手把手教你使用LabVIEW人工智能视觉工具包快速实现传统Opencv算子的调用(含源码)

简介: 使用LabVIEW AI视觉工具包快速实现图像的滤波与增强;图像灰度处理

前言

今天我们一起来使用LabVIEW AI视觉工具包快速实现图像的滤波与增强;图像灰度处理等基本操作。工具包的安装与下载方法可见之前的两篇博客

一、图像滤波与增强

有时候我们想要处理的图像中噪音太多,影响到我们的识别判断,我们就需要对图像进行模糊处理,使图像变得平滑。而LabVIEW AI视觉工具包提供给我们filter 2d算子可以对图像进行2D卷积,我们可以使用自定义的卷积核来对图像进行卷积操作。该算子输入输出如下所示:
image.png

图像内核是一个小矩阵,在Photoshop或Gimp中找到的效果都可以实现,例如模糊,锐化,轮廓或浮雕。它们还用于机器学习中的“特征提取”,这是一种用于确定图像最重要部分的技术。在这种情况下,该过程更普遍地称为“卷积”,调用filter 2d算子配合不同卷积核实现图像滤波和增强的程序如下:
image.png

在前面板选择不同的卷积核可以实现不同的效果:
image.png

不同卷积核效果如下:
1.模糊(blur)
image.png

2.索贝尔(sobel),仅显示特定方向上相邻像素值的差异,从上往下,从暗处到亮处增强显示
image.png
3.浮雕(emboss),通过强调像素的差在给定方向的Givens深度的错觉,从左上往右下,从暗处到亮处增强显示:
image.png

4.大纲(outline),一个轮廓内核(也称为“边缘”的内核)用于突出显示的像素值大的差异,轮廓的增强显示
image.png

5.锐化(sharpen),该锐化内核强调在相邻的像素值的差异。这使图像看起来更生动
image.png

6.拉普拉斯算子(laplacian operator),可以用于边缘检测,对于检测图像中的模糊也非常有用。
image.png

7.分身(identity)就是原图
image.png

二、图像灰度处理

之前我们说过,LabVIEW默认使用BGR读取图像,所以我们将图片转化为灰度图使用cvtColor算子,参数选择:BGR2GRAY,如下图所示:
image.png

程序结果如下:
image.png

我们可以看到程序中使用了calHist用以绘制图片通道直方图,并以波形图显示出来;calHist函数参数具体如下:

image.png

波形图显示控件:前面板右键-->Graph-->Waveform Graph;
image.png

直接读取原图显示程序如下:
image.png

程序结果如下:
image.png

三、源码下载

链接:https://pan.baidu.com/s/1Ua00IwcLGFoFtXAWKDGW_w
提取码:8888

总结

如果有问题可以在评论区里讨论,如您想要探讨更多关于LabVIEW与人工智能技术,欢迎加入我们的技术交流群:705637299。进群请备注:LabVIEW机器视觉

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