機器視覺應用軟體發展步驟及流程 [影像處理步驟及流程 SOP]

資料來源: https://mp.weixin.qq.com/s/fkenTkIq5Xx_vzmapy1RcA

http://www.cnblogs.com/hanzhaoxin/archive/2013/02/15/2912879.html

一、圖像採集：
    清洗(過濾)資料 或 圖像/影像增強(強化) [前置動作]

二、圖像分割：

    圖像分割的定義： 

        所謂圖像分割是指將圖像中具有特殊含義的不同區域分割開來，這些區域是互相不交叉的，每個區域都滿足特定區域的一致性。

        1、基於閾值的圖像分割

            threshold —採用全域閾值分割圖像。

            格式：    threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray : )

            自動全域閾值分割的方法：

            （1）計算灰度長條圖 
            （2）尋找出現頻率最多的灰度值（最大值） 
            （3）在threshold中使用與最大值有一定距離的值作為閾值

        2、基於區域的圖像分割：直接創建區域

三、形態學處理

形態學處理以集合運算為基礎。

    腐蝕、膨脹、開操作、閉操作是所有形態學影像處理的基礎。

    開操作（先腐蝕再膨脹）使物件的輪廓變得光滑，斷開狹窄的間斷和消除細的突出物。

    閉操作（先膨脹再腐蝕）消彌狹窄的間斷和長細的鴻溝，消除小的孔洞，填補輪廓線的斷裂。

    形體學基礎運算元：

        erosion1 
        dilation1 
        opening 
        closing

    常用的形態學相關運算元 
        connection 
        select_shape 
        opening_circle 
        closing_circle 
        opening_rectangle1 
        closing_rectangle1 
        complement 
        difference 
        intersection 
        union1 
        shaps_trans 
        fill_up

    形態學高級運算元： 
        boundary 
        skeleton

四、特徵提取：

    1、區域特徵：

        area 
        moments

        smallest_rectangle1

        smallest_circle

        convexity：區域面積與凸包面積的比例

        contlength：區域邊界的長度

        compactness

    2、灰度特徵

        estimate_noise

        select_gray

五、輸出結果：

    （1）獲取滿足條件的區域

    （2）區域分類，比如OCR

    （3）測量

    （4）品質檢測