shape
opening_circle
closing_circle
opening_rectangle1
closing_rectangle1
complement
difference
intersection
union1
shaps_trans
fill_up
形態學高級算子：
boundary
skeleton
四、特徵提取：
1、區域特徵：
area
moments
smallest_rectangle1
smallest_circle
convexity：區域面積與凸包面積的比例
contlength：區域邊界的長度
compactness
2、灰度特徵
estimate_noise
select_gray
五、輸出結果：
（1）獲取滿足條件的區域
（2）區域分類，比如OCR
（3）測量
（4）質量檢測
本文出處：http://www.cnblogs.com/hanzhaoxin/archive/2013/02/15/2912879.html