图像处理过程
图像处理流程
图像处理流程图像处理是指对数字图像进行一系列的操作和处理，以达到特定的目的。
图像处理流程是指在图像处理过程中，按照一定的步骤和方法进行处理，以获得所需的结果。
下面将介绍图像处理的基本流程。
首先，图像获取是图像处理的第一步。
图像可以通过摄像头、扫描仪等设备获取，也可以从已有的图像文件中读取。
在获取图像的过程中，需要注意图像的分辨率、色彩深度等参数，以及光照、对比度等因素对图像质量的影响。
接着，图像预处理是图像处理的重要环节。
在图像预处理中，通常包括图像去噪、图像增强、图像平滑、图像锐化等操作。
去噪是指去除图像中的噪声，以提高图像的质量；图像增强是指增强图像的对比度、亮度等，使图像更加清晰；图像平滑是指去除图像中的毛刺和颗粒，使图像更加平滑；图像锐化是指增强图像的边缘和细节，使图像更加清晰。
然后，图像分割是图像处理的关键步骤之一。
图像分割是指将图像分成若干个不同的区域，以便对每个区域进行单独的处理。
图像分割的方法有很多种，包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。
图像分割的目的是提取出图像中的目标，为后续的处理和分析提供基础。
接着，特征提取是图像处理的重要环节之一。
在特征提取中，通常会提取图像的颜色、纹理、形状等特征，以描述图像中的信息。
特征提取的方法有很多种，包括直方图、小波变换、形状描述子等。
特征提取的目的是将图像转换成易于分析和识别的形式，为图像识别和分类提供基础。
最后，图像识别和分类是图像处理的最终目标。
在图像识别和分类中，通常会利用机器学习、模式识别等方法，对图像进行分析和判断，以实现对图像中目标的识别和分类。
图像识别和分类的应用非常广泛，包括人脸识别、车牌识别、医学影像识别等。
总之，图像处理流程包括图像获取、图像预处理、图像分割、特征提取、图像识别和分类等步骤。
在实际应用中，根据具体的需求和目标，可以灵活选择和组合这些步骤，以实现对图像的有效处理和分析。
图像处理技术的不断发展和创新，将为各行各业带来更多的应用和机会。
人脸识别技术中图像处理的关键步骤分析
人脸识别技术中图像处理的关键步骤分析人脸识别技术是一种利用计算机视觉和模式识别技术来识别和验证人脸的技术。
它已经被广泛应用于各个领域，包括安全监控、人机交互、金融服务等。
而在人脸识别技术中，图像处理是实现准确识别的关键步骤之一。
本文将分析人脸识别技术中图像处理的关键步骤。
1. 图像灰度化人脸识别的第一步是将输入的彩色图像转换成灰度图像。
这是因为灰度图像只包含亮度信息，而不包含颜色信息。
相比于彩色图像，灰度图像在计算上更加简单，并且能够减小计算量，提高识别的效率。
通过将彩色图像的红、绿、蓝三个通道的像素值按照一定比例进行加权求和，可以得到灰度图像。
2. 图像对齐由于拍摄条件的不同，人脸图像可能存在旋转、倾斜等问题，这将影响人脸识别的准确性。
因此，图像对齐是人脸识别中的一项重要步骤。
图像对齐的主要目的是将输入的人脸图像进行旋转、平移和缩放等操作，使得人脸的位置和大小在整个图库中保持相对一致。
常见的方法包括通过检测人脸关键点进行对齐，或者使用基于几何变换的方法进行对齐。
通过图像对齐，可以保证在后续的特征提取和匹配过程中，人脸的位置和姿态保持一致，提高识别的准确率。
3. 人脸检测在人脸识别中，首先需要确定图像中是否存在人脸。
因此，人脸检测是人脸识别的关键步骤之一。
人脸检测算法通过分析图像中的像素值和纹理信息，识别出可能是人脸的区域。
常见的人脸检测算法包括基于特征的方法和基于机器学习的方法。
其中，基于特征的方法利用人脸的几何和纹理特征进行检测，而基于机器学习的方法通过训练大量的人脸和非人脸样本，构建分类器来进行人脸检测。
人脸检测的准确性和速度将直接影响到后续的人脸识别效果。
4. 人脸对齐在人脸检测的基础上，对检测到的人脸进行进一步处理，使得人脸在图像中的位置和姿态尽可能一致。
人脸对齐的目标是将图像中检测到的人脸对齐到一个标准位置和大小。
通过对检测到的人脸进行旋转、平移和缩放等操作，使得人脸的轮廓和关键点位置在整个图库中保持一致。
影像处理流程
影像处理流程影像处理是指对图像进行数字化处理，通过计算机技术对图像进行编辑、修饰、增强或者改变的过程。
影像处理流程是指在进行影像处理时，需要按照一定的步骤和方法进行操作，以达到预期的效果。
下面将介绍影像处理的一般流程。
首先，对于影像处理的流程，第一步是收集图像数据。
这包括从各种来源获取图像，可以是数码相机拍摄的照片，扫描仪扫描的文件，或者是从互联网上下载的图片。
在收集图像数据的过程中，需要注意图像的质量和分辨率，以便后续的处理和编辑。
第二步是图像预处理。
在这一步中，需要对收集到的图像数据进行初步的处理，以便后续的操作。
预处理包括图像的去噪、去除不必要的部分、调整图像的亮度、对比度和色彩等。
这一步的目的是为了让图像在后续的处理中更加清晰和准确。
第三步是图像编辑和增强。
在这一步中，可以对图像进行各种编辑和增强操作，比如裁剪、旋转、调整大小、修复缺陷、增强细节等。
这一步需要根据具体的需求和目的来进行操作，以达到预期的效果。
第四步是特效处理。
在这一步中，可以对图像添加各种特效，比如滤镜、调色、模糊、锐化等。
特效处理可以让图像呈现出不同的风格和效果，增加图像的艺术性和吸引力。
第五步是输出和保存。
在完成对图像的处理后，需要将处理好的图像输出保存。
可以根据需要选择不同的格式和分辨率进行保存，以便后续的使用和展示。
总的来说，影像处理流程包括收集图像数据、图像预处理、图像编辑和增强、特效处理以及输出和保存这几个基本步骤。
在进行影像处理时，需要根据具体的需求和目的来选择合适的处理方法和工具，以达到预期的效果。
希望本文对影像处理流程有所帮助，谢谢阅读。
图像预处理流程
图像预处理流程：图2。
2图像预处理流程图2.2系统功能的实现方法系统功能的实现主要依靠图像处理技术，按照上面的流程一一实现,每一部分的具体步骤如下:1原始图像:由数码相机或其它扫描装置拍摄到的图像；2预处理：对采集到的图像进行灰度化、图像增强，滤波、二值化等处理以克服图像干扰；3字轮定位：用图像剪切的方法获取仪表字轮；4字符分割:利用字符轮廓凹凸检测定位分割方法得到单个的字符;5字符识别:利用模板匹配的方法与数据库中的字符进行匹配从而确认出字符，得到最后的仪表示数。
2.3。
1MATLA B简介MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple并称为三大数学软件.它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指.MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件.在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。
可以直接调用，用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。
2.3。
2MATLAB的优势和特点1、MATLAB的优势(1）友好的工作平台和编程环境MATLAB由一系列工具组成。
计算机图像处理的基本原理和方法
计算机图像处理的基本原理和方法计算机图像处理是通过数字图像处理技术对图像进行获取、处理、分析和干预的过程。
它是计算机视觉领域中的重要研究方向之一。
本文将详细介绍计算机图像处理的基本原理和方法。
一、图像获取图像获取是指使用数字相机、扫描仪等设备将现实中的图像转化为数字形式。
常见的图像获取方式包括光学传感器原理、电子转换和光电转换。
具体的步骤包括：1. 设置相机或扫描仪的参数，如曝光时间、ISO感光度等。
2. 对被摄物体进行定位和对焦。
3. 采集图像数据，并将其存储在计算机内存中。
二、图像预处理图像预处理是为了增强图像的质量和消除噪声，以便更好地进行后续处理和分析。
常见的图像预处理方法包括：1. 灰度化：将图像从彩色转变为灰度图像，简化计算过程。
2. 平滑滤波：通过消除图像中的高频噪声，使图像更加清晰。
3. 锐化增强：通过增强图像的边缘和细节，提高图像的观感。
三、图像增强图像增强是改善图像的视觉效果和提取图像信息的过程。
常见的图像增强方法包括：1. 空域增强：对图像的每个像素进行操作，如直方图均衡化、灰度拉伸等。
2. 频域增强：利用频域滤波器对图像进行增强，如傅里叶变换、小波变换等。
3. 借助机器学习技术进行图像增强，如深度学习和卷积神经网络等。
四、图像分割图像分割是将图像分成若干个互不重叠的区域的过程。
图像分割可以提取出感兴趣的目标，为后续处理和分析提供基础。
常见的图像分割方法包括：1. 基于阈值的分割：通过设定阈值来将图像分成不同的区域。
2. 区域生长法：从种子点开始，根据像素邻域的相似性递归合并区域。
3. 基于边缘的分割：提取图像的边缘信息，将边缘作为分割的依据。
五、目标识别与分类目标识别与分类是将图像中的目标对象识别和分类的过程。
常见的目标识别与分类方法包括：1. 特征提取：通过提取目标对象的特征信息，如形状、纹理、颜色等，作为分类的依据。
2. 机器学习算法：使用分类算法，如支持向量机、决策树和随机森林等，对目标对象进行分类。
图像处理基本方法
图像处理的基本步骤针对不同的目的，图像处理的方法不经相同。
大体包括图像预处理和图像识别两大模块。
一、图像预处理:结合识别复杂环境下的成熟黄瓜进行阐述，具体步骤如下:图像预处理阶段的流程图对以上的图像流程进行详细的补充说明：图像预处理的概念：将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一过程称为图像预处理。
图像装换和图像分割以及区域形态学处理都是属于图像处理的基本内容之一。
图像转换：方法：对原图像进行灰度化处理生成灰度矩阵一一降低运算速度（有具体的公式和方程），中值滤波去噪声一一去除色彩和光照的影响等等。
图像分割：传统方法：基于阈值分割、基于梯度分割、基于边缘检测分割和基于区域图像割等方法。
脉冲耦合神经网络（PCNN）是针对复杂环境下的有效分割方法，分割的时候如果将一个数字图像输入PCNN,则能基于空间邻近性和亮度相似性将图像像素分组，在基于窗口的图像处理应用中具有很好的性能。
区域形态学处理：对PCNN分割结果后还存在噪声的情况下，对剩余的噪声进行分析，归类属于哪一种噪声。
是孤立噪声还是黏连噪声。
采用区域面积统计法可以消除孤立噪声。
对于黏连噪声，可以采用先腐蚀切断黏连部分，再膨胀复原目标对象，在进行面积阙值去噪，通过前景空洞填充目标，最后通过形态学运算，二值图像形成众多独立的区域，进行各连通区域标识，利于区域几何特征的提取。
二、图像识别：图像识别流程图提取目标特征：目标特征就是的研究对象的典型特点，可以包括几何特征和纹理特征。
对于几何特征采用的方法：采用LS-SVM支持向量机对几何特征参数进行处理，通过分析各个参数的分布区间来将目标和周围背景区分开，找出其中具有能区分功能的决定性的几何特征参数。
纹理特征方法：纹理特征中的几个参数可以作为最小二乘支持向量机的辅助特征参数，提高模型的精准度。
最小二乘支持向量机介绍：首先选择非线性映射将样本从原空间映射到特征空间，以解决原空间中线性不可分问题，在此高维空间中把最优决策问题转化为等式约束条件，构造最优决策函数，并引入拉格朗日乘子求解最优化问题，对各个变量求偏微分。
无人机航拍的影像处理流程教程
无人机航拍的影像处理流程教程无人机航拍技术的快速发展已经使得无人机航拍影像成为现代摄影及旅游行业的重要组成部分。
然而，仅凭精彩的航拍影像并不能直接呈现给观众，我们还需要将这些影像进行处理，使其得到优化和编辑，以获得更好的视觉效果。
本文将介绍无人机航拍影像处理的基本流程，帮助您了解如何处理和优化无人机航拍影像。
第一步：导入和选择影像在开始处理无人机航拍影像之前，我们首先需要导入这些影像。
将无人机航拍的影像通过数据线或者无线传输方式传输到计算机上，并将其保存在指定的文件夹中。
然后，在图像处理软件中选择导入影像的选项，并从文件夹中选择要处理的影像文件。
根据需要，您可以选择导入单个影像或者一批影像。
第二步：预处理在导入影像后，我们需要对其进行预处理，以优化其质量并准备进行后续的编辑。
预处理包括调整图像的曝光、对比度、色彩平衡和白平衡等参数，以确保图像的整体质量和色彩表现力。
您可以使用图像处理软件提供的自动调整功能，也可以手动调整参数来获得更好的效果。
第三步：图像编辑和优化在完成预处理后，我们可以进一步对航拍影像进行编辑和优化。
常见的图像编辑和优化操作包括裁剪、旋转、矫正、修复瑕疵和调整图像的清晰度、锐化和噪声等。
通过这些操作，可以让影像更加清晰、生动，并能凸显出影像的主题和特点。
此外，还可以通过添加滤镜或特效来增强图像的视觉效果，例如黑白化、素描化或油画效果等。
第四步：去除畸变和校正由于无人机航拍所使用的广角镜头以及特殊的拍摄角度，航拍影像往往存在畸变和视角失真的问题。
为了解决这些问题，我们需要使用图像处理软件提供的镜头校正工具，对影像进行去畸变和校正操作。
通过这样的操作，可以使影像更加准确地呈现航拍实际场景的形状和比例。
第五步：调整色调和饱和度航拍影像的色调和饱和度对最终的视觉效果有着至关重要的影响。
您可以根据影像的主题和风格来调整色调和饱和度，使其更加鲜艳、明亮或柔和。
同时，需要注意保持影像的自然和真实感，避免过度的调整导致画面失真或失去真实感。
图像处理即图像识别过程
图像处理即图像识别过程图像处理(imageProcessing)利用计算机对图像进行分析,以达到所需的结果。
图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理,而图像处理一般指数字图像处理。
这种处理大多数是依赖于软件实现的。
其目的是去除干扰、噪声,将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式,主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
l)图像采集图像采集是数字图像数据提取的主要方式。
数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像,也包括一些动态图像,并可以将其转为数字图像,和文字、图形、声音一起存储在计算机内,显示在计算机的屏幕上。
图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化,数字化后的图像视觉效果不是十分满意。
为了突出图像中感兴趣的部分,使图像的主体结构更加明确,必须对图像进行改善,即图像增强。
通过图像增强,以减少图像中的图像的噪声,改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。
图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量,使图像中的物体的轮廓更加清晰,细节更加明显。
图像增强不考虑图像降质的原因,增强后的图像更加赏欣悦目,为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原图像复原也称图像恢复,由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊,为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复,图像恢复主要采用滤波方法,从降质的图像恢复原始图。
图像复原的另一种特殊技术是图像重建,该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩数字图像的显著特点是数据量庞大,需要占用相当大的存储空间。
但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。
为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频,那么必须对图像进行编码和压缩。
目前,图像压缩编码已形成国际标准,如比较著名的静态图像压缩标准JPEG,该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像,适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。
在Matlab中进行图像处理的基本步骤和方法
在Matlab中进行图像处理的基本步骤和方法图像处理是一门涉及数字图像的处理技术和方法的学科，它可以帮助我们从图像中获取有用的信息，并改进图像的质量。
Matlab是一种广泛应用于科学和工程领域的高级计算机语言和环境，也是图像处理的重要工具之一。
本文将介绍在Matlab中进行图像处理的基本步骤和方法。
一、图像的读取和显示在开始进行图像处理之前，我们首先需要读取和显示图像。
在Matlab中，可以使用imread函数读取图像文件，该函数会返回一个包含图像像素值的矩阵。
通过imshow函数可以将图像显示在Matlab的图像窗口中。
同时，也可以使用imwrite函数将处理后的图像数据保存为图像文件。
二、图像的预处理在进行一系列的图像处理操作之前，通常需要对图像进行预处理，以提高后续处理步骤的效果。
常见的图像预处理方法包括灰度化、降噪、增强对比度等操作。
1. 灰度化灰度化是将彩色图像转化为灰度图像的过程。
在Matlab中，可以使用rgb2gray 函数将彩色图像转化为灰度图像。
灰度图像只有一个通道，每个像素的值表示了该像素的亮度。
2. 降噪图像中常常存在各种噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等。
为了提高图像质量和后续处理的准确性，可以使用图像降噪方法来减少这些噪声的影响。
Matlab中提供了一些常用的降噪函数，如medfilt2、wiener2等，可以根据实际需求选择合适的方法来降噪。
3. 增强对比度对比度是指图像中不同亮度之间的差异程度。
当图像的对比度较低时，图像细节会变得不明显。
为了提高图像的可视化效果，可以使用一些增强对比度的方法。
例如，可以使用imadjust函数对图像的像素值进行调整，以拉伸图像的灰度级范围。
三、图像的滤波滤波在图像处理中起到了非常重要的作用，可以用来平滑图像、提取图像的边缘等。
在Matlab中，提供了多种滤波函数，可以根据需求选择合适的滤波方法。
1. 均值滤波均值滤波是一种常见的平滑滤波方法，可以用来消除图像中的高频噪声。
图像处理的基本原理和应用
图像处理的基本原理和应用图像处理是指对数字图像进行处理的技术与方法。
随着计算机技术的快速发展和数字图像应用的广泛使用，图像处理也变得越来越重要。
本文将介绍图像处理的基本原理和应用。
一、图像处理的基本原理1. 数字化过程数字图像是由若干个像素点组成的，每个像素点都有一个对应颜色的数值。
数字图像的处理首先需要进行数字化，将图像转换成由数字表示的形式。
数字化的过程需要使用数码相机、扫描仪等将图像电子化，将不同的像素点转换为对应的数值。
2. 图像增强图像增强是指通过各种技术手段增强数字图像的质量，包括清晰度、对比度、色彩等方面。
常用的图像增强方法有直方图均衡化、滤波、锐化等方法。
直方图均衡化是将图像的颜色分布均匀化，以使整个图像的对比度更好，从而使图像更加清晰。
滤波是通过对图像进行低通滤波或高通滤波，去除噪点或增强某些细节，以达到对图像进行增强的效果。
锐化是通过对图像进行增强，使得边缘更加明显，图像更加清晰。
3. 图像分割图像分割是指将数字图像分为若干部分的过程。
图像分割的目的是将不同目标从一个图像中分离出来。
图像分割的方法有很多种，比如基于阈值、边缘检测、形态学等。
4. 物体识别物体识别是指通过计算机对数字图像中的目标进行自动识别。
物体识别可以基于特征信息，也可以使用深度学习技术。
物体识别的应用范围非常广泛，包括图像分类、人脸识别等。
二、图像处理的应用1. 医疗图像处理医疗图像处理是指对医学图像进行处理的技术与方法。
医疗图像处理主要应用于医学诊断、设备监测等方面。
医疗图像处理技术主要包括：医学图像增强、医学图像的分割和医学图像的识别等。
2. 人脸识别人脸识别是指通过计算机对人脸图像进行自动识别的技术。
人脸识别的应用非常广泛，包括门禁系统、人脸支付、考勤管理等。
3. 视觉追踪视觉追踪是指对视频图像进行实时处理，通过跟踪目标实现对目标的观察和分析。
视觉追踪的应用非常广泛，包括工业自动化、智能交通等。
4. 计算机视觉计算机视觉是指计算机通过分析数字图像和视频图像来模拟人类视觉过程的技术。
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图像处理过程
图像处理作为小车走迷宫过程中获得信息的第一过程，对于小车的计算路径和确认位置起到了根本的作用，经过了对于OPENCV和LABVIEW两种软件的了解，我们发现虽然OPENCV 在图像处理方面确实十分强大，但是其扩展性与易用性均不如LABVIEW来的好，我们权衡利弊，决定使用LABVIEW进行对于图像的处理。
LABVIEW以其强大的虚拟仪器库著称，我们在本次小车图像处理中用到了以下的组件：
1. bview 8.2
2.
3.
4. NI-IMAQ FOR USB*
*对于XP SP2系统还需要加载ImaqDirectShowDll.dll、ImaqDirectShowExportDll.dll
图像处理部分分为主要由以下几个部分组成的：
1.图像采集
2.图像阈值分析和转化
3.迷宫出入口检测与小车检测
4.迷宫转化成数组（提供给迷宫算法的接口）
在Labview中我们可以很容易的利用其本身就拥有的扩展库来完成以上的操作，下面对于我们的图像处理程序进行介绍：
1.图像采集
我们组在图像采集部分采用的是动静结合的方法，即先采集一张静态的迷宫图像，通过这个图像，标定出迷宫出入口和小车初始位置，事先计算出小车应该走的路径，之后在小车开始行动之后进行动态采集，分析小车的位置，再对比算出的位置与之前的最短路径来确定小车如何行动。
相对于其他组利用OPENCV进行的动态采集，需要不断的计算路径和修正小车方向，我们的方法大大减少了运算量，也减少了小车卡在角落的可能。
静态采集较为简单，可以通过外部软件获取图像，也可以直接调用Labview中NI-IMAQ组件的相关函数来进行单次的采集，在这里我们利用的是Labview中NI-IMAQ相关函数
结合上图来看，先枚举摄像头利用IMAQ USB Enumerate Cameras，然后对摄像头初始化IMAQ USB Init，分配空间并设置基础IMAQ USB Grab Setup，最后进行采集图像IMAQ USB Grab Acquire。
当需要进行动态采集的时候，只需要把采集的部分即IMAQ USB Grab Acquire进行一个循环就可以了。
2.图像降噪和阈值分析（图像二值化）
图像采集完毕之后，必须要进行二值化才能继续进行操作，因为摄像头和光线条件的限制等原因，图像采集之后会有大量的噪点存在，二值化之后可能会在路径上产生黑斑影响计算，而我们想到如果迷宫计算不是采用寻找路径的方法而是采用检测出墙壁进行计算的方法，就可以很好的避免大量噪点的问题。
对于阈值分析Labview中同样有合适的函数可以进行
利用IMAQ ColorThreshold，我们可以调整各种颜色阈值来将图像二值化，如下图所示：
其中族控制输入三个阈值的数据，255是二值化后的灰度。
3.迷宫出入口的检测与定标。
在计算中我们把迷宫转化成了一个矩阵，但是图的边界不一定是迷宫的边界，我们需要手动标定出迷宫的边界，这是就需要用到IMAQ Select Point，通过鼠标点选选出迷宫的边界（角）的坐标，如下图所示。
在标定了迷宫边界之后，我们就可以进行对于小车和终点位置的标定了，我们在小车上放上与迷宫颜色同样的圆形，终点处也放一个圆形，两个圆形拥有不同的大小，它们的颜色与迷宫墙壁相同，于是可以通过二值化被保留下来。
利用IMAQ Detect Circles可以检测到这些圆形，因为半径的不同可以设置合适的值来分辨出小车和出口的不同。
4.迷宫算法程序在LABVIEW中的接入
在经过了以上的过程之后，我们已经拥有了二值化后的迷宫（矩阵形式）还有迷宫出口的坐标，小车的坐标（即起始点坐标），可以开始计算小车走迷宫的路径了，这时就需要接入C++程序来对路径进行计算。
Labview的可扩展性很强，我们可以把C++代码生成一个DLL文件来插入Labview中去。
在函数选板中找到互连接口->库和可执行程序->调用库函数节点就可以建立一个dll调用节点。
设置各种参数并导入dll文件就可以了。
我们的迷宫算法接口输入了一个二维数组和小车的坐标以及出口的坐标，假设迷宫是4×4大小，则在这里生成一个4×4的二维数组其中标出了小车应该走的路径，具体的实现参见迷宫算法部分。
5.串口通信
Labview因为其强大的扩展功能对于串口通信来说自然是不在话下，如下图就是一个串口通信的例子：
如图写入一个0到串口。
感想：
这次也是我进入大学以后第二次做科创类的课题了，与科创1的玩玩闹闹不同，科创3的难度确实给了我们不少的挑战，一开始我们觉得Labview是可视化编程或许相对于纯代码的OPENCV要简单不少，但是随着对于Labview进行了了解了之后，我发现它并不是一个简单的东西，而且我们也不能像使用OPENCV的组那样有很多能够用来参照的样例。
但是我还是坚持下来并把这个图像处理的部分做了下来，回头来看看，这过程中翻查资料，试验编程的过程中，自己还是有了长足的进步。
然而之后却遇到了更大的难题，就是Labview各个版本不统一，且对于中文系统的支持不好，导致我们动态采集部分一直会报错，我们暂时用静态的图片迭加解决了这个问题。
然而在我们组编好迷宫算法，虚拟调试能够找到正确的路径，并且发送正确的命令时，小车却一动不动了。
因为我们组拿到小车的时间很晚，没有对小车进行初步的调试就直接模拟了环境，但不料小车却无法正确接收指令，而我们到最后也没能解决这个问题，实在是非常遗憾。
但是我想经过了这次科创的学习与实践，我对于Labview以及单片机控制都有了入门的了解，相信如果之后能够遇到类似的问题，一定能够成功的解决。