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LabVIEW懒人系列教程2.9-视觉助手之二值化

视觉龙哥 100

前言:

现在姐妹们对“图像二值化处理”大致比较珍视,小伙伴们都需要分析一些“图像二值化处理”的相关内容。那么小编也在网络上收集了一些有关“图像二值化处理””的相关资讯,希望同学们能喜欢,我们快快来了解一下吧!

上期讲到灰度图像的一些性质,比如图像的灰度值为0-255,每个像素点的灰度值大小决定了他的成像,越接近0的值成像越白反之则越黑,今天给大家带来的另一个图像处理的方法<二值化>的讲解,二值化处理只能对于灰度图进行操作,如同他的名字,二值化就是将图像的像素点由灰度的0-255变成只有两个值,要么是0要么是1,二值化的操作有着众多的专用处理函数,比如,膨胀,腐蚀,填充,滤波,区域分析等等,在处理一些边缘像素不稳定,或接点错位,区域分析等视觉检测要求有着不错的检测效果。

这是灰度转为二值图后的效果 ,一般情况白色区域转换之后为红色值为1,灰色区域转换之后为黑色值为0。

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二值化有多种类型选项,大家下去后试试其他方法看看与当前的效果有何不同

今日总结

①二值图像的性质

今日作业

熟悉视觉助手中的其他算法和例程,输入参数以及输出参数有哪些。

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标签: #图像二值化处理