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[投票] 基于Vision Assistant的图像处理实用教程调查

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  • TA的每日心情
    擦汗
    14 分钟前
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    [LV.10]100FPS

    发表于 2013-9-7 14:57:23 |显示全部楼层
    基于Vision Assistant图像处理实用教程调查
    铜鞋们,经过一个月的奋战,《基于视觉助手的图像处理实用教程》已经基本成型了,在这里特做一小调查。
    主机调查两方面内容,一方面是看看各位想要学习的铜鞋是否还需要添加一些功能。在这里附上目录(请看沙发),如果没有更多期望的,那么本教程就将暂时编著到这里。
    另一方面,则是调查一下本教程的大家可接受的价格。现在的《视觉助手》教程将近1400页,字数30余万字,包含说明、演示实例图像2100多张。按照以往VBAI、标定训练教程的定价方案:0.5元/千字、0.1元/图计算,约合300000/1000*0.5+2100*0.1=360元。那么你可以接受的价格是。
    100元
    200元
    300元
    400元
    500元
    其它(赞助100万、用盗版……)
    1 L- B* w7 K2 o: P

    ( U1 ~9 K1 K1 R" z  C/ x( F: Z
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    [LV.10]100FPS

    发表于 2013-9-7 14:57:52 |显示全部楼层
    目录8 M- [$ _' Y0 O$ f" r
    NI视觉助手Vision Assistant教程        18- ?# K* X+ U" n0 n& p8 a# P
    第一章 基本概念        18" `  s! j! M& ]
    第一节 数字图像        18
    " \6 N6 b% ]& \! Q6 F- I4 D& A2 o数字图像的定义        18/ R; B  H0 }) W# k1 `  O
    数字图像的属性        18, f, y! l! r% n7 z2 d$ q
    图像类型        19, I% Q' K) _  }6 ?# @1 `
    图像文件        21
    0 d1 B! i1 ^) qNI视觉图像的内部表示        21; E6 u! k2 b2 v4 X$ m) E. t
    图像边界        22
    % K! ]2 _7 `: Q% q3 {  K图像掩模        249 @; S$ \/ ^5 ~# n8 u6 H8 v
    第二节 显示        253 Q+ p% B1 ~  o% O: Z
    图像显示        25
    : }' ~, p2 B# i. O5 R( T7 h* A- @调色板        27
    ( y% t3 S7 g; ~+ Y3 v4 a无损覆盖        34
    . O4 }9 @( Z" ?  o. S: h8 ^( ~第三节 ROI兴趣区域        35
    7 G* C: c. d6 |- y% v1 u! R% B6 mROI概念        35
    3 _( j8 b% [6 E+ @' W) {, SPoint Tool点工具        35
    ) a8 X- s$ A6 g, I6 `& ^9 u1 ^0 L& tLine Tool线工具        366 h, I1 C" @2 r& P2 }3 R, I
    Broken Line Tool折线工具        37
    7 I( O  w# j# b! L4 k* vFreehand Line Tool徒手线工具        37$ W2 o8 ]% q1 p! w* {+ a0 c
    Rectangle ROI tool矩形ROI工具        38
    3 S+ o- m( ?4 [8 `Rotated Rectangle ROI tool旋转矩形ROI工具        398 I: u/ h7 G+ e: `2 w; G+ G
    Oval ROI tool椭圆ROI工具        39
    ) T9 }, p: H  o" ?& ]3 E, aAnnulus ROI tool环形ROI工具        40
    / p! _+ O, T0 }4 u, ZPolygon ROI tool多边形ROI工具        417 Q. Q* V% [5 x( x4 R1 s8 n$ V
    Freehand Region ROI tool徒手画的区域ROI工具        416 p* J: }3 z  n6 e; u
    Magic Wand Tool魔棒工具        42& d; l7 e# ]# _% s% l; c3 {
    Tolerance公差        43  W4 n2 c+ M0 }6 L, Q
    第四节 设置成像系统        44- l5 B. }) x/ M' ^6 J
    成像系统概述        44& z2 s$ O- ]' c* N( B
    采集图像的质量        46, ^' E3 _, v( I) z
    第五节 空间标定        49
    2 t( B0 x5 D0 v+ h( B4 G' L标定介绍        49
    , F% ]$ z. T. ]什么时候使用标定        50
    / D2 |! [# ~% @! x1 C) r标定算法        50
    8 \* x2 A: Q) j+ m) P( w9 ?: U8 `9 i空间标定概念        524 I3 {/ ^4 ~$ {
    深入探讨        59+ V1 m: @+ w! v' ?; }3 V$ Z3 g6 [
    第二章 界面与菜单        65( Y: \( l) `! b: E5 g
    第一节 启动欢迎界面        65
    . c7 S+ a9 s5 S- M9 Z7 O& m% w; k第二节 功能界面        71
    - a5 z: c0 Z' ]+ Z+ ^Acquire Images采集图像界面        71
      i& p1 ?9 R0 l! V4 v+ M/ N$ p$ P, gBrowse Images浏览图像界面        75
    4 r6 b& O  N0 s9 ^$ X6 b- L& A5 ?' \Process Images处理图像界面        77% ~" J8 O' m/ }
    第三节 File文件菜单        847 R7 Y  n8 j5 w, y! l0 r0 h
    Open Image:打开图像        849 P, B$ b" C) L' O& |, [
    Open AVI File:打开AVI文件        85
    . t: @3 d3 w3 Z3 {& q. s: ]Save Image:保存图像        85- H+ |; y8 X% ~: I1 J# o* N: ~1 |
    New Script:新建脚本        89- ~- m4 t6 U& ~! \9 W
    Open Script:打开脚本        90
    + _* S/ g, u" A3 p6 Z# MSave Script:保存脚本        90' `0 D' [- U9 A* e) X0 K
    Save Script As:脚本另存为        91
    : [+ q% _/ p+ V1 n7 I1 YAcquire Image:采集图像        91  N1 n7 L. X# K* u
    Browse Images:浏览图像        91. r% v- I( q( i+ g! b
    Process Images:处理图像        922 ]. h) O. L' [4 K; ]. e
    Print Image:打印图像        92; b* A# s9 H4 h- c7 s
    Preferences:优先参数选择        93
    , ^3 H, M' Q( PExit:退出        95" Z$ d7 V- {. l& l' X+ q6 N9 d
    第四节 Edit编辑菜单        95
    . K0 d0 }" u; oEdit Step:编辑步骤        95
    " e0 A% w. M4 H+ G) `Cut:剪切        95' p! M# `9 V# t* j% I# A
    Copy:复制        96/ U) ^) F7 J0 X7 d
    Paste:粘贴        96
    / K. [# L7 U2 u. |, }  g7 y. bDelete:删除        961 C) f  g' o# o+ J5 w0 J6 m
    第五节 View查看菜单        96& t2 M! h' y( M' {1 U0 z
    Zoom In:放大        973 I9 I3 l( u& U" c5 Z1 Y
    Zoom Out:缩小        97
    : N7 S  n6 d) M, lZoom 1:1:原始图像        973 P( y" F5 x" S
    Zoom to Fit:适合窗口        97
    ! L# }& y  U( n3 P第六节 Image图像菜单        97
    ) v; t; F' k/ `Histgram:直方图        99
    8 C1 L3 r7 R1 _$ Y% W  ]Line Profile:线剖面图        99
    5 H: l) b3 Z" V0 J+ M7 ^Measure:测量        99
    . H7 W6 b) z' ?: e3 f# m3D View:三维视图        99
    + y1 w3 @0 `& l0 d6 ^4 qBrightness:亮度        100* G4 V, F( w* B8 Q) d
    Set Coordinate System:设置坐标系        100
    / @5 T! R/ q3 c, y7 O+ f$ G& WImage Mask:图像掩码        100+ O( v) n6 I' G% C
    Geometry:几何        100
    , p. o: G, S& X/ mImage Buffer:图像缓存        100
    0 {8 ?5 z/ k- j. \& JGet Image:获取图像        100
    4 `$ h: |! e0 y! w$ W3 m1 D8 oImage Calibration:图像标定        100, A& _$ G  f2 S% J
    Image Correction:图像修正        100
    1 y! l- J# ~* n4 W( s7 C2 f7 t7 AOverlay:覆盖        100
    ) c+ j: V* C6 l, h' @; BRun LabVIEW VI:运行LabVIEW VI        101
    3 K; E; {4 M" H0 a第七节 Color彩色菜单        101
    ; |; R/ A. q  x( p( {9 IColor Operators:彩色运算        102
    & H0 ~* z# C! v7 O) N7 KColor Plane Extraction:彩色平面抽取        102$ M" A" @# Q' \/ k
    Color Threshold:彩色阈值        102
    ' z; U; y% ~1 x- t1 gColor Classification:彩色分类        103
    9 |$ q# y& F  BColor Segmentation:彩色分段        103
    ! Q  c8 m( d2 b$ r, ^% X& zColor Matching:彩色匹配        103
    - _2 I2 y7 Q/ [$ H( ]: ?6 H. fColor Location:彩色定位        103
    ' e: O! I5 ]; {/ cColor Pattern Matching:彩色模式匹配        1035 H# {8 T/ r+ E8 N7 c5 u6 @: I
    第八节 Grayscale灰度菜单        103" ?1 ]8 z; ?2 ?$ b1 _5 F9 i
    Lookup Table:查找表        105" [& j6 B, ~5 |" X4 b5 O% V0 ~
    Filters:滤波        105
    ' G( ^/ {" h% K8 jGray Morphology:灰度形态学        105( ]; A: I" g8 w$ g  h& Z
    Gray Morphological Reconstruction:灰度形态学重建        1057 A& C  c8 i9 F' W
    FFT Filter:快速傅立叶变换滤波        105
    - A! |% f' `1 Y( EThreshold:阈值        105) t1 U" `3 ?8 Y
    Watershed Segmentation:分水岭分割        105
    2 t4 P- l7 Q. J0 l8 W, pOperators:运算        105
    ! W0 {7 \7 o, |$ NConversion:转换        105
    0 T1 |2 w+ n* B- U' pQuantify:量化        106) d! n9 p. A. d7 x/ F
    Centroid:质心        106( |$ J! a7 M  M' Q% }3 l
    Detect Texture Defects:检查纹理缺陷        106
    6 B& q/ m2 s' {) h第九节 Binary二值菜单        106
    $ G0 d4 B( \" O5 _- @3 R3 _Basic Morphology:基本形态学        107
      m4 L/ ^/ [9 j* A- J1 AAdv. Morphology:高级形态学        107% Z; }) ?6 S$ Q3 V- T4 D
    Binary Morphological Reconstruction:二值形态学重建        107
    ( _) R" T0 Z$ D' ]* b* I, v2 fParticle Filter:粒子滤波        107" `5 S5 w, L# ^* b6 n% ]
    Binary Image Inversion:二值图像反转        108& z4 |1 J) G3 x; o6 B
    Particle Analysis:粒子分析        108& ~, `% m( t* E% o( P! p
    Shape Matching:形状匹配        108# q7 u9 O8 J( d
    Circle Detection:圆检测        108  g! u; ?+ V6 D- @- a8 W
    第十节 Machine Vision机器视觉菜单        1082 ^/ b8 |" x$ x* p$ d9 A# K( n
    Edge Detector:边缘检测        109  T: V* d: ^; y  }
    Find Straight Edge:查找直边        110- S5 Z3 p( G. D# m
    Adv. Straight Edge:高级直边        110; v* G  u" `% d8 |$ l8 |- q
    Find Circular Edge:查找圆边        110
    8 I3 X+ Y2 E# d( w8 Y! a" q3 aMax Clamp:最大卡尺        110  u! r4 e2 l3 b/ s
    Clamp(Rake):卡尺(耙子)        1103 B" W# X) f3 m% ]6 g* w7 O
    Pattern Matching:模式匹配        110
    ) L+ o9 A. M( f" a3 |3 kGeometric Matching:几何匹配        110
    # O5 {* e$ _6 u: @Contour Analysis:轮廓分析        110, z2 z& c" ^8 m, u/ N. _: c
    Shape Detection:形状检测        110; f' O' V) [& _- K3 j  k, ~$ J
    Golden Template Comparison:极品模板比较        111
    6 f" C2 z5 M) T* _- j/ yCaliper:测径器、卡尺        111: j% r+ p$ D  o! U6 ~* p, p
    第十一节 Identification识别菜单        111( K3 Z  |& ^: {8 w8 {# q
    OCR/OCV:光学字符识别        112% \6 j4 k3 d0 ~$ b7 a
    Particle Classification:粒子分类        112* z* H1 F+ ], P; z/ n. ^
    Barcode Reader:条码读取        1127 W( f2 ^6 _' x$ a: M/ w
    2D Barcode Reader:二维条码读取        112# S! j& d0 R! s* A: q5 a' K
    第十二节 Tools工具菜单        112
    - e- f  |& ]$ Q# TBatch Processing:批量处理        1122 W' K1 C( g* X+ `9 q
    Performance Meter:性能测量        118
    . ~3 R, t5 c+ o. L' i/ ?5 @View Measurements:查看测量        118
    7 I1 l& T& [( K: s7 h3 b  UCreate LabVIEW VI:创建LabVIEW VI代码        119
    3 d/ j: G* n3 Y1 t+ I/ ACreate C Code:创建C代码        119
    7 i% i; l$ _" ?- ?* P& VCreate .NET Code:创建.NET代码        120: |& v2 w7 R5 D* m. N/ Q3 I
    Activate Vision Assistant:激活视觉助手        121
    ! O% \/ I( }8 C( n( A第十三节 Help帮助菜单        122
      x+ g' g# {% H2 w7 x# L& x0 x, r6 G7 ^Show Context Help:显示上下文帮助        1225 K3 O& p+ [" `1 U. g
    Online Help:在线帮助        123
    ' N) ?1 C  _( o) s2 u2 O0 DSolution Wizard:解决问题向导        123
    9 G& _9 P- z* [& ^Patents:专利        123
    7 V" s& u- `8 w+ d, }About Vision Assistant:关于视觉助手        1237 p# w, n/ g# J+ ?. E9 L
    第三章 采集图像        1247 K. {+ c. ]3 u1 I; m" ^
    第一节 Acquire Image采集图像        125. [5 r  A% ?) x
    第二节 Acquire Image(1394,GigE,or USB)采集图像(1394、千兆网、USB)        126
    ! O8 z  Z& O9 f. p5 CMain选项卡        127' t3 Y0 X8 ]! d+ B; u7 a
    Attributes属性选项卡        136
    1 b; e5 {8 B- I. l9 `第三节 Acquire Image(Smart Camera)从智能相机中采集图像        1413 Q3 j/ O* `, k" Q
    第四节 Simulate Acquisition仿真采集        143
    2 a' @% m' ?0 |; v/ n4 \第四章 浏览图像        148
    # X& R1 Z. E$ d  i" u+ s( T第五章 图像处理-Image图像        151
    0 C. `4 }7 k8 E0 W4 H3 _% V/ a! M第一节 Histogram直方图        151! q' C0 c+ J  }' p7 Z. @
    Histogram选项卡        153& ]6 J& \/ u# n- L# @8 t9 q
    Main选项卡        157
    / m- l6 P0 Q; X' Q( a% }第二节 Line Profile线剖面图        159' ^' `% @- K* }  U
    Line Profile选项卡        160
    ) G5 R7 ]2 G; {9 t, a9 I: q& QMain选项卡        162
    + H4 X! i5 `! x" }$ r第三节 Measure测量        163
    & H" L1 w. K* MMeasure选项卡        165  j  X6 z/ T4 f+ Y, _- T( j4 @5 q9 u4 v8 a
    第四节 3D View三维视图        1723 E2 @& d" L8 S5 M/ x/ Z4 u2 W
    3D View选项卡        1759 Y- b; |/ }0 E  a
    第五节 Brightness亮度        180
    8 b+ k+ x5 j4 N4 ]Brightness选项卡        182
    5 K* o$ E! E% N- d+ Z3 X% F0 _2 h第六节 Set Coordinate System设定坐标系        190- ?& I* Q+ b% G# G: [
    Settings选项卡        192
    7 i7 @" a& b0 F1 s4 t第七节 Image Mask 图像掩模        198
    # o0 Y- w1 E/ s3 ^# X5 f4 `Mask选项卡        2001 O3 w1 F% P+ e! \/ Z# ]8 z# ^6 I
    第八节 Geometry几何        210
    . h* W' ^; |/ }: EGeometry选项卡        212* _- t# V$ `* n  W2 ]! E
    第九节 Image Buffer图像缓存        226! H* e3 n$ m. Y
    Image Buffer选项卡        228
    * Z5 D) x5 j. A% A图像缓存实例        2315 g  S8 @% o6 U; J. w
    第十节 Get Image获取图像        235
    0 `. ?# c4 G' CMain选项卡        2373 e- s" o0 Z% Q8 Q
    获取图像实例        239  h, g% b- n3 r+ `
    第十一节 Image Calibration图像标定        2421 z3 G; d8 y: E
    Main选项卡        243
    ) _: m# [( L, ~' R) UCalibration Data标定数据选项卡        245
    " N/ j) `. o! p$ |& g/ |- m+ _: ]& g图像标定实例        250+ w# W% `7 `' G' X* j
    第十二节 Image Correction图像校正        2510 E& I' D" E+ ?' S
    Image Correction图像校正选项卡        253
      t5 p6 l- Y0 q  ]( O1 x图像校正实例        255
    ! |" D3 D5 ]' B  \2 V7 z  ~* s/ V第十三节 Overlay覆盖        257
    " F: A% A$ s6 h" _$ NOverlay选项卡        257$ p4 e0 E. D! N  Z: M
    Layer Management选项卡        278
    % K/ T& O0 t0 M! S3 V+ Z7 R5 |第十四节 Run LabVIEW VI运行LabVIEW函数        279! c( D7 d. @. B: w7 _  a# T9 K
    Main选项卡        280# i$ v: H! v( \+ _; k! x2 }
    调用VI实例        283
    + ]5 ^* B. e. X: z: f2 n7 |: yVI Control选项卡        284
    ! o5 J8 D  \* W5 S% Q; A第六章 图像处理-Color颜色        288# z' h! q' ~" s. x+ z1 ~1 c
    第一节 Color Operators颜色运算        288
    ! H; O- u1 M1 [' jColor Operators选项卡        291
    / G2 j, T, u$ u+ D  u' T; m) B颜色运算实例        295
    + Q6 d2 {+ D, e. m0 z( r- e第二节 Color Plane Extraction颜色平面抽取        312" O- M3 ~/ i% R- ]. B
    Extract Color Plane选项卡        313
    # }2 G  E% n1 Z- C# Z1 g8 g第三节 Color Threshold颜色阈值        325
    0 V& d4 l( ^, ^/ jColor Threshold选项卡        326
    " X7 y+ j' G8 K9 Y, Q3 k( x) q颜色阈值实例        330" H& h5 n: i. o$ b, a
    第四节 Color Classification颜色分类        3366 E* d. A* b! n1 Y
    Main选项卡        336- g' W/ P6 |3 s8 o' s  A
    颜色分类实例        341
    . l1 q- _4 F6 A第五节 Color Classification Training Interface颜色分类训练接口        347/ \$ d: \% x: _- s* a/ Y% u8 n, i
    颜色分类训练接口界面        347; N$ ~8 y- n1 l( w5 ~# l" G
    颜色分类训练接口菜单        359" }3 m, I" O  Y  X+ X! U( K
    第六节 Color Segmentation颜色分割        376
    - F$ V0 {7 z0 |0 j( ^0 _$ ^Main选项卡        378  J' g* e0 T4 ?4 U+ m: u- P
    Settings选项卡        379$ y. T; G0 v  Z5 l4 z- r+ R
    Pixel Mapping选项卡        3865 z- `. x6 T& Y% [- H# B9 I7 o
    颜色分类实例        387( R; b  U; ^4 c& \; O3 f) J" F
    第七节 Color Matching颜色匹配        388  s5 f) s8 ?- b* E, `
    Template选项卡        390
    " S! h6 ~5 M' b' ?! ^: nCreate Template创建模板        391
    " |# i1 ]- E3 D" d2 A( ?! i2 NSettings选项卡        393
    2 K6 e- z) [8 ]1 }颜色匹配实例        394
    " X  @* {8 @1 }6 f' x+ V第八节 Color Location颜色定位        400
    & I! z% m" ~1 LTemplate选项卡        402
    8 v9 R- }: z% f6 `5 }) hCreate Template创建模板        402  p+ Y8 Q1 m2 L+ u4 L7 |# @
    Settings选项卡        409" _4 L# d; v) O5 E4 @8 Z9 j
    颜色定位实例        409' F8 T* w& H9 v7 _
    第九节 Color Pattern Matching颜色模式匹配        4112 Z- H, [/ Z2 b- N
    Template选项卡        413
    + J5 Z- ~" j, U+ Z. SCreate Template创建模板        414
    9 g0 ^6 T7 Y  N! fSettings选项卡        416# \* a; D( y. T9 v
    颜色模式匹配实例        4195 \+ v* O/ P8 H9 p$ [
    第七章 图像处理-Grayscale灰度        421  `' {. [9 x% {
    第一节 Lookup Table查找表        421, a  A( m+ w7 E" P" l
    Image Source图像源        425! S* B7 D: g) D6 p
    Equalize均衡        425
    . U/ H( C- I5 M2 U" XReverse反转        426
    3 D. [; k. W  H; v8 cLogarithmic对数        427
    # Y7 w( j1 ^) @0 F2 b& HExponential指数        429
    & b" @5 f7 ]2 QSquare平方        431/ A/ [, e7 M3 [' k% Y1 K7 Y
    Square Root平方根        432
    * B+ q8 P" \1 Z% v! Z' i: ]Power X幂X        432
    " U/ E6 V" [9 O7 E% D; \3 `Power 1/X幂1/X        4333 T& P8 ^1 v8 b9 m; ?
    Power Value幂值        4340 [$ U3 `; u2 i3 Q" a! F
    第二节 Filters滤波        4417 b  x, ?; }3 B
    Smoothing-Low Pass平滑-低通滤波器        444
    & B) N  S- \" dSmoothing-Local Average:平滑-局部平均滤波器        448
    1 l" y) ~& ~1 j, J5 ?/ wSmoothing-Gaussian平滑-高斯滤波器        451
      P1 V* a5 d( h% T! A3 w0 ~/ ?* vSmoothing-Median平滑-中值滤波器        453' x+ L5 E+ g$ p6 s
    Edge Detection-Laplacian边缘检测-拉普拉斯滤波器        455% F! t$ l; }+ y
    Edge Detection- Differentiation边缘检测-微分滤波器        465
    * P' q# S+ m" r# l$ y' @Edge Detection-Prewitt边缘检测-普瑞维特滤波器        466% Y8 m0 P: g8 C5 ]; h, }" u
    Edge Detection-Sobel边缘检测-索贝尔滤波器        470
    * M% z, B* v8 e: B" r! BEdge Detection-Roberts边缘检测-罗伯茨滤波器        474$ R( c* f1 h' X8 _& U2 X
    Edge Detection-Canny边缘检测-坎尼滤波器        4775 t0 a3 F: I+ `
    Convolution-Highlight Details卷积-高亮细节滤波器        484/ l8 r; p2 h4 U: Y3 V
    Convolution-Custom卷积-自定义滤波器        487
    ' R3 c: F) X. Z" s5 t第三节 Gray Morphology灰度形态学        489
    ' [" d" k0 _4 S7 I. gDilate膨胀        491% j- k8 ?$ l8 |* K# ~" _
    Erode腐蚀        494
    / z; j1 m) l$ p4 r  IClose闭        4960 m! v% `- f, j6 N, L
    Open开        498
    & m7 o( H9 z) t! o7 hProper Close适当闭        5022 a/ _5 n7 f8 i! {, V; u
    Proper Open适当开        504
    # X2 G) G! w, `4 j0 E! OAuto Median自动中值        507
    : C$ ?- w+ w0 k7 I. C4 g$ W( ?4 e第四节 Gray Morphology Reconstruction灰度形态学重建        511; M& F9 Q4 i# v4 G5 Z
    Gray Morphology Reconstruction选项卡        5123 i4 z+ @& [/ R3 `
    灰度形态学重建实例        5165 H, R9 @, X0 q* C+ e( [9 |  D6 |) |
    形态学重建扩展        520
    2 \1 o7 w1 w- w+ k更多讨论        5315 ?4 v: ?. R9 i3 }/ \
    第五节 FFT Filter快速傅里叶变换滤波器        5311 L( |  Q$ b1 [0 ^* w2 P
    频域分析介绍        531
    9 F  V0 r) n% c% I, q+ y! F! A- g什么时候使用频域分析        532- e! R. q7 u" m* T, g5 u
    频域分析概念        532
    * B+ m' V: K) w. x6 V9 ]深入讨论频域分析        539  Q8 L9 N3 G0 O
    快速傅里叶变换实例        541
    1 o( j7 o. _/ I/ }6 D0 `第六节 Threshold阈值(二值化)        548# I+ F, {7 P4 T! ?
    全局灰度阈值Global Grayscale Thresholding        548( z3 |( G0 A% ?1 g- l4 U! X/ A: e
    全局颜色阈值Global Color Thresholding        573- [% H* F5 I, w: u* x: k
    局部阈值Local Thresholding        576
    : s1 o$ ^% x( I+ E; Q7 ?1 F0 V2 W阈值需要考虑的问题        585. \$ V* a+ L0 P: A8 U8 n1 S( f- `& f
    第七节 Watershed Segmentation分水岭分割        585
    5 s1 O; w/ J' S# x# `; F: t* B, |什么时候使用形态学分割        586
    ) a2 s/ q3 I8 l8 d形态学分割概念        586" L' V( V8 N2 A4 c7 F4 G! p
    分水岭变换        587) u5 a6 {& G0 X  d5 i2 \& ^" V
    扩展阅读Vincent &Soille’s算法        589: Y: [& v  t8 F! u) o
    Watershed Segmentation分水岭分割实例        590/ j' [) e  Z' Q! M
    第八节 Operators运算        5975 E3 y- w0 X/ d. D
    Average平均值        599
    + e3 k# ]; K9 B6 ^& kMin最小值        600
    3 i% T7 q) }! _" q4 JMax最大值        601, E9 u; i5 T+ U5 ?5 z! i# q+ X
    Clear if <小于清除        603' i, v5 ?( j5 |6 E" C3 d
    Clear if < or =小于等于清除        604
    & B1 X' ?  H0 j% j/ iClear if =等于清除        605
    2 i3 ?) V; \; e8 h, S; @0 [0 jClear if > or =大于等于清除        606
    2 Y, `- ]" U& D2 YClear if >大于清除        607
    8 O% G. Z; Y/ O2 m+ E4 j第九节 Conversion转换        608+ D( Q3 P3 \# w* X# P$ D
    第十节 Quantify量化        6168 D1 i# c7 L! V3 I. p) G( i4 G5 w
    第十一节 Centroid质心        6182 n" n# e& o' O: y# F; p
    第十二节 Detect Texture Defects检测纹理缺陷        621
    " D% ]) n9 s3 H0 }" Q! e检测纹理缺陷概述        622
    ; q5 X1 Y' S7 |2 P1 R% W什么时候使用纹理缺陷检测        6220 a1 o3 V/ V- A- l
    从纹理缺陷检查中期望得到什么        623
    , n# n9 X9 u) A( {8 `* F纹理检查例子        625
    ! E1 S$ i1 D3 t9 Y第十三节 Texture Training Interface纹理训练接口        636
    2 E. b1 K  D3 w0 |: E+ X纹理训练接口基本操作        6362 m- V% g* F) `5 h
    纹理缺陷检测的深入探讨        6567 m% t) f, t5 m$ k9 Z( F" U
    第八章 图像处理-Binary二值        663
    . E9 A7 {  W; A5 Z& \  Y第一节 Basic Morphology基本形态学        663/ k* ^: L$ Z" A7 D% ]8 t
    Gradient In梯度内        669
    2 Q, I, N6 `3 J- f! ZGradient Out梯度外        669! c, K: d( I8 \6 z: L
    Auto Median自动中值        671. d9 r" [% B8 W
    Thick粗化        671
    ! [$ X: p+ H; W1 c, i, A$ BThin细化        674
    ) s  z8 p& N* k1 [Hit-Miss Function击中击不中函数        677- g7 E* M: h8 t$ ]
    第二节 Advanced Morphology高级形态学        6784 I) `7 h" m4 M' p: j- Q9 M
    什么时候使用高级形态学        680
    ; T  ~" h' `# m9 q  e7 d" W高级形态学概念        680
    $ p4 B: [+ g( G+ aRemove small objects删除小目标        680" p7 h- ?. t1 T( d- N* z# ~
    Remove large objects删除大目标        684
    3 w8 {& w8 s. TRemove border objects删除边界目标        688! k/ l1 A5 d6 R# @, g8 H% v
    Fill holes填充孔洞        689
    0 S* Q1 G: r, e9 T0 `Convex Hull凸包        691
    , x+ J& J% {( c% NSkeleton骨架        693
    ' s# M  V4 u1 w# R1 v9 a2 t$ U3 SSeparate objects分割目标        6972 i1 j9 s( Y9 g6 m! `# M6 w' m. v$ C% ^* `
    Label objects标记目标        698- j, O& c2 t1 a. l  P7 ]
    Distance距离        702
    & @/ H- {* w: \Danielsson丹尼尔森        705. ?, }2 B9 x1 w* k% \8 @6 t2 J
    Segment image分割图像        707- o& n& Y) q: q5 f1 J* m
    第三节 Binary Morphology Reconstruction二值形态学重建        710
    0 ?5 w% `* j1 g8 d( KBinary Morphology Reconstruction选项卡        711# ]$ c' [* T: G: Z; u; N2 S5 c
    二值形态学重建实例        714
      c" u" X3 \5 c, b5 Z( S第四节 Particle Filter粒子过滤        716
    " y* r- \7 h' AParticle Filter粒子过滤概述        716, s# y" G$ s5 }4 e" U+ H
    Particle Filter粒子过滤实例        718
    ! ?; [' R' S: pParticle Measure粒子测量        720, Q/ ^6 ^2 C, n' y- z
    第五节 Binary Image Inversion二值图像反转        733
    / |9 j  j5 X$ |7 M! n二值图像反转函数概述        733
    5 b# |/ U6 |0 U) A" l; _二值图像反转函数的作用        735: R+ n5 U8 I' Y, D. s
    第六节 Particle Analysis粒子分析        737; A& O6 e7 v4 B7 y
    粒子分析概述        737$ o. m) A' s8 L- K
    粒子分析实例        741
    : c# o& N1 o, N% c) v5 w第六节 Shape Matching形状匹配        7432 y# a; z4 i  a
    形状匹配概述        743
    # S  j. B4 F0 N4 l0 p- }) H. \形状匹配实例        745) g# v# \3 S3 G! i* X! ~* C
    第八节 Circle Detection圆检测        757+ c8 F+ c" z3 o
    基本原理        757
    7 z. c) f' R* Z" F+ N( e8 nCircle Detection选项卡        758' G6 Z: B5 r! ^$ J
    圆检测实际应用        760& s% n) |, P' w0 r* I, O8 Q
    第九章 图像处理-Machine Vision机器视觉        761% w( _/ }" B; N' A3 U# C
    第一节 Edge Detector边缘检测        761( _: y3 Z: `: w& U- N
    Edge Detection边缘检测        761
    7 m' E6 u' e9 g9 }什么时候可以使用边缘检测        762! V( o% @5 b  [- y" v+ s* _
    Edge Detection Concepts边缘检测概念        7646 q5 J% `7 D" O+ M7 B+ P9 m' `1 U" A
    NI Vision中的Edge Detection边缘检测        780- L# i$ c" T# k- z* U6 @( a
    边缘检测实例        796) M* N7 c2 a; A4 l5 Z+ Q
    第二节 Find Straight Edge查找直边        799
    1 c6 ~9 c8 q8 RMain主体        800
    9 Y7 S" I* a) b5 e& CSettings设置        800+ \8 `' o, o3 R5 o6 }
    Advanced高级        816
    2 ]  n; j' U1 tResult结果        818
    0 O% r. I9 D9 o: b查找直边应用实例        819
    9 o% X: u2 R5 O9 x: T8 b第三节 Advanced Straight Edge高级直边        822* E8 m/ ], @$ T! e9 N% m# B5 E
    Main主体        823# r* l* m6 H8 n: _; d$ _. `
    Edge Detector Settings边缘检测设置        823
    ) `3 w) F$ s$ I2 F% N- V7 _( RStraight Edge Settings直边设置        833% y7 Z; D$ {% Q  K
    Result结果        8398 q+ p1 x3 {* a
    高级直边实例        841
    . C: F/ Y' m* i% `1 m  u  f第四节 Find Circular Edge查找圆边        842
    9 S( ^! Y, J4 I2 {& N$ ?7 Y$ X0 e/ eSettings设置        8440 s. M& l0 j! L5 _
    Advanced高级        846& T: s; K4 p! S$ J( _) |! B6 y
    Results结果        847
    $ F$ b/ U( `/ a: O查找圆边实例        8488 u# v" P( P3 k9 y# k2 Z
    第五节 Max Clamp最大夹钳        850
    1 [/ a' [8 B; Z! ~  N3 K% o# cSettings设置        852
    ) z5 b, m1 Y" y2 T最大卡尺实例        865+ E! C8 N5 S; t' S" P  d
    第六节 Clamp(Rake)夹钳(耙子)        867
    7 s8 x( ~! x9 Z5 G- CClamp卡尺设置        869) U* v2 ]5 ~) a  ?, q8 m$ M
    卡尺(耙子)实例        875
    3 U6 F# D+ v0 M- G+ {第七节 Pattern Matching模式匹配        879( P0 O/ D, X8 K; e
    模式匹配介绍        8797 ?8 y& b: |& A
    什么时候使用模式匹配        879) Q3 }! e. u+ H
    从模式匹配工具中期望得到什么        880
    $ S# }5 S! u6 r5 z- B, ]模式匹配技术        881
    + r% Q* s+ b! V3 o4 C' j深入了解归一化互相关        8833 P* i2 R$ {: R# o: O6 A
    视觉助手中模式匹配        884" Y% w5 o/ p; n
    模式匹配例子        899  s0 \7 `4 d: Q. g
    第八节 Geometric Matching几何匹配        901
    ! E4 L! m7 I% Z, v1 I0 m几何匹配介绍        9018 n( y/ N0 s3 c/ x
    什么时候使用几何匹配        901
    9 U3 _* y# J* H- E6 r6 B什么时候不应该使用几何匹配        9030 O! ?2 a, G" I! m
    从几何匹配期望得到什么        903/ e3 Q1 W3 d, v# T4 V' V0 l
    几何匹配技术        906
    2 R1 i+ d2 ]. }  d' `5 J3 ]使用标定图像进行几何匹配        912
    % @3 m; h+ @% ^% e1 D5 M深入探讨        913- g2 l) D& E/ m5 E
    NI视觉助手中的几何匹配        916
    " d/ v3 U2 }2 @! L. w几何匹配实例        943
    ; u. v. g! T* r, V第九节 Contour Analysis轮廓分析        945
    # H6 @/ Y7 s4 ]' i2 Z轮廓分析介绍        945
    - V* P6 `) _. `8 U什么时候使用轮廓分析        945- B# V2 C" P& |
    轮廓分析的概念        946
    $ a9 `! @9 g  u5 V8 q: f5 X' i深入探讨        950
    8 u( M7 N/ U6 X% v) K8 K, d/ k视觉助手中的轮廓分析        9515 |: g9 E6 @- U. S3 V7 p! h  f9 o# A
    轮廓分析实例        974( P* c6 r  x! V! _9 \0 C6 t
    第十节 Shape Detection形状检测        976# g5 y- _  I* V4 N) D6 D3 x
    Curve Settings曲线设置        977
    % K- R- e8 L$ `" t" T$ ~1 k1 LShape形状        980
    5 s' A) w- Q8 Z0 tMin Width最小宽度        982+ ~: C) X0 [3 h% c5 K* @* f
    Settings设置        984# @0 _) R* `0 c
    形状检测实例        986
    0 p' \3 w. g* {1 t5 e3 {; [/ E第十一节 Golden Template Comparison金板对比        988
    $ s  o  J0 f3 e2 r1 z+ n# w金板对比介绍        9881 A. Q6 n: F. u6 ]
    什么时候使用金板对比        988
    # \5 L  y$ @9 a8 i6 p/ `- c/ |金板对比的概念        989
    4 |2 `5 b9 s! k% p; P% m6 t+ w视觉助手中的金板对比        992: l! n8 k& \. j0 J
    金板匹配实例        1008* f8 m" Q- Z* F6 Z; l
    第十二节 caliper卡尺        1018# u& a# b1 w; r( p1 F
    Geometric Feature几何特征        10210 B. S; J- j9 s/ \; ~( }% {
    Available Points有效点        1021
    ; Y3 `$ v3 c+ E6 F( u0 Q* e: C( sSelect需要选择多少点        1021" l# T5 V  n6 v8 c: ~  u3 d4 h( W
    Measure测量        1022& D, G$ A8 H1 ]( n4 c5 y
    Reset重置        1022
    2 V& G/ j2 H5 C# }1 LSelect All选择所有        1022
    ' _9 B$ A; [# cDistance距离        10222 c3 @8 D# P8 D" `2 m* S
    Mid Point中点        10225 b- o3 n6 R* X# f
    Perpendicular Projection垂直投影(垂足及点到直线的距离)        1023
    : E2 ]4 y8 l- }& k+ Q, S4 oLines Intersection直线交点        1024
    0 i- p. e5 ~8 ~; w/ W7 u$ iAngle from Horizontal直线与水平线的夹角        1025
    3 g$ Y. |. l9 bAngle from Vertical直线与垂线的夹角        1026
    8 k2 M# m- A0 {! bAngle Defined by 3 Points由三点测量角度(两条相交的直线)        10272 E  Z8 g! _/ R$ F' m6 D
    Angle Defined by 4 Points由四点测量角度(未相较的直线)        1028
    0 a. M+ z1 G/ zBisecting Line角平分线(两直线间的中线)        1029
    . M- |9 E; {6 W. z& |' i) NMid Line点与直线之间的中线        10294 t# y* K1 K" L# o" e  z
    Center of Mass质心        1030
    " E: t2 F" i, b+ ]8 A% i) ~, |Area面积        1031
    2 r, L. {4 f% kLine Fit拟合直线        1032+ R) c; i7 e3 ~
    Circle Fit拟合圆        1034
    ) u& M, I& f$ s& q4 j8 ~Ellipse Fit拟合椭圆        1035% R& |! w; v* c
    卡尺实例        1035
    1 Y* Z2 }& i- U. U$ j第十章 图像处理-Indentification识别        1039
    8 k' Z" U% V5 F5 r, r( \. [第一节 OCR/OCV光学字符识别验证        1039
    " T& c9 G% r/ C' Q" E( K8 xOCR介绍        1039, _1 v) F- i6 M5 _8 ~
    什么时候使用OCR        1039
    & ?) i1 r+ J! U4 C& H, S6 \  j$ K+ {# q训练字符        1040
    $ R+ X. B, E+ A5 u# j0 j/ n阅读字符        10414 ^( Z2 p$ _0 J, T
    OCR引用        1042
    1 |1 _" n- V$ e: k5 F8 o/ @概念与术语        1042
    8 @$ d* L" F. e$ n' ?! \8 B5 S视觉助手中的OCR        1050; {& G& a6 u2 j! E' P0 @2 J9 Z
    字符识别实例        1096# b# i5 p4 l/ |" u6 ?
    第二节 Particle Classification粒子分类        1099' x3 O7 C' ~3 T: }) {0 Z
    分类介绍        1099
    3 q" s) W4 r3 r% \什么时候使用分类        1099) b- f/ H7 S5 q4 @0 U) b
    训练分类器        1099
    $ w+ h3 E% I& e' R' b8 R# v# c0 F分类样本-二值粒子分类        11004 o2 w3 r: S) p. j" R
    分类样本-颜色分类        11056 R, ]- a3 S: [- b4 V
    分类方法-最近邻Nearest Neighbor        1107
    1 e3 e% N  g; V8 X分类方法-支持向量机Support Vector Machines        1110% q4 M4 S2 U) z9 R" _# p5 P
    选择正确的参数        1114, t0 }2 {7 E5 X
    自定义分类器        11155 T1 t; K1 E7 h" I) K/ P4 v
    深入探讨        11154 R% w- G* [. K8 ]; b% `5 h
    视觉助手中的粒子分类        1121- t+ q" R: x: X: Z5 C% k+ ]2 g. h) o
    粒子分类实例        1145+ v8 X- o, K& a8 S
    第三节 Barcode Reader条码阅读器        1147" ]. D, b9 l7 ?
    仪器阅读简介        1147
    * O* Z1 a; Y; d  w仪表测量函数Meter        1148# s+ m; l# A0 u% b& Z3 G1 s
    LCD函数        1153* D! i- G, C& t
    条码函数Barcode        1155
    ( c; k1 x' f6 ]  `# s. L9 I视觉助手中的条码阅读        1156
    / \3 T! Q+ m+ J, T条码阅读实例        1162
      v! z% l3 @: W$ l0 o& e第四节 2D Barcode Reader二维码阅读器        1172* u3 U" q' o, O, ^' z" {7 G& I
    二维码概述        11728 H2 U/ a8 \% L# k0 N6 S
    影响二维码识别的因素        1172
    4 J8 V# U! Q9 u二维码识别概念-数据矩阵概念        1173
    . d/ ^$ [1 e2 t. h5 R, D1 x二维码识别概念-QR码概念        1182
    / P+ P' H$ ~' X1 m视觉助手中的二维码阅读        1184
    8 o/ o# n1 u2 s$ n) A% @* A; o二维码阅读器实例        1225
    3 u* }5 V: N8 J% z8 C# O第十一章 视觉助手应用实例大全        1230" _) b2 h+ ]7 e) h0 z9 M
    第一节 光盘表面划痕检测        1230* ?5 X8 {& \- b. a1 i5 \& g
    第二节IC引脚间距测量        1233
    & x% w; E6 U, O. f% [第三节 字符正反检测        1240
    8 l5 v0 O% K: b+ Q" R第四节 Mark点定位        12442 P! M4 s, Y( }3 E$ s2 {
    第五节 线宽尺寸检查        1248& e. q7 z. F: K  l) N
    第六节 LED杯底位置与方向检测        1253
    ' ^* ~. w2 h  Y第七节 轴承表面缺口检查        1256
    # S6 s* X$ E3 F6 d+ U! {' o第八节 保险丝有无检查        12601 |" w6 L. u6 G
    第九节 编带机元件方向判断        1266, Y4 A6 a: w0 y5 c0 j' Y- F7 D
    第十节 手机摄像头对位        1272
    . `5 ~' ~- m$ h4 D/ ]第十一节 晶片划痕检查        1279
    / n9 u4 ~- U% @# F9 o第十二节螺孔有无攻牙        1282
    & _* g# X. R% k1 o2 @第十三节异形元件定位        1290  ?, u) U  e7 m/ s* ~) g/ G% w& `  l
    第十四节 小金属件正反检测        1292
    8 C5 w5 M" S: W3 L8 m第十五节 药品有无检测        1299
    7 ?: ^' ?0 h5 l6 [2 U; H- r第十六节 二维码识别        1300
    % m: P$ f0 l/ C: @& u+ H第十七节 轴尺寸测量        1303
    5 G) t7 k- L, R. d' w1 W3 U第十八节 PCB板上元件有无判断        1307
    8 G. x3 S( a8 j+ M8 _4 C第十九节USB接口弹片高度测量        1311
    4 y8 {( P: u) E* R第二十节 排线数量与线序检查        1316
    1 w; E: s+ U9 x第十二章 基于LabVIEW的图像处理编程        1321) b7 P8 J0 L, _" M/ |
    第一节 基于LabVIEW的图像处理环境需求        13216 Y! Q3 z& J* v0 w0 s. F4 X
    第二节 图像内存的分配与图像保存        1322, n4 m! F; C" l+ m
    第三节 使用IMAQdx驱动相机采集图像        13262 N  U+ X5 ^6 [$ `, z4 y+ T
    第四节 调用DLL驱动相机采集图像        1337
    $ B6 z+ R' R0 y) F% S2 q第五节 使用视觉助手生成图像处理函数并优化处理速度        1349' O) L+ B/ g" V  N$ w/ X
    第六节 输入输出信号操作        1361
    1 b4 w4 [5 _8 |; ^# e; R, Y第七节 视觉与运动控制的结合        13729 W& L3 U# h3 M* r$ U
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    发表于 2013-9-7 15:15:29 |显示全部楼层
    哇,终于等出来了。我支持500元封顶,上次谢版主采购视觉vision builder及实验机架,还有标定版,今天又准备采购基于Vision Assistant的图像处理实用教程
    - {  _% b- n* K" n我以向版主砸砖表示感谢!幸苦。。。
    + A0 P+ p8 _: @; C  b5 f( K
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    发表于 2013-9-7 16:38:19 |显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    擦汗
    14 分钟前
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    [LV.10]100FPS

    发表于 2013-9-7 18:58:22 |显示全部楼层
    Athena_linux 发表于 2013-9-7 16:38
    : Z' u4 [! e$ f. O电子档还是纸质书,有没预览部分

    ' F, v+ b5 [* K4 t& L& n2 O电子档。前面几章的有免费阅读的。http://shixinhua.com/imganalyse/list_6_7.html
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    [LV.2]20FPS

    发表于 2013-9-7 20:37:56 |显示全部楼层
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    发表于 2013-9-8 21:16:43 |显示全部楼层
    什么时候出来,另外请教下版主,我英语很很差,学了你的教材,能做一些简单的工程视觉应用吗
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  • TA的每日心情
    擦汗
    14 分钟前
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    [LV.10]100FPS

    发表于 2013-9-9 10:47:59 |显示全部楼层
    无奈的人生 发表于 2013-9-8 21:16
    % g. }( q" ^* N0 K+ Q: l什么时候出来,另外请教下版主,我英语很很差,学了你的教材,能做一些简单的工程视觉应用吗
    & ?8 t" A1 L9 z& n5 [+ I6 H
    就这两天。
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  • TA的每日心情
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    14 分钟前
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    发表于 2013-9-9 10:49:10 |显示全部楼层
    无奈的人生 发表于 2013-9-8 21:16 6 l" \; ~: J9 }( N' G  ]
    什么时候出来,另外请教下版主,我英语很很差,学了你的教材,能做一些简单的工程视觉应用吗

    / q1 I$ e1 Z1 _& B) D. _英语差没关系。本教程专为英语差的同学使用。学会了,不只简单的工程,复杂的,只要有得搞,一样能做。
    * n- v- t5 g: m  w' b0 M
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    发表于 2013-9-9 18:53:41 |显示全部楼层
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