图像识别基础 机器视觉教程
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彩色图像Color Images 彩色图像在内存中编码为红色、绿色和蓝色（RGB）图像或色调、饱和度和亮度（HSL）图像。彩色图像单 个像素由四个值组成。RGB图像使用8位来存储红色、绿色和蓝色平面的颜色信息。HSL图像使用8位存储颜 色信息，分别用于色调、饱和度和亮度。RGB U64图像使用16位存储红色、绿色和蓝色平面的颜色信息。在 RGB和HSL颜色模型中，额外的8位值未使用。这种表示称为4∞8位或32位编码。在RGB U64颜色模型中，额 外的16位值将不使用。这种表示称为4∞16位或64位编码。 α平面（未使用） 红色或色调平面 绿色或饱和平面 蓝色或亮度平面
复杂图像Complex Images 复杂图像包含灰度图像的频率信息。通过对灰度图像应用快速傅立叶变换（FFT），可以创建复杂图像。将 灰度图像转换为复杂图像后，可以对图像执行频域操作。复杂图像中的每个像素都被编码为两个单精度浮点 值，表示复杂像素的实部和虚部。您可以从一个复杂的图像中提取以下四个分量：实部、虚部、幅度和相位。
在采集、分析和处理图像之前，必须设置成像系统。成像系统由五个因素组成：视场、工作距离、分辨率、景深和传感器尺寸。 分辨率：成像系统能识别的物体上最小的特征尺寸； 视场：被检查物体的区域，摄像机可以获取； 工作距离：摄像机镜头前部到被检物体的距离； 传感器尺寸：传感器活动区域的尺寸，通常由传感器的水平尺寸定义； 景深：保持焦点的最大对象深度； 图像：正在检查的图像； 像素：构成数字图像的最小分割； 像素分辨率：表示被检查对象所需的最小像素数；
空间校准Spatial Calibration
图像
• 正在检查的图像;
像素
• 构成数字图像的最小分割;
像素分辨率
• 表示被检查对象所需的最小像素 数.
1. Resolution—The smallest feature size on your object that the imaging system can distinguish 2. Field of view—The area of the object under inspection that the camera can acquire 3. Working distance—The distance from the front of the camera lens to the object under inspection 4. Sensor size—The size of a sensor's active area, typically defined by the sensor's horizontal dimension 5. Depth of field—The maximum object depth that remains in focus 6. Image—The image under inspection. 7. Pixel—The smallest division that makes up a digital image. 8. Pixel resolution—The minimum number of pixels needed to represent the object under inspection
NI视觉图像的内部表示下图说明了NI视 觉图像如何在系统内存中表示。 除了图像像素外，存储的图像还包括称 为图像边框和左右对齐的其他像素行和 列。 涉及像素邻域操作的特定处理函数使用 图像边界。 对齐区域确保图像的第一个像素在内存 中是32字节对齐的。对齐块的大小取决于 图像宽度和边框大小。 对齐图像将提高多达30%的处理速度。 Line Width线条宽度是图像水平线中的像 素总数，包括Horizontal Resolution水平分 辨率、Image Border图像边框和Left Alignment Right Alignment左右对齐的总和。 如果水平分辨率是32字节的倍数且边框大 小为0，则水平分辨率和线条宽度可以是 相同的长度。
• 在图像显示环境中构建一个ROI • 将ROI与图像显示环境关联 • 提取与图像显示环百度文库相关联的ROI • 从图像显示环境中清除当前ROI • 将ROI转换为图像蒙版 • 将图像蒙版转换为ROI
Nondestructive Overlay非破坏性覆盖 使用非破坏性覆盖，可以在不实际修改图像的情况下，用有用信息注释图像的显示。您可以在图像上覆盖文本、线条、点、复 杂的几何图形和位图，而不更改图像中的基本像素值；仅影响图像的显示。还可以将几个不同的覆盖组合在一起，以指示覆盖 之间的相似性。覆盖组作为单个覆盖，允许您对整个组应用常见的覆盖函数，如清除、复制和合并。 突出显示图像中检测到对象的位置； 向显示的图像添加定量或定性信息，例如模式匹配函数的匹配分数； 显示标尺网格或对齐标记； 叠加不影响任何分析或处理函数的结果，它们只影响显示。覆盖与图像关联，因此没有特殊的覆盖数据类型。只需将覆盖添加 到图像。默认情况下，只要更改图像的大小或方向，因为覆盖不再有意义，NI VISION就会清除覆盖。但是，可以设置覆盖组 的属性，以便应用于图像的转换也应用于覆盖组。可以使用PNG文件格式保存覆盖图和图像。
Palettes调色板 在屏幕上显示灰度图像时，NI VISION将图像的每个像素的值转换为屏幕上显示的相应像素的红色、绿色和蓝色 强度。这个过程使用一个称为调色板的颜色表，它将颜色与图像的每个可能的灰度值相关联。NI VISION提供定 制调色板的功能，用于显示8位灰度图像。调色板是一个预定义的或用户定义的RGB值数组。它为每个可能的灰度 值定义一个对应的颜色值来渲染像素。像素的灰度值充当索引到表中的地址，返回与红色、绿色和蓝色（RGB） 强度相对应的三个值。这组RGB值定义了一个调色板，其中混合了不同数量的红色、绿色和蓝色，以生成值范围 的颜色表示。对于8位灰度图像，像素值可以为28或256，范围为0到255。调色板由256个RGB元素组成。特定颜色 是对三种颜色分量（红色、绿色和蓝色）中的每一种应用0到255之间的值的结果。如果红色、绿色和蓝色组件具 有相同的值，则结果为灰度像素值。灰色调色板将不同的灰色色调与每个值相关联，从而产生从黑色到白色的线 性连续灰色渐变。您可以设置调色板，将黑色指定为值0，白色指定为255，反之亦然。其他调色板可以反映从红 色到蓝色、浅棕色到深棕色等的线性或非线性渐变。NI VISION有五个预定义的调色板。每个调色板强调不同的 灰色色调。 Regions of Interest（ROI） 图像中要执行图像分析的区域。使用ROI将处理和分析集中在图像的一部分。可以使用标准轮廓（如椭圆或矩形） 或徒手轮廓定义ROI。还可以执行以下任一选项：
灰度图像Grayscale Images 由单个像素平面组成，每个像素使用一下单个数字之一进行编码， 一个8位无符号整数，表示介于0和255之间的灰度值。 一个16位无符号整数，表示介于0和65535之间的灰度值。 一个16位有符号整数，表示介于-32768和32767之间的灰度值。 一个四字节编码的单精度浮点数，表示从–∞到∞的灰度值。
图像识别基础 机器视觉
成像系统的搭建 成像系统由五个因素组成：分辨率、视场、工作距离、传感器尺寸和景深。
①分辨率
• 成像系统能识别的物体上最小的 特征尺寸;
③工作距离
• 摄像机镜头前部到被检物体的距 离;
⑤景深
• 保持焦点的最大对象深度;
②视场
• 摄像机可以获取被检查物体的区 域;
④传感器尺寸
• 传感器活动区域的尺寸，通常由 传感器的水平尺寸定义;
图像边界Image Borders 许多图像处理功能通过使用相邻像素的值来处理像素。邻居是一个像素，其值在处理图像时会影 响附近像素的值。沿图像边缘的像素并非在所有四个边上都有邻居。如果需要使用基于相邻像素 值处理像素的函数，请指定围绕图像的图像边框，以说明这些外围像素。可以通过指定边框大小 和边框像素的值来定义图像边框。边框的大小应能容纳所用函数所需的最大像素邻域。 邻域的大小由二维数组的大小指定。 例如，如果一个函数使用像素的八个相邻邻域进行处理，则该邻域的大小为3×3，表示一个有三 列三行的数组。将边框大小设置为大于或等于二维数组行数或列数的一半，向下取整为最接近的 整数值。 例如，如果一个函数使用一个3×3的邻域，则图像的边框大小应至少为1；如果一个函数使用一 个5×5的邻域，则图像的边框大小应至少为2。在NI VISION中，创建的图像的默认边界大小为3， 它可以支持使用最多7×7邻域的任何函数，而无需进行任何修改。NI VISION提供了三种指定图 像边框像素值的方法。下图说明了这些选项。 图A显示了图像的像素值。默认情况下，所有图像边框像素都未初始化。 您可以将所有边框像素的值设置为0，如图B所示。 您可以将沿图像边缘的像素值复制到边框像素中，如图C所示， 也可以将沿图像边缘的像素值镜像到边框像素中，如图D所示。 用于填充边框像素的方法取决于应用程序所需的处理功能。 在选择边框填充方法之前，请检查函数的工作方式，因为您的选择会严重影响处理结果。例如， 如果使用的函数基于像素与其相邻像素之间的差异检测图像中的边缘，请不要将边界像素值设置 为零。如图B所示，包含零值的图像边框会在边框中的像素值和沿边框的图像像素之间产生显著 差异，从而导致函数检测沿图像边框的错误边缘。如果使用边缘检测功能，请沿边界将像素值复 制或镜像到边界区域以获得更精确的结果。在NI视觉中，大多数使用邻域的图像处理功能都会使 用邻域自动设置图像边界中的像素值。灰度过滤操作低通、n阶和边缘检测使用镜像方法设置图 像边框中的像素。二元形态学、灰度形态学和分割函数沿边界将像素值复制到边界区域。“关 联”、“圆”、“拒绝边框”、“删除粒子”、“骨架”和“标签”功能将边框中的像素值设置 为零。 注意：图像的边界仅用于处理。边框从不显示或存储在文件中。
获取高质量图像 设置系统的方式取决于所需的分析和处理类型。 成像系统应该能够产生足够高质量的图像，这样您就可以从图像中提取所需的信息。 影响整体图像质量的五个因素：分辨率，对比度，景深，透视，失真。 设置成像系统时需要考虑两种分辨率：像素分辨率和分辨率。
数字化图像的三个基本属性:分辨率、定义，平面数 • 图像分辨率由像素的行数和列数决定，有m列和n行组成的图像分辨率为m x n，该图像沿水平抽有m个像素，沿垂直 轴有n个像素； • 图像定义表示在图像中看到的阴影数量，图像的位深度用来编码像素值的位数，对于给定的位深度n，图像的图像定 义为2n ，这意味着一个像素可以有2n个不同的值，例如n=8，一个像素可以有256个从0-256的不通值，如n=16，一 个像素可以有65535个不同的值，范围从0-65535或从-32768到32767。 • VISION可以处理8位，10位，12位，14位，16位、浮点或颜色编码的图像，编码图像的方式取决于图像采集设备的性 质，需要使用的图像处理类型以及需要执行的分析类型。例如，如果需要获取图像中对象的形状信息，8位编码就足 够了，但是如果需要精确测量图像或图像区域的光强度，则应使用16位或浮点编码。 • 当机器视觉或图像处理应用程序依赖于正在检查或分析的对象的颜色内容时，请使用颜色编码的图像。 • VISION不支持其他类型的图像编码，尤其是编码为1位、2位或4位的图像，在这种情况下，VISION将自动转换为8 位图像，即VISION的最小位深度。 • 图像中的平面数与组成图像的像素数组数相对应，灰度或伪彩色图像有一个平面组成，真彩色图像有三个平面组成， 每个平面对应红色蓝色和绿色分量。 • 在真彩色图像中，像素的颜色分量强度被编码为三个不同值，彩色图像是与RGB图像的红色、绿色和蓝色组件相对 应的三个像素阵列的组合，HSL图像由色调、饱和度和亮度值决定。
复杂图像Complex Images 复杂图像包含灰度图像的频率信息。通过对灰度图像应用快速傅立叶变换（FFT），可以创建复杂图像。将 灰度图像转换为复杂图像后，可以对图像执行频域操作。复杂图像中的每个像素都被编码为两个单精度浮点 值，表示复杂像素的实部和虚部。您可以从一个复杂的图像中提取以下四个分量：实部、虚部、幅度和相位。
在采集、分析和处理图像之前，必须设置成像系统。成像系统由五个因素组成：视场、工作距离、分辨率、景深和传感器尺寸。 分辨率：成像系统能识别的物体上最小的特征尺寸； 视场：被检查物体的区域，摄像机可以获取； 工作距离：摄像机镜头前部到被检物体的距离； 传感器尺寸：传感器活动区域的尺寸，通常由传感器的水平尺寸定义； 景深：保持焦点的最大对象深度； 图像：正在检查的图像； 像素：构成数字图像的最小分割； 像素分辨率：表示被检查对象所需的最小像素数；
空间校准Spatial Calibration
图像
• 正在检查的图像;
像素
• 构成数字图像的最小分割;
像素分辨率
• 表示被检查对象所需的最小像素 数.
1. Resolution—The smallest feature size on your object that the imaging system can distinguish 2. Field of view—The area of the object under inspection that the camera can acquire 3. Working distance—The distance from the front of the camera lens to the object under inspection 4. Sensor size—The size of a sensor's active area, typically defined by the sensor's horizontal dimension 5. Depth of field—The maximum object depth that remains in focus 6. Image—The image under inspection. 7. Pixel—The smallest division that makes up a digital image. 8. Pixel resolution—The minimum number of pixels needed to represent the object under inspection
NI视觉图像的内部表示下图说明了NI视 觉图像如何在系统内存中表示。 除了图像像素外，存储的图像还包括称 为图像边框和左右对齐的其他像素行和 列。 涉及像素邻域操作的特定处理函数使用 图像边界。 对齐区域确保图像的第一个像素在内存 中是32字节对齐的。对齐块的大小取决于 图像宽度和边框大小。 对齐图像将提高多达30%的处理速度。 Line Width线条宽度是图像水平线中的像 素总数，包括Horizontal Resolution水平分 辨率、Image Border图像边框和Left Alignment Right Alignment左右对齐的总和。 如果水平分辨率是32字节的倍数且边框大 小为0，则水平分辨率和线条宽度可以是 相同的长度。
• 在图像显示环境中构建一个ROI • 将ROI与图像显示环境关联 • 提取与图像显示环百度文库相关联的ROI • 从图像显示环境中清除当前ROI • 将ROI转换为图像蒙版 • 将图像蒙版转换为ROI
Nondestructive Overlay非破坏性覆盖 使用非破坏性覆盖，可以在不实际修改图像的情况下，用有用信息注释图像的显示。您可以在图像上覆盖文本、线条、点、复 杂的几何图形和位图，而不更改图像中的基本像素值；仅影响图像的显示。还可以将几个不同的覆盖组合在一起，以指示覆盖 之间的相似性。覆盖组作为单个覆盖，允许您对整个组应用常见的覆盖函数，如清除、复制和合并。 突出显示图像中检测到对象的位置； 向显示的图像添加定量或定性信息，例如模式匹配函数的匹配分数； 显示标尺网格或对齐标记； 叠加不影响任何分析或处理函数的结果，它们只影响显示。覆盖与图像关联，因此没有特殊的覆盖数据类型。只需将覆盖添加 到图像。默认情况下，只要更改图像的大小或方向，因为覆盖不再有意义，NI VISION就会清除覆盖。但是，可以设置覆盖组 的属性，以便应用于图像的转换也应用于覆盖组。可以使用PNG文件格式保存覆盖图和图像。
Palettes调色板 在屏幕上显示灰度图像时，NI VISION将图像的每个像素的值转换为屏幕上显示的相应像素的红色、绿色和蓝色 强度。这个过程使用一个称为调色板的颜色表，它将颜色与图像的每个可能的灰度值相关联。NI VISION提供定 制调色板的功能，用于显示8位灰度图像。调色板是一个预定义的或用户定义的RGB值数组。它为每个可能的灰度 值定义一个对应的颜色值来渲染像素。像素的灰度值充当索引到表中的地址，返回与红色、绿色和蓝色（RGB） 强度相对应的三个值。这组RGB值定义了一个调色板，其中混合了不同数量的红色、绿色和蓝色，以生成值范围 的颜色表示。对于8位灰度图像，像素值可以为28或256，范围为0到255。调色板由256个RGB元素组成。特定颜色 是对三种颜色分量（红色、绿色和蓝色）中的每一种应用0到255之间的值的结果。如果红色、绿色和蓝色组件具 有相同的值，则结果为灰度像素值。灰色调色板将不同的灰色色调与每个值相关联，从而产生从黑色到白色的线 性连续灰色渐变。您可以设置调色板，将黑色指定为值0，白色指定为255，反之亦然。其他调色板可以反映从红 色到蓝色、浅棕色到深棕色等的线性或非线性渐变。NI VISION有五个预定义的调色板。每个调色板强调不同的 灰色色调。 Regions of Interest（ROI） 图像中要执行图像分析的区域。使用ROI将处理和分析集中在图像的一部分。可以使用标准轮廓（如椭圆或矩形） 或徒手轮廓定义ROI。还可以执行以下任一选项：
灰度图像Grayscale Images 由单个像素平面组成，每个像素使用一下单个数字之一进行编码， 一个8位无符号整数，表示介于0和255之间的灰度值。 一个16位无符号整数，表示介于0和65535之间的灰度值。 一个16位有符号整数，表示介于-32768和32767之间的灰度值。 一个四字节编码的单精度浮点数，表示从–∞到∞的灰度值。
图像识别基础 机器视觉
成像系统的搭建 成像系统由五个因素组成：分辨率、视场、工作距离、传感器尺寸和景深。
①分辨率
• 成像系统能识别的物体上最小的 特征尺寸;
③工作距离
• 摄像机镜头前部到被检物体的距 离;
⑤景深
• 保持焦点的最大对象深度;
②视场
• 摄像机可以获取被检查物体的区 域;
④传感器尺寸
• 传感器活动区域的尺寸，通常由 传感器的水平尺寸定义;
图像边界Image Borders 许多图像处理功能通过使用相邻像素的值来处理像素。邻居是一个像素，其值在处理图像时会影 响附近像素的值。沿图像边缘的像素并非在所有四个边上都有邻居。如果需要使用基于相邻像素 值处理像素的函数，请指定围绕图像的图像边框，以说明这些外围像素。可以通过指定边框大小 和边框像素的值来定义图像边框。边框的大小应能容纳所用函数所需的最大像素邻域。 邻域的大小由二维数组的大小指定。 例如，如果一个函数使用像素的八个相邻邻域进行处理，则该邻域的大小为3×3，表示一个有三 列三行的数组。将边框大小设置为大于或等于二维数组行数或列数的一半，向下取整为最接近的 整数值。 例如，如果一个函数使用一个3×3的邻域，则图像的边框大小应至少为1；如果一个函数使用一 个5×5的邻域，则图像的边框大小应至少为2。在NI VISION中，创建的图像的默认边界大小为3， 它可以支持使用最多7×7邻域的任何函数，而无需进行任何修改。NI VISION提供了三种指定图 像边框像素值的方法。下图说明了这些选项。 图A显示了图像的像素值。默认情况下，所有图像边框像素都未初始化。 您可以将所有边框像素的值设置为0，如图B所示。 您可以将沿图像边缘的像素值复制到边框像素中，如图C所示， 也可以将沿图像边缘的像素值镜像到边框像素中，如图D所示。 用于填充边框像素的方法取决于应用程序所需的处理功能。 在选择边框填充方法之前，请检查函数的工作方式，因为您的选择会严重影响处理结果。例如， 如果使用的函数基于像素与其相邻像素之间的差异检测图像中的边缘，请不要将边界像素值设置 为零。如图B所示，包含零值的图像边框会在边框中的像素值和沿边框的图像像素之间产生显著 差异，从而导致函数检测沿图像边框的错误边缘。如果使用边缘检测功能，请沿边界将像素值复 制或镜像到边界区域以获得更精确的结果。在NI视觉中，大多数使用邻域的图像处理功能都会使 用邻域自动设置图像边界中的像素值。灰度过滤操作低通、n阶和边缘检测使用镜像方法设置图 像边框中的像素。二元形态学、灰度形态学和分割函数沿边界将像素值复制到边界区域。“关 联”、“圆”、“拒绝边框”、“删除粒子”、“骨架”和“标签”功能将边框中的像素值设置 为零。 注意：图像的边界仅用于处理。边框从不显示或存储在文件中。
获取高质量图像 设置系统的方式取决于所需的分析和处理类型。 成像系统应该能够产生足够高质量的图像，这样您就可以从图像中提取所需的信息。 影响整体图像质量的五个因素：分辨率，对比度，景深，透视，失真。 设置成像系统时需要考虑两种分辨率：像素分辨率和分辨率。
数字化图像的三个基本属性:分辨率、定义，平面数 • 图像分辨率由像素的行数和列数决定，有m列和n行组成的图像分辨率为m x n，该图像沿水平抽有m个像素，沿垂直 轴有n个像素； • 图像定义表示在图像中看到的阴影数量，图像的位深度用来编码像素值的位数，对于给定的位深度n，图像的图像定 义为2n ，这意味着一个像素可以有2n个不同的值，例如n=8，一个像素可以有256个从0-256的不通值，如n=16，一 个像素可以有65535个不同的值，范围从0-65535或从-32768到32767。 • VISION可以处理8位，10位，12位，14位，16位、浮点或颜色编码的图像，编码图像的方式取决于图像采集设备的性 质，需要使用的图像处理类型以及需要执行的分析类型。例如，如果需要获取图像中对象的形状信息，8位编码就足 够了，但是如果需要精确测量图像或图像区域的光强度，则应使用16位或浮点编码。 • 当机器视觉或图像处理应用程序依赖于正在检查或分析的对象的颜色内容时，请使用颜色编码的图像。 • VISION不支持其他类型的图像编码，尤其是编码为1位、2位或4位的图像，在这种情况下，VISION将自动转换为8 位图像，即VISION的最小位深度。 • 图像中的平面数与组成图像的像素数组数相对应，灰度或伪彩色图像有一个平面组成，真彩色图像有三个平面组成， 每个平面对应红色蓝色和绿色分量。 • 在真彩色图像中，像素的颜色分量强度被编码为三个不同值，彩色图像是与RGB图像的红色、绿色和蓝色组件相对 应的三个像素阵列的组合，HSL图像由色调、饱和度和亮度值决定。