基于Labview的图像采集与处理
Labview实现图像采集
• 拍摄到的图片保存到添加的保存路径
面板显示程序已经运行的时间
采集时间控制
• 在前面板添加数值输入控件，设置时间 • 用一个比较设置控制条件，比较关系与原来的控制循环停
止条件的关系为“或”
• 运行结果： 当程序运行时间大于设置时间时 循环停止
保存图像
保存图像
• IMAQ Write BMP File2 添加方式和输入输出端口 作用如图
Labview实现图像采集
Table of Contents
1. Labview范例实现图像采集 2. 添加功能：时间控制和图像保存 3. 使用CCD的Labview程序实现CCD的图像采集 4. Conclusion
Labview范例实现图像采集
• 软件要求：
• bview • 2.VAS（Vision Acquisition Softw像
保存图像
• 基路径：即文件保存的位置（前面板添加）
保存图像
• 名称或相对路径，即保存图片的名称 • 所保存图片名称有两部分组成：编号和后缀 • 两部分通过“连接字符串”连接 • 其中编号由循环进行的次数控制，后缀为字符串常量
• 运行结果： • 当camera为CCD和电脑摄像头时都可以实现
1.查找范例
2.程序搜索
3.打开grab程序
4.运行程序
• 选择相机运行程序 • 相机可以是电脑自带摄像头或者USB接入的CCD
添加功能：时间控制和图像保存
采集时间控制
采集时间控制
• 添加已经用时间：后面板右击-定时-已用时间 • 各接口功能如图：
采集时间控制
• "已用时间（s）"输出端口可以输出程序运行时间 • 连接一个数值显示控件（前面板添加），可在前
基于LabVIEW的摄像头视频图像实时采集
基于LabVIEW的摄像头视频图像实时采集指导老师：李茂奎小组成员：李化松李雷李成康乐[摘要] 介绍了USB摄像头视频图像实时采集系统的基本原理及组成。
该系统以LABVIEW为核心，通过调用windows平台的OCX控件完成系统的数据采集任务。
整个系统结构清晰，构思新颖，具有一定的可操作性。
[关键词] USB摄像头；LabVIEW；视频图像实时采集一、设计任务1设计目标设计一个基于LabVIEW的USB摄像头视频图像实时采集系统2设计基本要求及发挥1.能够实时地采集视频，并在电脑上显示出来2.可以进行录像，拍照3.美化程序界面，添加同步时间数码管显示功能。
二、方案论证1.视频采集部分方案一：采用vb语言编写的ovfw.ocx控件实现视频的实时获取，优点是使用方便，设置简单明了，同步性好，无延迟。
缺点是无法实现录像功能。
方案二：采用windows平台的ezvidcap.ocx控件实现视频的实时获取，可以实现录像功能，缺点是设置繁琐，程序复杂。
鉴于此，我们选用了方案二。
BVIEW程序设计采用usb接口的摄像头读入数据，并在程序中显示出来。
利用控件本身的摄像录像功能实现数据的采集存储。
3.界面美化增加了数码管样式的时间同步显示功能，同时增加了界面透明度可调旋钮，是界面产生玻璃状的美妙效果。
三、总体方案1.工作原理:利用现有的摄像头获取图像，通过调用windows平台的ezvidcap.ocx控件实现图像实时显示采集存储。
2.程序设计LABVIEW从摄像头读入数据，通过空间调用，使图像在程序界面显示，并进行拍照录像等功能。
程序：图一：子VI数码管图二：程序总图（一）图三：程序总图（二）3.运行界面：四、总结通过此次对图像实时采集系统学习和设计，了解到计算机LabVIEW控制系统的设计流程、应用设计的基本的要求和外部硬件的调用的应用。
在参考了相关网络及课本资料的同时了解了现时流行的设计思路和时下广泛应用的元器件。
基于LabVIEW和USB摄像头的图像采集与处理
通过调用 IMAQ Vision 和 VDM 下的相关函数和 VI 编写相应的图像采集和处理用户程序，控制通用 USB 摄 像 头 抓 拍 或 者 连 续 采 集 图 像 ，保 存 图 像 文 件 ，并 对 图 像 进 行 压 缩 和 灰 度 、二 值 化 及 增 强 等 图 像 处 理 。 可 见 ，该 系 统 硬 件 选 用 简 单 ，侧 重 软 件 设 计 ，且 有 工 具 包 可 以 辅 助编程，因此功能实现方便，开发周期短，成本低。
基于 LabVIEW 的图像采集系统中，NI 公司提供的 LabVIEW 图形化编程环境作为程序开发的基本平台。 NI⁃VISA 是一个用来与各种仪器总线进行通信的高级 应用编程接口（API），包含 VISA 的全套驱动程序、开发
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2 图像采集
机器视觉图像处理——基于LabVIEW系统校准与图像校正
机器视觉系统需要的信息包含在采集到的数字图像中，以像素的形式存在。
要实现准确测量和控制，需要使用真实世界的坐标系和测量单位，即要得到像素与真实世界坐标系的映射关系，才能进行后续处理。
· 透视畸变（perspective distortion ）：相机未能垂直于被测目标安装· 径向畸变（radial lens distortion）：相机所使用的镜头特性并不都与其光心处的特征一致· 切向畸变（tangential distortion ）：图像传感器未能与镜头光面平行安装·非线性畸变（nonlinear distortion ）：检测目标表面位非线性平面，存在起伏· 渐晕（vignetting ）：光源不能提供均匀光照· 采集图像灰度分布不均：传感器有杂质或者目标表面非均匀机器视觉系统的校准多基于对各种畸变或相机进行建模完成，不同校准方法效果因使用场合而异。
可以使用误差映射表和误差统计对选用的校准方法进行定量评价。
畸变模型通过综合上述多种畸变方式，可获得图像处理前后的坐标关系。
畸变径向分量：畸变切向分量：在上述公式中：包含了5个畸变参数：k1、k2、k3、p1、p2 对于一个给定的镜头成像系统，这5个畸变参数怎么获得？这就涉及到“相机标定”，即需要根据一系列已知的若干对原成像点与畸变成像点的坐标值，带入以上公式来解出。
图像校准机器视觉系统的校准是为了找出图像中像素点与真实世界坐标系映射关系的过程，这一过程通常在空间域进行。
简易系统校准法（simple calibration ）：也称点-距校准法（point-distance calibration ）。
直接根据小孔成像模型计算出图像像素大小或像素间距在工作面上对应的实际距离，这是一种不考虑任何畸变近乎理想的方法，适用于畸变较小的场合。
使用IMAQ Set Simple Calibration2来快速建立点距校准的映射关系。
labview的imaq例子
labview的imaq例子
LabVIEW的IMAQ（Image Acquisition）模块是用于图像处理和分析的模块之一，主要用于图像采集、处理和分析。
在LabVIEW中，可以通过IMAQ模块来实现各种图像处理和分析的应用。
以下是几个IMAQ 的例子：
1. 图像处理例子：通过IMAQ模块对图像进行处理，比如调整亮度、对比度、增强图像细节等。
2. 图像分析例子：通过IMAQ模块对图像进行分析，比如检测图像中的目标、计算图像的特征等。
3. 视觉检测例子：通过IMAQ模块实现视觉检测应用，比如检测物体的位置、大小、形状等。
4. 工业检测例子：通过IMAQ模块实现工业检测应用，比如检测产品的质量、缺陷等。
在LabVIEW中，可以通过打开Examples菜单来查看各种示例程序，其中包括IMAQ模块的示例程序。
可以选择适合自己的应用示例，并进行相应的修改和调整。
利用LabVIEW进行机器人视觉导航和路径规划
利用LabVIEW进行机器人视觉导航和路径规划机器人视觉导航和路径规划在现代机器人技术中扮演着重要的角色。
利用图像处理和计算机视觉技术，结合LabVIEW编程平台，可以实现机器人的自主导航和路径规划。
本文将介绍利用LabVIEW进行机器人视觉导航和路径规划的基本原理和实现方法。
一、机器人视觉导航的原理机器人视觉导航是指机器人利用摄像头或激光雷达等传感器获取周围环境的视觉信息，然后根据这些信息进行环境感知和地图构建，最终实现自主导航的能力。
LabVIEW是一款图形化编程软件，可以利用其强大的图像处理功能和丰富的视觉函数库来进行机器人视觉导航的开发。
1. 图像采集与处理首先，利用LabVIEW中的图像采集模块，可以将机器人摄像头获取到的图像数据进行实时的采集和预处理。
LabVIEW提供了各种图像处理函数，如平滑、滤波、边缘检测等，可以对图像进行处理和增强，以提高后续的图像处理效果。
2. 特征提取与目标识别接下来，利用LabVIEW中的图像特征提取算法，可以从预处理后的图像中提取出目标物体的特征信息，如颜色、形状、纹理等。
然后，通过比较提取到的特征与事先建立的目标库进行匹配，可以实现对目标物体的识别和定位。
3. 环境感知与地图构建在识别出机器人周围的目标物体后，利用机器人的运动传感器和里程计等信息，可以获取机器人的当前位置和姿态。
通过不断地获取周围环境的目标物体信息，可以构建出机器人所在环境的地图，以实现对环境的感知和认知。
二、机器人路径规划的原理机器人路径规划是指根据机器人当前位置和目标位置，通过算法计算出机器人的最优路径，以实现自主导航的能力。
LabVIEW提供了多种路线规划算法和路径搜索算法，可以实现机器人路径规划的开发。
1. 地图加载与建模首先，将之前构建的环境地图加载到LabVIEW中，并进行三维建模和地图分割。
LabVIEW提供了强大的三维建模和可视化功能，可以对地图进行可视化展示，并实现对地图的编辑和更新。
基于LabVIEW与MATLAB的现代光测图像处理系统
基于LabVIEW与MATLAB的现代光测图像处理系统一、概述随着科技的进步，光学测量技术在各个领域中的应用越来越广泛，特别是在精密工程、生物医学、航空航天等领域。
现代光测技术不仅要求高精度的测量结果，还要求快速、高效的数据处理和分析能力。
开发一个功能强大、操作简便的现代光测图像处理系统显得尤为重要。
本文将介绍一种基于LabVIEW与MATLAB的现代光测图像处理系统。
LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）是一种由美国国家仪器（National Instruments）公司开发的图形化编程语言和开发环境，广泛应用于数据采集、仪器控制和工业自动化等领域。
MATLAB（Matrix Laboratory）则是由MathWorks 公司开发的一种高性能的数值计算和可视化软件，被广泛用于算法开发、数据分析和可视化、工程与科学绘图以及应用程序的创建。
本系统结合了LabVIEW和MATLAB的优势，利用LabVIEW强大的硬件接口能力和MATLAB卓越的数据处理和分析能力，实现了一套高效、精确的光测图像处理系统。
该系统不仅能够处理和分析光测图像数据，还能够与各种光学测量设备进行无缝连接，实现数据的实时采集和处理。
本概述部分简要介绍了现代光测图像处理系统的背景和意义，并阐述了本系统的研究目的和主要功能。
后续章节将详细介绍系统的设计原理、实现方法和应用案例。
1. 光测图像处理技术的发展背景随着信息技术的飞速发展，光测图像处理技术在众多领域，如航空航天、生物医学、智能交通、安防监控以及工业自动化等，发挥着越来越重要的作用。
光测图像处理技术是一种利用光学原理和图像处理算法对获取的光学信息进行提取、分析和处理的技术，其目标是实现对目标对象的精确测量、识别和跟踪。
传统的光测图像处理方法主要依赖于硬件设备和固定的图像处理算法，这种方法在处理复杂的光学信息时往往显得力不从心。
使用LabVIEW采集视频图像
使用LabVIEW采集视频图像LabVIEW是一款功能强大的图形化编程软件，它被广泛应用于工程领域中进行数据采集、图像处理和控制系统设计等。
在LabVIEW中，可以利用相机模块进行视频图像的采集。
下面将介绍如何使用LabVIEW进行视频图像采集。
下面是一个基本的视频图像采集步骤：1. 打开相机：使用"IMAQdx Open Camera"函数打开相机设备，此函数需要指定相机设备名称或索引号。
2. 获取图像格式：使用"IMAQdx Enumerate Video Modes"函数获取相机支持的视频格式列表，并选择一个适合的格式。
3. 设置视频格式：使用"IMAQdx Set Video Mode"函数设置视频格式，将相机设为所需的分辨率、帧率和像素格式等。
4. 开始采集图像：使用"IMAQdx Start Acquisition"函数开始图像采集。
5. 获取图像：使用"IMAQdx Grab"函数获取图像数据。
6. 图像显示：可以使用"IMAQ Display Image"函数在LabVIEW界面上显示图像，或使用其他图像处理函数对图像进行进一步处理。
7. 结束采集：使用"IMAQdx Stop Acquisition"函数停止图像采集。
8. 关闭相机：使用"IMAQdx Close Camera"函数关闭相机设备。
此外，还可以通过使用循环结构，使图像采集和显示等操作连续进行，实时显示视频图像。
例如，可以使用While循环，将图像采集和显示的过程放在循环中，通过设置退出条件来控制图像采集的时机。
在LabVIEW界面中，可以修改相机采集参数，如分辨率、帧率等，也可以添加其他的图像处理算法来实现更丰富的功能，如边缘检测、目标追踪等。
综上所述，使用LabVIEW进行视频图像采集是一项相对简单且灵活的操作。
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目前工作成果：
一、USB图像获取
USB设备在正常工作以前，第一件要做的事就是枚举，所以在USB摄像头进行初始化之前，需要先枚举系统中的USB设备。
（1）基于USB的Snap采集图像
程序运行结果：
此程序只能采集一帧图像，不能连续采集。
将采集图像函数放入循环中就可连续采集。
循环中的可以计算循环一次所用的时间，运行发现用Snap采集图像时它的采集速率比较低。
运行程序时移动摄像头可以清楚的看到所采集的图像有时比较模糊。
（2）基于USB的Grab采集图像
运行程序之后发现摄像头采集图像的速率明显提高。
二、图像处理
1、图像灰度处理
（1）基本原理
将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。
彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255中值可取，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。
而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。
灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。
图像的灰度化处理可用两种方法来实现。
第一种方法使求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量。
第二种方法是根据YUV的颜色空间中，Y的分量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应：Y=0.3R+0.59G+0.11B，以这个亮度值表达图像的灰度值。
（2）labview中图像灰度处理程序框图
处理结果：
2、图像二值化处理
（1）基本原理
图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。
即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。
在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，特别是在实用的图像处理中，以二值图像处理实现而构成的系统是很多的，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像，这样子有利于再对图像做进一步处理时，图像的集合性质只与像素值为0或255的点的位置有关，不再涉及像素的多级值，使处理变得简单，而且数据的处理和压缩量小。
为了得到理想的二值图像，一般采用封闭、连通的边界定义不交叠的区域。
所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。
如果某特定物体在内部有均匀一致的灰度值，并且其处在一个具有其他
等级灰度值的均匀背景下，使用阀值法就可以得到比较的分割效果。
如果物体同背景的差别表现不在灰度值上（比如纹理不同），可以将这个差别特征转换为灰度的差别，然后利用阀值选取技术来分割该图像。
动态调节阀值实现图像的二值化可动态观察其分割图像的具体结果。
（2）程序框图
（a）
处理结果：
（b）
处理结果：
3、图像反色处理
（1）反色原理
对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反的技术就是图像的反色处理，这在处理二值化图像的连通区域选取的时候非常重要。
如物体连通域用黑色表示，而二值化后的物体连通域图像可那是白色的，而背景是黑色的，这时应手动选取图像的反色处理或有程序根据背景和物体连通域两种颜色的数量所占比例而自动选择是否选择选取图像的反色处理。
（2）程序框图
处理结果：
4、图像增强
（1）基本原理
图像增强指按特定的需要突出一幅图像的某些信息,同时削弱或去除某些不需要的信息的处理方法,是图像处理的最基本手段,它往往是各种图像分析与处理时的预处理过程.图像增强的目的,是通过对图像灰度作修正,改善图像的视觉效果,提供直观、清晰、适合于分析的图像.
（2）程序框图
处理结果：
附：图像采集与处理函数说明（注：有些函数说明还没有整理完）。