各大网站的名字大全,灯塔seo,做婚庆策划的网站,网站建设挣钱么目录简介极坐标变换定义原理Halcon中的极坐标变换1、polar_trans_image_ext算子用法与参数剖析2、polar_trans_region_inv算子用法与参数剖析圆环类缺陷检测思路与步骤Halcon实例实例简介程序解读思路剖析应用实例1项目介绍处理程序处理效果应用实例2项目介绍处理程序处理效果简…
目录简介极坐标变换定义原理Halcon中的极坐标变换1、polar_trans_image_ext算子用法与参数剖析2、polar_trans_region_inv算子用法与参数剖析圆环类缺陷检测思路与步骤Halcon实例实例简介程序解读思路剖析应用实例1项目介绍处理程序处理效果应用实例2项目介绍处理程序处理效果简介
圆环类检测在我们日常的缺陷检测中经常遇到。比如玻璃瓶口的缺陷检测硬币的缺陷检测胶垫的缺陷检测… 我们对于圆环检测不像对于矩形等物体的检测检测区域比较规整便于我们使用形态学对区域进行筛选但是圆环物品我们发现会出现一些问题比如使用矩形形态学会对环形的边界处理产生影响等等。在这种情况下我们可以使用极坐标变换的方法将环形转换成矩形进而对缺陷进行处理。
图例
极坐标变换
定义
在图像处理中尤其是在处理环形、圆形图像的过程中会使用到极坐标变换。将方形图像转换成圆形即“方转圆”。或者实现圆形转换成方形“圆转方”。
我们把圆形图像转换成方形图像的过程称为图像的极坐标变换反之则为图像的反极坐标变换
原理
极坐标想必学过高中数学的人都听过一般的坐标系中用(x, y)值来描述一个点的位置而在极坐标系中则使用到原点的距离ρ和夹角θ来描述该点的位置。 首先正常的图像都是在直角坐标系下的可以看做一个二维平面。我们要对图像进行坐标变换首先要把位置转换到新的坐标系然后将值赋过去。 这里有两个值需要确定1.位置 2.值。即变换后任一个像素的值与位置。 这里变幻后的值不变。即求解变幻的位置关系式。 极坐标变换及其反变换的关键在于根据极坐标变换前的图像确定极坐标变换后的图像上每个像素点的像素值。也即是找到“圆图”和“方图”间几何坐标的对应关系。
证明 如上图所示实现极坐标变换的关键即在于找到圆图上任一点P(i,j)在方图上对应的点p(m,n)然后通过插值算法实现圆图上所有像素点的赋值。
方图上其行列数分别为M、N方图上的每一列对应为圆图上的每条半径半径方向存在着一个长度缩放因子delta_r M/R圆周方向被分为N等分即角度因子为delta_t 2π/N
圆图上图像坐标i,j和世界坐标x,y有着如下变换关系x j - R, y R - i
那么图中P点半径长度为r sqrt(xx yy)角度theta arctan(y/x)
圆图上点P在方图上对应行数为r/delta_r
圆图上点P在方图上对应的列数n thata/delta_t。
以上就是极坐标变换的基本原理结合相应的插值算法即可实现图像的极坐标变换。
Halcon中的极坐标变换
在halcon中极坐标变换算子 polar_trans_image_ext针对图像polar_trans_region针对区域polar_trans_contour_xld针对XLD轮廓。 在halcon中反极坐标变换算子 polar_trans_image_inv针对图像 polar_trans_region_inv针对区域polar_trans_contour_xld_inv针对XLD轮廓。
1、polar_trans_image_ext算子用法与参数剖析
算子原型 polar_trans_image_ext(Image : PolarTransImage : Row, Column, AngleStart, AngleEnd, RadiusStart, RadiusEnd, Width, Height, Interpolation : ) 参数说明 Image input_object多通道图像-array→对象byte * / int2 * / uint2 * / real **允许计算设备 输入图像。 PolarTransImageoutput_object多通道图像-array→对象字节/ int2 / uint2 /实数 输出图像。 Rowinput_control编号→实数/整数 圆弧中心的行坐标。 默认值256 建议值0、16、32、64、128、240、256、480、512 Columninput_control号→实数/整数 圆弧中心的列坐标。 默认值256 建议值0、16、32、64、128、256、320、512、640 AngleStartinput_control数字→实数 要映射到输出图像第一列的射线角度。 默认值0.0 建议值0.00.785398161.570796323.1415926546.283185312.566370616 AngleEndinput_control数字→实数 要映射到输出图像最后一列的射线角度。 默认值6.2831853 建议值0.00.785398161.570796323.1415926546.283185312.566370616 RadiusStartinput_control数字→实数/整数 要映射到输出图像第一行的圆的半径。 默认值0 建议值0、16、32、64、100、128、256、512 典型值范围0≤RadiusStart RadiusEndinput_control数字→实数/整数 要映射到输出图像最后一行的圆的半径。 默认值100 建议值0、16、32、64、100、128、256、512 典型值范围0≤RadiusEnd Widthinput_control数→整数 输出图像的宽度。 默认值512 建议值256、320、512、640、800、1024 典型值范围0≤宽度≤32767 Heightinput_control数→整数 输出图像的高度。 默认值512 建议值240、256、480、512、600、1024 典型值范围0≤高度≤32767 Interpolation input_control字符串→string 内插法进行变换。 默认值“ nearest_neighbor” 值列表‘bilinear’‘nearest_neighbor’
2、polar_trans_region_inv算子用法与参数剖析
算子原型 polar_trans_image_inv(PolarImage : XYTransImage : Row, Column, AngleStart, AngleEnd, RadiusStart, RadiusEnd, Width, Height, Interpolation : ) 参数说明 PolarImageinput_objectmultichannel-image-array→objectbyte * / int2 * / uint2 * / real **允许用于计算设备 输入图像。 XYTransImageoutput_object多通道图像-array→对象字节/ int2 / uint2 /实数 输出图像。 Rowinput_control编号→实数/整数 圆弧中心的行坐标。 默认值256 建议值0、16、32、64、128、240、256、480、512 典型值范围0≤行≤32767 Columninput_control号→实数/整数 圆弧中心的列坐标。 默认值256 建议值0、16、32、64、128、256、320、512、640 典型值范围0≤列≤32767 AngleStartinput_control数字→实数 将输入图像的第一列映射到的射线角度。 默认值0.0 建议值0.00.785398161.570796323.1415926546.2831853 AngleEndinput_control数字→实数 将输入图像的最后一列映射到的射线角度。 默认值6.2831853 建议值0.00.785398161.570796323.1415926546.2831853 RadiusStartinput_control数字→实数/整数 要将输入图像的第一行映射到的圆的半径。 默认值0 建议值0、16、32、64、100、128、256、512 典型值范围0≤RadiusStart RadiusEndinput_control数字→实数/整数 要将输入图像的最后一行映射到的圆的半径。 默认值100 建议值0、16、32、64、100、128、256、512 典型值范围0≤RadiusEnd Widthinput_control数→整数 输出图像的宽度。 默认值512 建议值256、320、512、640、800、1024 典型值范围0≤宽度≤32767 Heightinput_control数→整数 输出图像的高度。 默认值512 建议值240、256、480、512、600、1024 典型值范围0≤高度≤32767 Interpolation input_control字符串→string 内插法进行变换。 默认值“ nearest_neighbor” 值列表‘bilinear’‘nearest_neighbor’
圆环类缺陷检测思路与步骤
1. 使用Blob分析确定圆心位置与圆环半径、变换起始终止的角度。 2. 使用XLD轮廓拟合对圆心等参数进行精确定位。此步骤用于精确定位有的检测不需要 3. 进行极坐标变换 4. 对极坐标变换后的图像进行处理 5. 进行反极坐标变换 6. 显示缺陷区域
Halcon实例
inspect_bottle_mouth.hdev
实例简介
*此示例检查瓶口是否有缺陷。
程序解读
传送门点击下方蓝色字体跳转到解读文章或者复制下方链接到浏览器。 HALCON示例程序inspect_bottle_mouth.hdev玻璃瓶口缺陷检测 https://editor.csdn.net/md/?articleId94733605
思路剖析
*首先检测瓶子的基本形态 *边缘检测和圆拟合。 *然后通过极坐标变换对颈部区域进行变换。 *之后在变换后的图像中使用动态阈值 *检测缺陷。 最后显示结果。
应用实例1
项目介绍 要求检测边缘的三个红色圈圈内的缺陷。 原图
处理程序
read_image (Image, C:/Users/Administrator/Desktop/1.png)
rgb3_to_gray (Image, Image, Image, ImageGray)
dev_open_window_fit_image (ImageGray, 0, 0, -1, -1, WindowHandle)
dev_set_draw (margin)
dev_set_line_width (3)
dev_set_draw (margin)
* dev_set_draw (fill)
get_image_size (ImageGray, Width, Height)
binary_threshold (GrayImage, Region, max_separability, dark, UsedThreshold)
connection (Region, ConnectedRegions)
select_shape_std (ConnectedRegions, SelectedRegions, max_area, 70)
smallest_circle (SelectedRegions, Row2, Column2, Radius)
gen_circle (Circle, Row2, Column2, Radius)
reduce_domain (ImageGray, Circle, ImageReduced2)
gray_closing_rect (ImageReduced2, ImageClosing1, 10, 4)
polar_trans_image_ext (ImageClosing1, PolarTransImage1, Row2, Column2, 0, 6.28319, Radius-100, Radius-10, 6.28*Radius, 90, nearest_neighbor)
mean_image (PolarTransImage1, ImageMean1, 500, 2)
dyn_threshold (PolarTransImage1, ImageMean1, RegionDynThresh1, 10, dark)
connection (RegionDynThresh1, ConnectedRegions1)
select_shape (ConnectedRegions1, SelectedRegions1, area, and,100, 9000000)
union1 (SelectedRegions1, RegionUnion)
closing_rectangle1 (RegionUnion, RegionClosing1, 10, 20)
connection (RegionClosing1, ConnectedRegions3)
opening_rectangle1 (ConnectedRegions3, RegionOpening1, 10, 20)
polar_trans_region_inv (RegionOpening1, XYTransRegion1, Row2, Column2, 0, 6.28319, Radius-100, Radius-10, 6.28*Radius, 90, Width, Height, nearest_neighbor)
smallest_circle (XYTransRegion1, Row, Column, Radius1)
gen_circle (Circle1, Row, Column, Radius1)
dev_display (ImageGray)
dev_display (Circle1)处理效果 应用实例2
项目介绍 要求如图所示,该图为需要找出红色圆圈内焊点的位置 。 原图
处理程序
read_image (Image, C:/Users/Administrator/Desktop/实际图_副本.bmp)
rgb3_to_gray (Image, Image, Image, ImageGray)
dev_open_window_fit_image (ImageGray, 0, 0, -1, -1, WindowHandle)
dev_set_draw (margin)
dev_set_line_width (5)
get_image_size (ImageGray, Width, Height)
auto_threshold (ImageGray, Regions, 2)
count_obj (Regions, Number)
select_obj (Regions, ObjectSelected, Number)
fill_up (ObjectSelected, RegionFillUp1)
connection (RegionFillUp1, ConnectedRegions1)
select_shape_std (ConnectedRegions1, SelectedRegions1, max_area, 70)
smallest_circle (SelectedRegions1, Row2, Column2, Radius)
gen_circle (Circle, Row2, Column2, Radius)
reduce_domain (ImageGray, Circle, ImageReduced2)
polar_trans_image_ext (ImageReduced2, PolarTransImage1, Row2, Column2, 0, 6.28319, Radius-210, Radius, 6.28*Radius, 210, nearest_neighbor)
mean_image (PolarTransImage1, ImageMean1, 200, 5)
dyn_threshold (PolarTransImage1, ImageMean1, RegionDynThresh1, 45, dark)
closing_circle (RegionDynThresh1, RegionClosing, 15.5)
connection (RegionClosing, ConnectedRegions2)
select_shape (ConnectedRegions2, SelectedRegions, [width,height], and, [380,80], [500,160])
polar_trans_region_inv (SelectedRegions, XYTransRegion1, Row2, Column2, 0, 6.28319, Radius-210, Radius, 6.28*Radius, 210, Width, Height, nearest_neighbor)
smallest_rectangle2 (XYTransRegion1, Row3, Column3, Phi, Length1, Length2)
gen_rectangle2 (Rectangle, Row3, Column3, Phi, Length1, Length2)
dev_display (ImageGray)
dev_display (Rectangle)处理效果 参考文献 https://blog.csdn.net/guduruyu/article/details/65436931
