第一节课-视觉基础

视觉基础

机器视觉方向--------MV(Machine Vision) CV(Computer Vision):计算机视觉-深度学习(YOLOV5)

1.机器视觉的背景知识

• 包含学科：数学，图像处理，软件。光学，控制，机械，电气等-综合学科
• 应用场景：工业领域----室内配合光源–>精度，速度，稳定性
• 市场需求：识别定位 ，测量 ，缺陷（外观检测） ， 符号需求（一维码 ，二维码，OCR） ，视觉引导（配合机器人）

常用的机器视觉开发环境软件（算法包）

• Halcon—MVTec 德国公司研制–功能最强 最全 2D 3D 深度学习等 开发环境+算法包 h语言(解释性语言)
• VisionPro—美国 康耐视–平台式
• OpenCV --开源计算机视觉–代码–美国–代码级别 主要以算法库为主
• Labview --图形化–美国NI–平台式
• Matlab —仿真工程计算–图像原理
• Evision --比利时–平台式
• MIL 图像处理库–加拿大 算法库

2. 一个完整的机器视觉系统由哪些构成

• 光源（照明系统）
• 镜头（成像系统）
• 相机（光电转换）
• 工控机（图像处理软件-算法）
• 控制系统（PLC 机器人 运动版卡）

3.Halcon软件的基本环境及图像处理理论

开发环境(Halcon软件)组成：标题栏 / 菜单栏 / 工具栏 / 工作区(四个窗口) / 状态栏

四个窗口：

• 图形窗口：显示图像
• 变量窗口：显示在计算过程中出现的内存中的变量的值
• 程序编辑窗口：编写程序代码
• 算子窗口：解释算子的各个参数含义以及进行修改以及整体算子的意思 进入到帮助文档
  

3.1 小技巧

1-两个常用工具：Halcon自带案例（ctrl+E） F1文档–对算子的详细解释

2-Halcon里的字符串是用单引号括起来

3-敲完算子名称+两下Tab键，会自动补全剩余参数部分

4-常用快捷键

• F2 重置当前程序，相当于复位
• F3 取消注释选中行
• F4 注释选中行
• F5 全部执行，遇到断点或者Stop会停止
• F6 单步执行

5-两个熟悉的的路径

• C:\Program Files\MVTec\HALCON-19.11-Progress-----bin下运行库 以及文档以及对应的资料文件

• C:\Users\Public\Documents\MVTec\HALCON-19.11-Progress—案例例程路径以及图像文件

Halcon添加注释的方法：*表示注释 或者使用 //（//注释需要添加在末尾）

Halcon一般一个算子占一行，每个算子的的名称为小写字母，如果非要占多行，行尾要加 \

用 [ ] 括起来表示这是一个数组

菜单栏中–>可视化–>更新窗口–>单步模式–>总是(覆盖显示) 清空并显示(擦除背景显示) 从不(不会自动显示)

3.2术语

算法：执行一件事情的方法 算子：实现算法的函数(方法)

数据类型：对象变量（图像 区域 xld轮廓）控制变量 object,对象变量。图像。

图像处理的基本理论：图像产生的原理，图像在内存中存储的本质，数字图像

图像本质：就是一个二维数组，数组中的每个元素存放的是每个像素的灰度值（亮度值 /像素值/ 强度值）

像素：组成图像的基本元素

像元：在传感器上最小基本单元–微米

位深度：每个像素的灰度值所占的位数 （常见的 8位 24位）24位表示即三原色(R,G,B)来表示。8位黑白图，24位彩色图

光经过镜头到达相机进PC内存：采样和量化

宽方向的像素个数*高方向的像素个数—分辨率的体现(相机)

通道数：用几个字节来表示每个像素的灰度值对应几个通道数

光电信号之后，由光信号转换为电信号，电信号转换为数字信号。每个像元上的电信号用用整数表示：灰度值 /亮度值 /强度值 /像素值。

像元转换到内存之后叫做像素。一个像素对应一个像元。对于计算而言，他处理的就是一个二维数组，数组中的的每一个元素对应着每一个灰度值

# 4.算子

读入图像–数据由硬盘走向内存 read_image（形参名称，读取的图像地址）

按住Ctrl 鼠标移动，可以看到像素坐标

显示图像–数据内存走向显卡 dev_display （要显示的图像形参名称）

保存图像–数据由内存走向硬盘 write_image （输入的图像形参名称+图像的后缀名+要填充的灰度值+要保存的路径）

保存的格式有多种，其中，bmp格式的图像不会对图像进行压缩，且存储的大小要比实际图像稍微大一些。其他格式会对图像进行压缩。因为bmp除了储存的文件信息，还包括文件头(描述这个文件有多大)，信息头(会描述宽和高是多少)，颜色表等等。