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  • TA的每日心情
    无聊
    4 小时前
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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……)

    - g* H% b8 D5 `& A) D$ Y& a3 r/ ]" V: K. I
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    [LV.10]100FPS

    发表于 2013-9-7 14:57:52 |显示全部楼层
    目录; z5 @9 v& _, V  ]: F' p2 A
    NI视觉助手Vision Assistant教程        186 R0 i, g1 h- q) n, z( e
    第一章 基本概念        188 j9 o4 ?. v$ r5 D: n: G  [
    第一节 数字图像        18
    - I5 M* H4 x/ i/ R# @% B$ V数字图像的定义        189 ]* O8 |! H% y, S$ A
    数字图像的属性        181 A& H, c; t$ {! T- h) O
    图像类型        191 T: G. x, z: v4 o& }
    图像文件        21
    & l  d! ^( N9 w3 R7 WNI视觉图像的内部表示        210 j3 L6 O! m+ [) b4 J8 }
    图像边界        224 s% l9 N% X6 O4 F' V
    图像掩模        24# Z$ e" J6 q# G- T: j
    第二节 显示        25! O* c4 }+ W- Y$ p1 ]* \
    图像显示        256 ~! f$ u$ h1 a
    调色板        27! x) z+ r- H4 @
    无损覆盖        348 r& `+ Q7 P5 T& [4 l2 x/ v. h, W
    第三节 ROI兴趣区域        35, C9 x+ z: P' D) w- `; `
    ROI概念        35$ ]: ?1 I. T- r9 f5 O2 _* D
    Point Tool点工具        352 o6 B+ ]' T7 `) ]
    Line Tool线工具        36
    , X; j, H) ~9 p9 LBroken Line Tool折线工具        37
    : V9 B* v! f, O# e# l' A) ]Freehand Line Tool徒手线工具        37
    9 j& j" W0 f3 r, v' d  q' d( @Rectangle ROI tool矩形ROI工具        38& B5 R  k- j- A4 R- j
    Rotated Rectangle ROI tool旋转矩形ROI工具        39
    ' G. D4 N! ~0 K' J; K8 AOval ROI tool椭圆ROI工具        39
      }$ c# K4 @$ eAnnulus ROI tool环形ROI工具        40
    / A1 i2 [5 C7 l5 o# P( LPolygon ROI tool多边形ROI工具        417 A3 ~7 R* o2 n
    Freehand Region ROI tool徒手画的区域ROI工具        419 L. l) u. u4 W  c! X4 _* k; `9 g
    Magic Wand Tool魔棒工具        423 M) f2 T% L8 g4 z
    Tolerance公差        435 ?; d# w0 E! q; i, ^1 g
    第四节 设置成像系统        44% X# ?% P6 x: J
    成像系统概述        44- [" V+ l6 r' |0 |
    采集图像的质量        461 r: R5 z- C' ?! `" c) j3 _
    第五节 空间标定        497 L4 O: U9 I- U, k
    标定介绍        49" q8 ]$ f: P8 t) V; s% h# C
    什么时候使用标定        50
    ; C* `& ~$ d2 X5 |# U; K6 i6 k标定算法        50
    5 {5 v, E0 }7 \+ A+ Y空间标定概念        52( n- V6 O* L) d5 K; r7 w" I" I/ u
    深入探讨        59
    ' V+ ^8 D6 s6 r$ a第二章 界面与菜单        65
    2 A6 ]: o3 W4 `: w+ q( v第一节 启动欢迎界面        65
    . ]5 x6 I8 H3 R. P8 u第二节 功能界面        715 S% b+ S  i# l
    Acquire Images采集图像界面        71
      X& V2 s% f0 Q$ X; Z- WBrowse Images浏览图像界面        75
    : K, J  ]" E& f5 K- DProcess Images处理图像界面        77) ?- r" U# c% S* A
    第三节 File文件菜单        84
    ' B8 T0 i4 y7 k  AOpen Image:打开图像        84
    & z" L2 R2 e" D( ^Open AVI File:打开AVI文件        85* r4 I9 q; F0 Q' Z0 j, z
    Save Image:保存图像        85- i: |! F8 j, V* g* o
    New Script:新建脚本        89
    4 X" U: t7 k: a0 F/ s5 R, B& jOpen Script:打开脚本        90
    , r  O  W+ w( c, M& g  H: W- USave Script:保存脚本        90  }" f& w! L2 {+ \* X/ [# A( L* K
    Save Script As:脚本另存为        91
    3 n' F' J0 Z+ T, F3 C; W# c# xAcquire Image:采集图像        91! u$ ?: o1 O* Z! b6 L0 f% a
    Browse Images:浏览图像        91
    " D- x4 u% K" z- M' U3 r% D% }6 I( bProcess Images:处理图像        92
    ) q9 q% I3 X  \+ ~Print Image:打印图像        92- ?$ E( ]: B8 k# k
    Preferences:优先参数选择        93
    ; h5 d. n* D# fExit:退出        95
    & h- K+ B: ?5 X& N- s1 y第四节 Edit编辑菜单        95
    $ L1 M0 u, J8 v  e- b3 HEdit Step:编辑步骤        95
    7 [5 F) r1 y4 n: VCut:剪切        95
      ?& g+ q7 Q1 zCopy:复制        969 c( r. [9 u& C, W2 i
    Paste:粘贴        962 X" C9 W' p( Q
    Delete:删除        96' D  Z; f! o% R! m0 \7 x
    第五节 View查看菜单        96
    # M: B/ _+ f1 `' J& ^! G$ cZoom In:放大        97
    ! u, k5 M" q" s% `. _* _/ [Zoom Out:缩小        97! r3 j6 j8 v1 a0 N
    Zoom 1:1:原始图像        978 H  T/ w9 M, k$ l9 x
    Zoom to Fit:适合窗口        971 G* ?2 `" ~3 @8 m8 \3 q
    第六节 Image图像菜单        97, X' k% Z/ n1 m* m
    Histgram:直方图        990 r3 k' c1 r2 c# _# z: I
    Line Profile:线剖面图        99; i7 @: K5 i: y- [0 n7 F
    Measure:测量        99" l1 b. j4 P. ?" R" V: M4 C3 j3 u1 u
    3D View:三维视图        99
    ; q* {, q6 ~. M2 zBrightness:亮度        1004 J9 G2 n9 ^1 q2 {5 l
    Set Coordinate System:设置坐标系        100- J. K$ A: T* [6 c. b
    Image Mask:图像掩码        100$ g% \" N4 V. c. W9 o
    Geometry:几何        1005 h' g2 Q9 V) X/ R7 c
    Image Buffer:图像缓存        100" u1 b- t+ S/ \- H9 j* Q
    Get Image:获取图像        100
    ) j, f+ P# ^( o5 Z, gImage Calibration:图像标定        100
      S! m" @3 f6 K4 Y  B- ?8 |Image Correction:图像修正        100
    2 b( T0 R5 R$ w5 GOverlay:覆盖        1006 G2 D- E& _8 A" T
    Run LabVIEW VI:运行LabVIEW VI        101
    / \0 H: x" H6 @7 l第七节 Color彩色菜单        101
    ; b/ o7 s& ?/ m; T" oColor Operators:彩色运算        102& x( @, ~9 a0 O% ~- }
    Color Plane Extraction:彩色平面抽取        102
    $ _- H8 k& R1 P2 q3 pColor Threshold:彩色阈值        1020 ]6 T0 v3 b+ S" V: L
    Color Classification:彩色分类        103
    - j: s+ t7 M+ s; d0 ~Color Segmentation:彩色分段        103
    3 i" w# f0 Q" D- WColor Matching:彩色匹配        103% g! D2 P; r1 S2 R3 b
    Color Location:彩色定位        103
    5 i4 n2 Y3 m$ ~7 xColor Pattern Matching:彩色模式匹配        103
    5 s- b& `  X7 a. A1 w, U第八节 Grayscale灰度菜单        103( N- t. Y6 y$ N5 \) w1 Q" m
    Lookup Table:查找表        1058 g. h, h2 n0 i4 G( k; X
    Filters:滤波        105
    ' r% g+ M* \+ H; TGray Morphology:灰度形态学        105& w- Z* Z( T$ r+ U& X4 `
    Gray Morphological Reconstruction:灰度形态学重建        105; J: ]4 z/ e* ^/ I. r% l
    FFT Filter:快速傅立叶变换滤波        105
    9 _. r$ `, h8 N! e& \4 cThreshold:阈值        105; q7 n- q, a  }; H5 [( c: _4 ]# n3 x
    Watershed Segmentation:分水岭分割        105/ L) P! t5 w% g( g& v7 [# i
    Operators:运算        105# e. u- G( g8 Y6 b9 m7 @
    Conversion:转换        1053 S% I# V& F* _8 d$ \9 `
    Quantify:量化        106
      l( E( W! v9 a7 ]: e  ^6 B5 KCentroid:质心        106
    : s0 y- ~1 r; A  \, i& l- _Detect Texture Defects:检查纹理缺陷        106
    + F5 Y( G5 j- i: m第九节 Binary二值菜单        106) _+ {9 g: X" Z: S4 d) u6 G
    Basic Morphology:基本形态学        107
    : ~( O8 t; {& ~5 M2 NAdv. Morphology:高级形态学        107
    " `( S: M/ |4 u( r7 `* \/ |Binary Morphological Reconstruction:二值形态学重建        107
    2 j+ K' S" ~+ P/ B: a6 aParticle Filter:粒子滤波        1074 W% S5 i: t/ q1 Z6 K
    Binary Image Inversion:二值图像反转        108
      w9 C9 h. N7 G# M2 l( FParticle Analysis:粒子分析        108
    + X* H% b1 G0 f" aShape Matching:形状匹配        108
    1 @* e% R  ^7 B" l) \Circle Detection:圆检测        108
    / Q' h9 g1 N7 C4 ?: E第十节 Machine Vision机器视觉菜单        108
    ' V/ Y5 _& q0 l4 i# r& E8 @Edge Detector:边缘检测        109
    1 }; x. {8 ]7 {' D2 `, I6 m4 kFind Straight Edge:查找直边        110
    7 f6 T* G3 W0 v2 T1 EAdv. Straight Edge:高级直边        110
    " V7 J" B, x0 P' T8 e( ^/ H/ QFind Circular Edge:查找圆边        1104 V, i: Q! k) k! h1 X
    Max Clamp:最大卡尺        110
    ) I: H4 }1 Q; d; J: Q+ nClamp(Rake):卡尺(耙子)        110. m- G& T% V( g% Y& h, n
    Pattern Matching:模式匹配        110
    . }3 E+ D: }: y7 v5 vGeometric Matching:几何匹配        110+ _4 y* r4 `' ], B9 S
    Contour Analysis:轮廓分析        110
    ) ]$ P& G# y- I% ~8 B7 r. fShape Detection:形状检测        110
    1 R' u5 [# D. U/ {Golden Template Comparison:极品模板比较        1116 o% _! N9 K- D6 b2 X
    Caliper:测径器、卡尺        111
    . y$ r1 z5 H1 z+ |) L3 O第十一节 Identification识别菜单        111+ E: i# }: M! b* @2 {0 ^
    OCR/OCV:光学字符识别        112/ I/ B% D* H9 z4 {) L" V) M
    Particle Classification:粒子分类        112$ G# q  Q! n  ^" [% j
    Barcode Reader:条码读取        112! `; k, v2 x/ _& G5 Y8 X' }+ ?
    2D Barcode Reader:二维条码读取        112
    8 q3 t' q: m5 r0 }' G第十二节 Tools工具菜单        112+ x8 U/ X* ^' `% B6 d
    Batch Processing:批量处理        112
    5 x; W; ^6 h% T6 DPerformance Meter:性能测量        118& u8 W. v9 M0 T+ ]" O$ ?$ u
    View Measurements:查看测量        118* R. o  ?  ?8 J+ L& u- S, F
    Create LabVIEW VI:创建LabVIEW VI代码        119
    2 A" W' p* @& @& E+ b9 H# L$ t- LCreate C Code:创建C代码        119
    ) X  D% t8 |- A! GCreate .NET Code:创建.NET代码        120" S+ i* g( |" G( l, f
    Activate Vision Assistant:激活视觉助手        121
    " |; j) A5 f3 ~! j( g- p# @第十三节 Help帮助菜单        122, c) n( N% m7 o& _9 e7 ]' X' z
    Show Context Help:显示上下文帮助        122  _: E( Z9 O9 p. [: D
    Online Help:在线帮助        123
    ' X1 G$ y$ L9 I, b" g0 L5 eSolution Wizard:解决问题向导        123$ S# ]+ }/ |! F8 r3 Q$ ]
    Patents:专利        123
    - M. Y8 N0 {" [$ x+ WAbout Vision Assistant:关于视觉助手        123
    . n" S4 Y6 R( j. T第三章 采集图像        1242 n2 R% ~  S% S
    第一节 Acquire Image采集图像        125( ~0 j. \& d7 \8 p; R" i. i9 m
    第二节 Acquire Image(1394,GigE,or USB)采集图像(1394、千兆网、USB)        126- D+ K0 e$ a; B$ X- c' f: Y7 g4 {
    Main选项卡        127. f  o# X, p. K+ W0 i; c2 `
    Attributes属性选项卡        136
    ; v! b9 U2 [$ }3 }% ~第三节 Acquire Image(Smart Camera)从智能相机中采集图像        141
    ! q5 b9 `' j* R1 }# I1 a8 t. u" T第四节 Simulate Acquisition仿真采集        143
    1 e, E% C7 ~8 M$ ~7 g  v3 ?$ e2 ?第四章 浏览图像        148
    * ?( ^2 v$ S7 x第五章 图像处理-Image图像        151! A; u& v1 a8 D, U4 {$ g. v7 V1 J0 E& y
    第一节 Histogram直方图        151
    . k' H& F; d% L( a3 `Histogram选项卡        153. D- q, B! A# b" h1 W$ y7 [
    Main选项卡        157
    , V& ^7 ~% d4 a1 i" J第二节 Line Profile线剖面图        1597 |. u% d" O8 |9 D/ R; O2 e
    Line Profile选项卡        160( n( [  Q: u3 ?2 B
    Main选项卡        162
    : _4 n8 |7 w' }1 ]- t; A$ w( X: l第三节 Measure测量        163
    : D. L% D8 o1 F% c) EMeasure选项卡        165
    / S/ O( |! r; q7 W第四节 3D View三维视图        1727 |' D! o9 Z) }
    3D View选项卡        175
    ; e0 v( z5 F* A3 `* i9 }3 s第五节 Brightness亮度        180
    , V0 q5 J: q3 @7 ?+ V3 lBrightness选项卡        182
    9 s: `2 f' e9 e9 _1 a# m第六节 Set Coordinate System设定坐标系        190
    % r) y! V9 V+ p4 @Settings选项卡        1927 P) ]: k1 T' F( h$ C
    第七节 Image Mask 图像掩模        198# M- u, D/ Y5 Y5 `; h. p
    Mask选项卡        200; J& ~" u, w: b" @7 h. I
    第八节 Geometry几何        210
    , k  Z+ G/ W; g! [- _4 h2 i4 DGeometry选项卡        2126 Y6 W% n3 M) V, Y0 B/ F
    第九节 Image Buffer图像缓存        226: E) C7 O/ S$ L( R, v4 \8 l0 w
    Image Buffer选项卡        228) o$ A- S% k, q
    图像缓存实例        2313 x1 t& Q' }. h5 Z0 Y1 u
    第十节 Get Image获取图像        235' M2 f4 a8 `, G& h3 O1 G/ z# d
    Main选项卡        237
      W1 N( A- U5 g( r$ s1 ]8 p获取图像实例        239! a6 J6 u8 N0 J& q1 t& l
    第十一节 Image Calibration图像标定        242' V) h$ T; G* s
    Main选项卡        2439 H' T; C4 |+ y, e+ ?' w' k
    Calibration Data标定数据选项卡        245; `- j. v! h/ y' k
    图像标定实例        2507 W& B% P4 ~! t7 a$ E
    第十二节 Image Correction图像校正        251# J1 Y( [/ ~4 J3 x2 z  n# T
    Image Correction图像校正选项卡        253+ h! k/ v' O/ R# L: E1 @
    图像校正实例        255( E( Q% B5 Y) {0 h/ g# @
    第十三节 Overlay覆盖        2570 k5 G8 m0 D' c5 j
    Overlay选项卡        257
    " ?. o, i, V- b+ xLayer Management选项卡        2789 D8 l" F  J  w8 ]
    第十四节 Run LabVIEW VI运行LabVIEW函数        279
    / e) g0 m) A. e. x8 t  JMain选项卡        280
    6 y" l2 ^5 b, w调用VI实例        283
    6 p% u# i# v2 C; K( e( K' S" t2 JVI Control选项卡        284( l2 |: Z3 z* H+ u9 T: i
    第六章 图像处理-Color颜色        288
    ' u6 a$ u. p: _1 h; T/ c第一节 Color Operators颜色运算        2883 x1 `( U3 r' j$ c( U' `1 j
    Color Operators选项卡        291
    0 G" X  j; G8 X: s2 U颜色运算实例        295- g5 u" u/ Q+ x# K) T1 Q5 u
    第二节 Color Plane Extraction颜色平面抽取        312  O/ u; ]% M; \' ]( P: u2 Z5 Z2 l; A. S
    Extract Color Plane选项卡        313' Q! J  }6 n5 d( S7 k
    第三节 Color Threshold颜色阈值        325" g1 Z6 d* h) x. F, c- A8 t
    Color Threshold选项卡        326( H' W$ I, T9 `4 |4 U, e8 ^
    颜色阈值实例        330
    4 o7 @6 R( W5 }第四节 Color Classification颜色分类        336
    & u$ a$ j  p' _5 n, k0 m( zMain选项卡        3363 d* A1 f- q* Y$ f* z
    颜色分类实例        341
    + O" L8 ?+ E6 a第五节 Color Classification Training Interface颜色分类训练接口        347
    ; c' M+ _. e2 [% D& q2 K" H颜色分类训练接口界面        347
    1 }6 w  ^# {% o1 }颜色分类训练接口菜单        359
    , O( A, x4 j/ I0 I  C6 w( j8 M第六节 Color Segmentation颜色分割        376* t. j! g1 f+ _3 b. K, ~
    Main选项卡        378& K; h9 u* T5 u2 M: ]) ^& g
    Settings选项卡        379
    & U  l% D. Y/ mPixel Mapping选项卡        386# S: b& W3 h  M. N. c- F, Z
    颜色分类实例        387# z$ I0 b+ ^/ X, f- r2 @, M
    第七节 Color Matching颜色匹配        388
    9 r4 I! x( \# s& u1 iTemplate选项卡        3906 y: _7 S+ a9 n; H
    Create Template创建模板        391# A6 I1 S5 V9 e" V% H5 |" ]
    Settings选项卡        393+ i" |: z) Q4 @* [  h' F; [) Z; ^; I" O
    颜色匹配实例        3945 `8 ^- L# }/ O; ~9 ^2 n
    第八节 Color Location颜色定位        400
    * K+ u; H, h0 |Template选项卡        402  T6 T# k' v9 k( D$ h. S, A7 \  |
    Create Template创建模板        402
    + E! e6 o  b( q5 {; S" ?Settings选项卡        409- w5 h8 K( B! B' i6 A
    颜色定位实例        409% a( ~+ b. l$ X% n3 u
    第九节 Color Pattern Matching颜色模式匹配        411$ c. d9 C' Z! @; s" O' i; i  B( X
    Template选项卡        413
    - V7 ?# Z9 E5 v, b7 u, qCreate Template创建模板        414
    + J. l1 v0 ]. N& Y4 G4 n0 SSettings选项卡        416
    ; B' n+ X: z! k+ b. i颜色模式匹配实例        419+ G& _# O5 j& {4 o" D" y
    第七章 图像处理-Grayscale灰度        421+ |- f( j7 H9 s4 q2 S, Q% k+ e
    第一节 Lookup Table查找表        421
    ' G9 T! R( n0 H  z. o- ]+ l/ XImage Source图像源        425
    5 X, ~4 w- V1 s& V& _# V# {Equalize均衡        4250 h# U- Q) m( R$ p) i9 n7 t
    Reverse反转        426, T  V$ k8 X- ?/ e, M: n! D/ y
    Logarithmic对数        427& t( |, D; \' D! a& N6 Z
    Exponential指数        429/ U( D5 y: y4 e3 X, y
    Square平方        4310 ^2 c4 M% f. d2 @0 ^0 o
    Square Root平方根        432
    , n9 a) p* P9 Q! P* J$ m: H9 d* O* M# @Power X幂X        432
    / T0 E  z. D7 J0 b" \0 iPower 1/X幂1/X        433# O" f# U: A3 Q7 t
    Power Value幂值        4344 o4 b" N' U& j; @
    第二节 Filters滤波        441
    ) ^, e; u7 `8 e8 _* S* uSmoothing-Low Pass平滑-低通滤波器        444
    7 _0 b4 N3 d/ O0 t/ |& D7 xSmoothing-Local Average:平滑-局部平均滤波器        448! g6 X4 N7 T% A, F; A! [/ d* Q
    Smoothing-Gaussian平滑-高斯滤波器        451; X6 E1 w0 \! H6 \1 m: t3 A# C/ ~
    Smoothing-Median平滑-中值滤波器        453( b& k& G% ?9 a  V( J7 c
    Edge Detection-Laplacian边缘检测-拉普拉斯滤波器        455
      d  j: H7 s( @% M, g: s% `4 {, M4 L' h. OEdge Detection- Differentiation边缘检测-微分滤波器        465
    # N" K# ]* c) KEdge Detection-Prewitt边缘检测-普瑞维特滤波器        466
    & R2 e) W" K0 S# F- D0 B/ P  VEdge Detection-Sobel边缘检测-索贝尔滤波器        470
    3 \/ E/ a& v+ |Edge Detection-Roberts边缘检测-罗伯茨滤波器        474
    5 R) d, L3 Z$ [Edge Detection-Canny边缘检测-坎尼滤波器        477
    1 C! H1 b8 q; R3 G  g4 PConvolution-Highlight Details卷积-高亮细节滤波器        484/ i! y: ^+ i$ k! U/ @+ J
    Convolution-Custom卷积-自定义滤波器        487
    ! |# F/ w0 t5 e# O' ~第三节 Gray Morphology灰度形态学        489
    + ?# @* z9 i6 ^4 F" s) h- s4 [8 tDilate膨胀        491
    ) |* R/ d! }! s1 r, b# @* A4 A; tErode腐蚀        494
    ) W. x/ w8 Z- N1 ^Close闭        496
    0 V7 w1 w* y" r0 W' IOpen开        498
    : M) _2 h# t' [. ]Proper Close适当闭        502
    & c3 s3 `2 S7 ?! T! JProper Open适当开        504
    1 H/ n, c/ x3 F+ PAuto Median自动中值        507
    9 [  y& X7 z4 {" B+ Q6 T第四节 Gray Morphology Reconstruction灰度形态学重建        511
      ?9 T2 ]0 ?- C9 ^, P, u8 `Gray Morphology Reconstruction选项卡        512
    . U9 ]* {: J$ i灰度形态学重建实例        5160 |& q: Y: {6 y; P* E$ n9 O
    形态学重建扩展        520
    , m3 P! r) y- P3 i) `5 P更多讨论        531
    : A* ]9 \$ E& H9 Z8 z$ H第五节 FFT Filter快速傅里叶变换滤波器        531# k+ r8 Y- G; n2 u/ q. _+ a$ c- J
    频域分析介绍        531
    7 p5 M  j% z2 h) u! W" n6 ~什么时候使用频域分析        532
    * m, J) `. Q; q; i1 C频域分析概念        532* {, s1 D+ J5 v$ o3 y
    深入讨论频域分析        539
    & t- O/ ~; p: z# P6 B8 k+ ~快速傅里叶变换实例        541
    0 p* P; q5 {4 e0 s" T6 {7 N: m第六节 Threshold阈值(二值化)        548
    % w( [; t4 D. F- g全局灰度阈值Global Grayscale Thresholding        548
    & j" C: {$ K5 K/ V* j全局颜色阈值Global Color Thresholding        573
    ) v% \# g( T, |, U$ H8 |. O局部阈值Local Thresholding        576* l% @; ]9 v1 W
    阈值需要考虑的问题        5854 B" y$ I+ _4 C# z& |# o
    第七节 Watershed Segmentation分水岭分割        585
    / M3 ~2 d7 V7 i6 e( P' m( T9 H, f0 H什么时候使用形态学分割        586& t4 j6 h6 t& n) L( |2 S
    形态学分割概念        586+ I# B  |; c- k. e) G# H
    分水岭变换        5877 u% m  Q8 m3 s( g
    扩展阅读Vincent &Soille’s算法        5898 f% a$ b( c0 J3 {
    Watershed Segmentation分水岭分割实例        590
    8 a& E" a" L; H" w, R6 g第八节 Operators运算        597
    4 R! P+ W( i% E' Z  ?Average平均值        599$ ?; G% E) z7 w9 L* B
    Min最小值        600
    4 P5 s: b- h( u3 ?# h3 v- ]' i8 nMax最大值        6015 J# T. O0 B; F. i$ d5 I5 [
    Clear if <小于清除        603
    ' ?+ j' ]( G" J9 Y: p7 E% H; U, hClear if < or =小于等于清除        604
    ! d. n% e$ \! z% V/ `Clear if =等于清除        605
    3 c! o5 K, A, }& \Clear if > or =大于等于清除        606% F$ K+ [: S# s. _8 v" K# p% W  G' _8 Z
    Clear if >大于清除        607
    ' I" l/ q$ {2 [第九节 Conversion转换        608) K" n4 s9 J; X2 w
    第十节 Quantify量化        616* H& F5 }+ @) \% w  U4 A
    第十一节 Centroid质心        618; ~' W/ l1 X: ?
    第十二节 Detect Texture Defects检测纹理缺陷        621  P. z$ l6 M) `, p4 E9 s! _6 |
    检测纹理缺陷概述        622+ N: G4 l# p8 L5 q, g* m* W# @
    什么时候使用纹理缺陷检测        622
    ' o, ?0 t% N2 U5 ^+ ]! O从纹理缺陷检查中期望得到什么        623
    7 P3 {9 H% [4 T3 E  P: f- M$ K/ T纹理检查例子        6251 D. C4 j- z, K- @% `
    第十三节 Texture Training Interface纹理训练接口        6361 Z# \; r, l0 m: i& k1 f
    纹理训练接口基本操作        636, O+ l9 t- N$ o; ]$ H
    纹理缺陷检测的深入探讨        656
    ) s4 N3 B% ?& u- S3 ]( R+ @9 n第八章 图像处理-Binary二值        663
    " q2 d9 x  v* F( a! Z* b' R; u第一节 Basic Morphology基本形态学        6631 @0 n8 Y! E+ }0 t. [: i
    Gradient In梯度内        669* R2 Y' M1 V  k1 N
    Gradient Out梯度外        669
    / G( {. h& |5 [Auto Median自动中值        671% N! E8 K, V- G9 `9 F
    Thick粗化        671
    7 x( b3 O. J; EThin细化        674) J# P9 G# d  [2 U) @$ h0 b
    Hit-Miss Function击中击不中函数        6770 u7 V# P" ]: |$ ^3 }6 e
    第二节 Advanced Morphology高级形态学        678
    $ w+ K& e+ z0 h7 {: J) B9 N# E/ _什么时候使用高级形态学        680
    ; ~4 `4 r6 B9 k3 d高级形态学概念        680& h. W: x( X7 V. B, i9 R
    Remove small objects删除小目标        680
    % W! m3 A" j+ ~' JRemove large objects删除大目标        684
    4 L7 b7 R/ |) f, ^: aRemove border objects删除边界目标        688" E5 q9 p. G* v# @+ q- q( a$ G$ C. q
    Fill holes填充孔洞        689
    / r* t3 X, Z) E& ?7 l: zConvex Hull凸包        691
    7 T  Z% V& k! DSkeleton骨架        693
    ; g# m# \4 E' \& {8 D4 M% G- O: KSeparate objects分割目标        697
    + h2 K% |( Q; sLabel objects标记目标        698
    # E0 P1 {& ?3 I% a5 gDistance距离        702
    % p+ r: h6 a$ m( E7 ~; D: QDanielsson丹尼尔森        705
    / i% c) ?( j4 i  `1 P/ SSegment image分割图像        707- H* L; H, S# z
    第三节 Binary Morphology Reconstruction二值形态学重建        710
    1 x  ?$ X6 A. S6 T9 ZBinary Morphology Reconstruction选项卡        711
    + E# {2 f- h6 H; @' a二值形态学重建实例        714
    # _, a6 m2 Y0 ?, v& q6 p3 m# N5 f第四节 Particle Filter粒子过滤        716) C- V5 j2 L1 r, u) v  R
    Particle Filter粒子过滤概述        716( |  F- r( L. [/ P, y: G1 _" H9 o7 I$ w
    Particle Filter粒子过滤实例        718
    - n$ `" B5 e; ?: g: l0 V  V1 z6 ?& ^8 `Particle Measure粒子测量        720
    5 Z6 `/ p6 ~/ x( e( k第五节 Binary Image Inversion二值图像反转        733
    & F2 |; e! H, L" }二值图像反转函数概述        733
    & r; o: m8 P2 B& V' s4 @9 G4 ^, o二值图像反转函数的作用        735
    , J* F3 m# L' A第六节 Particle Analysis粒子分析        737
    1 K3 c$ w  j0 B) D; E粒子分析概述        737
    7 P8 D! @8 r1 f' k/ u粒子分析实例        741/ Z+ x" h7 k7 E2 [; W) ]1 V$ v5 P
    第六节 Shape Matching形状匹配        7439 s* ~; e, J7 [) N- D+ r
    形状匹配概述        743! z: L, \! C: H5 A6 }1 O$ V8 [2 x: S
    形状匹配实例        7450 [2 ?- p% A" c3 M" G; X
    第八节 Circle Detection圆检测        757
    , z7 ?- A8 h4 U4 _- c  q% A基本原理        757
    6 z0 A5 ?. i, NCircle Detection选项卡        758; N# ~- O, O7 G/ d) N3 B1 F
    圆检测实际应用        760' b6 S: ?$ b0 O0 z
    第九章 图像处理-Machine Vision机器视觉        761
    ) J  g. o" w9 U5 d, n' `第一节 Edge Detector边缘检测        761
      S4 j1 p. I* S" P" O/ q. `Edge Detection边缘检测        7619 Z/ k/ N' c- g. N0 H
    什么时候可以使用边缘检测        762
    5 O) p8 n6 J! f. yEdge Detection Concepts边缘检测概念        7641 T$ I. W4 v) P4 K" U& V  g
    NI Vision中的Edge Detection边缘检测        780
    % E. Y; O# C0 M: I( M边缘检测实例        796, \' l" j$ o3 n% w3 l
    第二节 Find Straight Edge查找直边        799
    ) e8 O5 Z4 i3 eMain主体        800% k- S8 F( L2 u- J6 t' z# r5 [9 \
    Settings设置        800
    . Y7 O+ j: `+ x/ Z" N5 k9 `Advanced高级        816& S5 t) T( S8 _" Z5 ?1 v" {5 e
    Result结果        818
    6 d+ X; t& O: W/ s; |查找直边应用实例        819/ h# S' r! d" A. V# K
    第三节 Advanced Straight Edge高级直边        8221 e9 Z+ y. X# z8 L8 ~
    Main主体        8233 M! c; Y- d; i0 T$ y
    Edge Detector Settings边缘检测设置        823
    2 e* }+ w; _) Y0 l6 I. b) _Straight Edge Settings直边设置        833
    ! _: L7 I7 r' ~& t" M1 jResult结果        839
    # h+ U; r; E2 y: ]! d* J4 R6 _高级直边实例        841
    1 @; i; F3 G  B" i4 Y, C, I8 X5 r: }第四节 Find Circular Edge查找圆边        842/ u! r: |* q% l# [9 T8 ?9 b. ^
    Settings设置        844
    + A8 [  G& S. ~* O. k' WAdvanced高级        846& [) b( J9 J0 y
    Results结果        847
    ! e& x/ P4 e- o9 A2 ]查找圆边实例        848
    ! Q9 ]* S+ j* v4 O第五节 Max Clamp最大夹钳        850
    : ^4 W( V; q6 U: t  b4 ~1 b( lSettings设置        852/ c: h# f" o( [, q
    最大卡尺实例        865, F6 C5 g9 |, [' S! G" p
    第六节 Clamp(Rake)夹钳(耙子)        867
    ) N3 }, B+ l% C, ~* ?7 aClamp卡尺设置        869
      }, _9 p5 D' N8 G卡尺(耙子)实例        875
    % r2 k6 a- C* \第七节 Pattern Matching模式匹配        879  I/ ?# t1 F( A. S
    模式匹配介绍        879
    / W0 Y1 E; y+ E* P7 {% O+ D. v什么时候使用模式匹配        879
    6 m% [3 H8 N  R7 o) I4 g: h从模式匹配工具中期望得到什么        880+ x0 F  D/ j; b2 n. Y4 ~
    模式匹配技术        8813 i8 j. n7 R. d, J, ?
    深入了解归一化互相关        883' u; B6 k/ ~% d* H1 _( ?
    视觉助手中模式匹配        884# c0 H* O$ O4 ^
    模式匹配例子        899
    9 y; F* b4 H* x/ ?" y5 `1 I第八节 Geometric Matching几何匹配        901
    & \* q" X# O9 D' h% p7 j& u几何匹配介绍        901
    5 q$ H9 F8 f  D" p; ?% B( f' f什么时候使用几何匹配        901
    8 X8 I  T$ R6 N什么时候不应该使用几何匹配        9031 F9 m: I! p7 s0 g' i' x
    从几何匹配期望得到什么        903' I, w' E: D9 C: m0 v. B- H
    几何匹配技术        906! M6 O- f$ _3 x4 C6 P: M
    使用标定图像进行几何匹配        912
    + I% g. P( }! s$ X5 Q4 j4 \深入探讨        913
    " z6 k5 F% G7 g4 @+ p- e6 J# q% cNI视觉助手中的几何匹配        916
    2 b8 ^6 s7 k1 e: g! T" Y几何匹配实例        943
    8 [5 V: X* V- K; U/ d/ e第九节 Contour Analysis轮廓分析        945+ g) a  N8 g$ `' i, c' p
    轮廓分析介绍        945& `0 L! G3 A$ e1 v  L  W% K
    什么时候使用轮廓分析        9456 M$ D6 l. a) ?5 P4 G9 Y, i2 G
    轮廓分析的概念        946
    " I! r* N; t9 c+ R深入探讨        950. K- N4 j- @* U+ _- G# c
    视觉助手中的轮廓分析        951  f4 c7 R8 O+ T# I* p
    轮廓分析实例        9748 ?6 P/ Q/ @3 h% s( t4 S) W
    第十节 Shape Detection形状检测        9765 f' a$ A3 E4 J. t1 x
    Curve Settings曲线设置        9771 c: ?# x. H6 M3 z! }
    Shape形状        980: T4 U3 A% @! @$ w9 U
    Min Width最小宽度        982$ \6 Y/ ^& Z$ h2 f- @5 Q& O: Y
    Settings设置        984! x& _( E/ W& Y
    形状检测实例        986
    % O4 o" r$ e1 g: u; ?) r6 ?! R第十一节 Golden Template Comparison金板对比        988
    9 N, C, c3 w4 ^( W; [; H' y! L金板对比介绍        988
    5 E( t! E9 \. J1 c" p什么时候使用金板对比        988
    4 d3 L! p( t% h0 Z# l金板对比的概念        989
    : ^' z( H9 C  d9 V视觉助手中的金板对比        992/ t* s$ Z% n4 U, ~$ z& e
    金板匹配实例        10088 l" r6 _# U, s; c8 Q5 h  X
    第十二节 caliper卡尺        1018" x/ W4 l  ~* u: \& M
    Geometric Feature几何特征        1021
      u( F6 Y9 I" l% \1 VAvailable Points有效点        1021
    1 p0 n( n# D: Y0 VSelect需要选择多少点        1021
    " E+ X2 Z& t- V1 UMeasure测量        1022
    9 f9 U2 c* a4 j* O9 p. k8 [Reset重置        1022
    5 `( ^- ?) z/ O9 r6 E3 y& i+ USelect All选择所有        1022
    # k; g% J! U5 M6 x5 _6 ADistance距离        1022: X! J) e0 O' z
    Mid Point中点        1022
    + V4 ~2 F4 ?( l4 b' g* j6 E" ?Perpendicular Projection垂直投影(垂足及点到直线的距离)        1023
    5 X! t* a0 H) [# hLines Intersection直线交点        1024
    $ X  Z7 W. X" D. V7 PAngle from Horizontal直线与水平线的夹角        10251 u3 B2 @) _8 g$ j+ h8 t4 a
    Angle from Vertical直线与垂线的夹角        1026
    ! A  c1 `" d, u" B4 q8 t6 {/ mAngle Defined by 3 Points由三点测量角度(两条相交的直线)        1027; H2 q* M- x6 h& E, v. k4 K  m
    Angle Defined by 4 Points由四点测量角度(未相较的直线)        1028
    + l/ |# `+ m7 q# U$ RBisecting Line角平分线(两直线间的中线)        1029! |1 T/ c$ m& `9 V, S) H1 [
    Mid Line点与直线之间的中线        1029( k2 `" b5 h  {# `
    Center of Mass质心        1030# A- k2 n# a* o  F
    Area面积        1031
      w2 `7 k+ D) c+ D2 Z# k/ U% s8 }Line Fit拟合直线        10320 J& ?  e; M. H* F3 G1 h' l
    Circle Fit拟合圆        1034& C, E& E4 P- q1 u4 k' P9 |: C
    Ellipse Fit拟合椭圆        1035
    9 ~7 Y7 P. ^5 p$ _" R& E" O# i卡尺实例        10351 k0 p4 |) M0 H5 ^
    第十章 图像处理-Indentification识别        1039# y+ L9 `) W* [3 I$ p/ H4 w
    第一节 OCR/OCV光学字符识别验证        1039
    , p# j5 M8 }, u* y1 _9 @! `. sOCR介绍        1039! M2 f0 W1 r- S4 o
    什么时候使用OCR        10397 [7 Q, Z3 p; G+ Y- ^
    训练字符        1040
    ! v  F$ `, w" p阅读字符        1041* g  h7 a* f6 R+ q
    OCR引用        1042
    2 q# g/ W, i8 ?概念与术语        1042
    / d9 H/ o- I6 [8 t' M$ C视觉助手中的OCR        1050
    ) ]: g: H, k/ v% }) b% Y" s5 j- K. s字符识别实例        10968 \8 E- i" T; q" n: `
    第二节 Particle Classification粒子分类        1099+ ?* g+ l  V# q
    分类介绍        10999 D2 L( ]2 y2 M. j; d* w% J
    什么时候使用分类        1099# ~$ X; u* Z2 z% W1 |& X
    训练分类器        1099
    : }" N2 g. i4 P; B+ z分类样本-二值粒子分类        1100! f1 W9 `, L/ O* R
    分类样本-颜色分类        11052 E4 m! T; y2 _0 p8 m, L  R& ~' K$ D6 d
    分类方法-最近邻Nearest Neighbor        11078 ?1 f; ?: d* x) F- k# e' W( k
    分类方法-支持向量机Support Vector Machines        1110
    ) Q5 ^, a* B3 R选择正确的参数        1114
    + v$ q+ S) k1 j) n自定义分类器        1115- e3 _  Z, p; |- R, Y. N; _
    深入探讨        1115+ H* }/ x7 |* F" r3 w& I* x
    视觉助手中的粒子分类        1121* [+ k! \, C+ r5 `5 k$ p' K2 |
    粒子分类实例        1145
    , g9 m" r* p2 ^第三节 Barcode Reader条码阅读器        1147
    2 m9 }( P; n3 N% d$ W仪器阅读简介        1147
    ( h: x9 _7 [% _+ U( m2 m! J仪表测量函数Meter        1148
    1 R2 G0 Y/ _% G! i7 m' y; N  WLCD函数        1153
    % d6 b7 `7 p) W# F8 S2 U条码函数Barcode        1155
    % [0 ~: i  e  d* y5 N5 o视觉助手中的条码阅读        1156
    # ]: F0 N/ G5 S3 z# N条码阅读实例        1162, a( l. C- R" E3 J) `2 O
    第四节 2D Barcode Reader二维码阅读器        11729 ]. q" V0 X& Z. a# r" X/ L8 g, e, v# M
    二维码概述        1172
    9 r6 p, {0 V' V. ?影响二维码识别的因素        1172
    . C' j8 d) w+ y二维码识别概念-数据矩阵概念        1173
    ! u4 c$ s( X$ q二维码识别概念-QR码概念        1182
    . ]# I( k0 s5 e视觉助手中的二维码阅读        11841 n- L- S* D/ ^$ t1 }
    二维码阅读器实例        1225
    , g8 j8 ~& _  J) c第十一章 视觉助手应用实例大全        1230
    , P1 {; [/ B9 i' g" I7 I3 |第一节 光盘表面划痕检测        1230/ }: O; @. k/ y8 `8 Z
    第二节IC引脚间距测量        1233) ?- V) h/ n+ V7 o
    第三节 字符正反检测        1240
    + k0 x+ m$ z0 c6 I; |6 j8 c! U' D第四节 Mark点定位        1244+ d2 x6 N0 l% V7 c6 ^9 _- M
    第五节 线宽尺寸检查        12480 E) I7 }" x3 v0 ~
    第六节 LED杯底位置与方向检测        1253
      ?& o5 T4 t: y# @! I8 o第七节 轴承表面缺口检查        1256
    $ O0 h' g9 Q- Q9 }  F5 y第八节 保险丝有无检查        1260( ~$ p0 ?( V8 i5 v+ L
    第九节 编带机元件方向判断        1266/ i$ z4 C2 g3 e2 v- P
    第十节 手机摄像头对位        1272
    ) v8 P' I  U7 z; [. n第十一节 晶片划痕检查        1279: \3 h/ B6 ]6 m9 h6 i
    第十二节螺孔有无攻牙        1282
    * w* N" J$ Y( n/ H第十三节异形元件定位        1290
    ' U1 ~1 f. T: E3 a第十四节 小金属件正反检测        1292# @& B% Q. d- l2 ^; w8 b0 W1 Q7 C
    第十五节 药品有无检测        1299
    9 F4 `9 ~: C2 k/ g第十六节 二维码识别        1300
    , h) ?9 F. j0 m* n) t第十七节 轴尺寸测量        1303
    # h4 Q* a0 [: A1 q' A第十八节 PCB板上元件有无判断        1307
    ( ?5 N$ q- {4 s9 }: m+ o* s第十九节USB接口弹片高度测量        1311
    5 K: ^* {" x2 R第二十节 排线数量与线序检查        13167 p0 d/ {5 L& n8 W  m4 F5 g
    第十二章 基于LabVIEW的图像处理编程        13216 a8 z, |) g9 L. `4 T7 N
    第一节 基于LabVIEW的图像处理环境需求        1321
    " I# ^7 {4 Q5 `4 R+ F; @第二节 图像内存的分配与图像保存        13226 A" z* b5 I8 c  W
    第三节 使用IMAQdx驱动相机采集图像        1326
    ( Q, u7 Y5 ~. B: ?1 d第四节 调用DLL驱动相机采集图像        1337$ ^( m5 p! H1 R( l+ }
    第五节 使用视觉助手生成图像处理函数并优化处理速度        13495 D& N6 ~1 i; ?- D: \
    第六节 输入输出信号操作        1361! g3 A% _  ~$ U$ ]6 @. }( J0 X
    第七节 视觉与运动控制的结合        1372
    8 w! R, o6 {: M  n
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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5 w: l$ B4 K2 P2 v) v3 v
    我以向版主砸砖表示感谢!幸苦。。。$ J1 u2 y& m* T  ?+ e; J* f& L
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    发表于 2013-9-7 16:38:19 |显示全部楼层
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    4 小时前
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    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
    8 `: I4 H7 ^0 S8 z电子档还是纸质书,有没预览部分
    ' j, y# g8 f& Z3 \8 J; A
    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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    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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    4 小时前
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    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 0 i1 e$ p4 ~6 n3 R1 n
    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

    5 ?% C% e3 c1 q# h) @5 {4 y) G& o就这两天。
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    4 小时前
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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 / d5 G5 h$ H3 B. Z2 E( H. w
    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
    # D6 V1 V- S: C
    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。
    7 J3 D. J5 e$ K' E$ X
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    发表于 2013-9-9 18:53:41 |显示全部楼层
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