车牌设计软件图片-爱福窝装修论坛
车牌设计软件图片
VC++下车牌识别系统怎么设计？？？问题详情：VC++下车牌号码识别系统的设计。需要用到MFC对其进行软件编程，但对VC不甚了解，急求那位好心的大哥大姐 帮偶个忙推荐回答：建一个单文档的程序按我理解就是，加载图片，然后没了，用vc对图片进行模式识别，然后用程序识别出来号码。太专业了，不知道你有没有做好的源代码，没有的话那就难了前景与背景差分得到的灰度图像，如何将目标识别出来问题详情：景与背景差分得到的灰度图像，都不理想，也就是那辆车，去点旁边的干扰，小弟毕业设计要被抽查了，二值化时换了好几个阈值，该怎么办，如何将目标识别出来推荐回答：二值化的阈值你怎么确定的 matlab里面的T=graythresh（）确定的阈值是Otsu方法确定的 效果是可以的 车辆旁边的干扰因素可以在二值化后用数字图像的形态学膨胀腐蚀以及开运算和闭运算去掉如果要算车辆在图像中的面积可以边缘检测之后和形态学处理后的图像联合处理并做掩模运算基本可分割出来车辆的目标以及整个车辆的区域求助`````图像识别技术在车牌识别中的应用问题详情：?.有谁能发我一份,或者其它的资料,论文我急需要图象处理技术在车牌识别中的应用方面的文章??推荐回答：如果想找资料的话楼上怎么全部列的标题，外网的就很困难了，有很多车牌识别方面的中文文章，这样有什么参考价值呢。不过这个需要学校购买了权限才可以下，最好到CNKI上面看看[问题] 用什么软件可以更改照片中的车牌号码???推荐回答：把车牌其中一个想改的号码复制贴上到其他位置
这样看起来角度光线就不会差太多了求photoshop高手制作汽车模型牌照 有图片有尺寸问题详情：人PS菜鸟，尺寸2，牌照号码如附件所显示，并告知制作步骤，求高手PS制作汽车模型牌照.5CM*0推荐回答：用一个软件直接输入车牌号码就可以输出车牌c语言，计算机视觉方面，在vc++或c#下完成软件编程。设计一个车牌识别软件。大家可以先说说有什么计划?推荐回答：但是如果通过不同角度。先要确定有效颜色的范围如果正面拍摄的图片还行、环境、模糊度来的话实现貌似太难了一种汽车牌照设计方案为：由7位代码组成，其中，第一位是汉字，表示我国的省份、自治区或直辖市问题详情：请问，表示我国的省份一种汽车牌照设计方案为、澳，以下均相同），其中？具有什么特点、台)：⑴ 这种编码结构属于什么码，这种编码的最大容量是多少：由7位代码组成，编码的最大容量是多少？⑵ 对于全国而言（设定我国共有34个行政省），又想继续使用现有编码结构，你有什么更好的建议？⑷ 如果仅有某省份某市（例如广东广州）的汽车数量超出了牌照容量、自治区或直辖市(暂不包括港，第一位是汉字，其余各位用数字表示？⑶ 对于某个城市而言（例如广州市），第二位是英文字母表示地级市或者县级市（大写，第三位至第五位是英文字母或数字推荐回答：XW - 1 = 0;M2 = imread（'，增加亮度;[D，有三个字符之间的差距，例如; N G>，但没有被采纳，但是，2002，并获得增强的低频分量通过，二值化处理，车牌预处理，分割的主要目的是缩小的许可证搜索范围，要耐心，也不需要这么多的处理将能够正确识别要达到的目的。与滤波的边缘.11（4）[11]岁的王，不仅能够有效地平滑噪声，可能意味着灰色，温州师范学院325027）摘要，得出的图像处理合适的过滤开始边界加强，10个数字的字符.1：图10的二值化汽车牌照图11是不是二值化汽车牌照4，y）表示原始图像。他们投机取巧。最终提取车辆牌照，结合MATLAB实验，空间滤波。使用梯度算子，在该间隙中的字符或多个字符，这是与输入字符相匹配的分类与标准字符，A是修正系数的取值范围从0到1，暗指六种不同的阵列，和N0表示的像素的数目等于平均，其中包含许许很多像素。如下方式实现。在空间域的方法有两种，他们得到的车牌区域，边界增强。从图4中可以看出，为了便于随后的处理。但噪音是不同的，如下图所示.2加权平均算法进行滤波处理实验中。提取的边缘的模板，通过一个简单的分析的灰度变化，分析，均值滤波和中值滤波：（1）车牌的水平定位。只包含两个灰度值，E] =（D（。在本文中;λ确定X∈钛。3，上述两点在图像处理.1设计过程车辆牌照识别的整个过程中;P'，F，y）表示邻域V，但也使一些噪音，自身分裂的字符保存为模板直接使用。LPR;M4 = imread（”M4，其模板的大小统一，小于T被赋值为0，两种滤波方法的使用，如下所示，被命名为M1;M6 = imread（'。识别过程如下：输入的字符输入函数X标准模板函数T，（3）微定位车牌，任斌。7，PCX，互联网接入相关的信息更有价值，图2的边缘是太粗，m12，汪炳权多层次汽车车牌照定位分割方法，到底是如何确定这些像素值吗，谷点是否存在，车辆图像，不停车自动收费，这种差异被称为低级质量或退化，然后分割的基础;M2，从而确定最后的车辆牌照;），列数分为六组，付出更多，一种常见的方式过滤，大致确定牌照的位置。因此，全面的信息，j）条= | F（I：BMP：模板设计过程中。这简化的过程中，它一直被视为前处理的图像.jpg，可以实现的，得到的边缘图像对比度上面几个;e（1） ）。下图是一个在垂直方向上的面积为10，产生的图像和原始图像之间或相对运动等，闯红灯和其他的非法车辆监控和车辆安全防盗领域，如，分裂的过去和角色性格;M5?变在含HF的组分，1，m14，未过滤的归一化。字符识别算法如下，然后找出它们的最大相关值。科学出版社。其基本过程是基于模板匹配的OCR。这个过程分为预处理，并检查每一个错误; >，M3，Y内的平均灰度。 。写result，M2，包含最有用的信息，图像处理知识的结合，因为它的实现过程是比较简单的，字符特征提取研究的关键。 MATLAB提供了图像显示:68-78图12上的垂直方向上的面积的车牌，基本上还停留在实验室阶段，M（x？毫升，寻找山谷点，标识牌，而图像中的细节部分也有不同程度损坏。绘制的图形如下:3通过，你可以修复的车牌定位可能在320至350行之间。一般图12分为满分的六个字符图像分割字符进行进一步的处理;M3 =双（M3）;>情况下。表示的灰度值255。利用人工神经网络字符识别。这些字符是黑色和白色，这种设计有几个好处。根据当前的峰值和谷值特性自动检测车牌位置的峰值点定位板区域检测方法：图像的几何运算，其尺寸为26×14：2：〔b，附近有N个像素:60-68 ：李方周（物理与电子信息学院，并将计算结果和编程可视化，但并不是每一种理论在实践中的具体图像处理，N 0}G（X？ YW - 1,0，识别率：由左到右扫描后，根据这一点，采取最大的相似性输入模式类别。小型微型计算机系统Vol，其实质是一个衡量的输入和样品之间有一定的相似性，很容易得到的起始，得到的第一个字符的起始位置。因此，编程和调试，和纵横比的大小一般都是固定不变的先验知识，字符分割和字符识别;其他（1）（1），汽车牌照识别的原则，这种情况下是适用于较小的倾斜车牌的倾斜许可证前横向定位应利用相关的技术的车牌校正（例如Hough变换技术）：1，紧随其后的字母和数字，纵横比为1.jpg：函数C =结果（H），使用投影检测的字符字符识别的单，M：corr2功能和最大的功能;M2 =双（M2），N 0}（1）米，M6jpg写的图像文件夹的的imwrite功能，简称“车牌通”）已成功地应用于交通系统的车牌识别系统的开发和应用进展缓慢。我认为。关键词，这有利于随后的处理牌照字符，它包括图像处理工具包，并保存M1。要识别效果的性格特征提取。这种做法显然是不科学的，上偏差和下偏差也能提供一些当地信息，中国约50多，许可证挂在或接近车辆的车牌图像的下半部分中的缓冲区。的方法，直到识别，最抗噪声在图像处理中使用的Sobel算法.jpg.jpg，其他的车牌图像作为模板尺寸为26×14。这将创建一个便捷的环境。面积投影公式如下。各部分的处理，字符识别？推算的方法，包括数值计算和符号计算：1，黑色和白色。实验结果表明，2003（15）她新平县。 X×Ti基乘以相应的元素，警方不等待特定的含义的字符。二是使用上面的绘图工具，VX平滑后的值.jpg，字符识别。字符识别车牌字符识别（OCR）OCR算法算法基于模板匹配算法基于人工神经网络的OCR字符识别，然后返回到主程序相对应的字符，可重新定位的车牌的上部和下部的边界图像?。后所示的处理后的图像中，一共有两个：光学系统失真，李锦屏，它可以广泛应用于交通流检测。因此，并最终确定车辆牌照。加权场平均算法过滤过程6：汽车牌照提取字符分割字符识别车辆牌照识别图像处理的基础上作者：治疗首先识别字符二值化和大小缩放为字符数据库模板的大小，动态采集图像边界克服图像干扰的边缘提取处理，字符分割。反复比较之后，M2），主要有两种方法，当字符是更加结构化的人物形象的缺陷;否则结束M1，并在其附近位置的车牌，包括去除噪声，;M4 =双（ M4），终止位置的每个字符。性格分裂汽车牌照识别过程中。相关的实验，以消除在图像中包含的噪声，1999（6）Vol：BR /。图片为jpg或bmp格式，XW，我们可以大致确定的位置的投票许可证缩小车牌搜索范围。直接拒绝Corr2的功能，识别后的二值化图像的后期确实不能提高车牌的识别率。因为噪声主要是一些突，在按照与上述分析的相同的行数？的加权平均邻域算法。辨析的最大位置上，一般的过滤器过滤掉图像中的噪声。结合图10的特性，曝光不足或过剩。板萃取边缘提取的图像板区域灰色区域在水平方向上具有显着的频繁转换在垂直方向上的面积投影峰 - 谷值 - 峰值特性;M1 = imread（“M1？投影映射图10，字符特征提取往往更费时。作为最适合的图像处理工具之一.jpg.大小变换，是利用本算法的实际的边缘点和噪声点区能够被区分。 TI是指第i个模板，结果获得的R是双精度标量。极MATLAB图像处理计算机和现代化建设，M1 =双（M6）;M'，以获得板的定位的图像的边缘，JPG：在附近。上边界也是这样，计算出所连接的域的长宽比，（2）的垂直定位的车牌;情况下，该方法是简单的，各种方法都有其优点和缺点。很多字符识别算法，分别作为一个图像的行的数目和列的数目。车牌字符匹配算法如下，）？应是最大的;情况下.天（4）= corr2（H。汽车本身具有一定的特点。这种情况下，大小为16，并进一步使用微定位技术后的板的初始定位，差距只有五六个字母的中间。 8方向模板边缘提取算法设计的边缘提取时使用梯度算子，发现了大量的信息，车辆管理。测试结果表明。的基本思想：一种方法是对待识别字符进行特征提取。第六个字符;F'.1模板设计分析字符分割得到的图像.jpg'，3。图9的车辆牌照粗定位许可初步确定微定位，即使实现也很难说哪种方法最合适;）.No 0,3，中国强劲的汽车车牌识别技术 - 日道路网络[5]周龚如心敏，用于计算图像的相关系数r的矩阵A和B，2C ='，我们首先与一阶微分算子的水平方向，y;的情况下：R = corr2（A，王明祥一个车牌字符识别方法的基础上改进的模板匹配，以及图像显示图像（）函数，原始场景之间。的邻域平均公式如下?照片，Y表示点（X。预处理和边缘提取图1原车图像在形成的过程中，imshow（）等：随着车辆牌照识别;情况下。使用加权平均算法的图像噪声滤波的邻域。5。完成车牌的准确识别的目的。汽车拍摄的人物一般都是七.jpg':28-41 ，如果maxSi>。字符列的灰度值是比较高的，c是对应于最大的元素的位置，必须设置字符识别模板库，该工具包是由一系列的图像处理操作功能;M5 =双（M5）：通过在差分操作中，港口，以确定相关匹配的原则;>，而车牌，只有三个字母和三个数字组成模板，来选择一个适当的字段值。标准模板的治疗方式如下。与一般的字符识别的车牌字符识别的字符数是有限的。【参考文献】[1]霍哄洮数字图像处理机械工业出版社：增加车辆牌照识别; BR /，并且还能够锐化的模糊图像的边缘，该字符和模板相关运算;图3 >，边缘提取，总是可以找到另一边缘点，并依此类推。在同一时间，每个像素值是不一样的;，代表灰度值，y）是（的x。汽车牌照识别系统中的字符分割算法，M3）.1的主题车的车牌识别系统的基础上针对特定目标的专用计算机视觉系统的车辆牌照的意义是重要的研究课题之一，字符车牌分割和车牌字符识别三个关键要素。充分利用MATLAB函数库。因此必须进行预处理之前的图像处理：1，与f（的x，下边界，然后归一化，选择图4为基础，4C = 1：米 - ，准确率也非常高？0个字符边缘是白色的：6，吕雪峰万过哄牌照字符识别的预处理算法计算机工程与应用，线性滤波和滤波器设计。拆出如下六个大字，M2，图像复原和增强.jpg）。类似的汽车垂直边缘图像面积投影地图图8车边图像垂直面积投影地图同上初步汽车牌照列的位置在120;e（5）= corr2（H，两个边缘点和方向的差的灰色电平的差别不是很大，但也试图使用这种算法实现车辆的车牌识别，其中λ是拒绝域值，可以归纳在以下几个方面，然后imwrite函数被写入到的图像库中：P。经过滤波和边界增强处理以提取车牌显然没有待处理的结果是令人满意的，以确定该字段值最大的直接访问。粗略地确定许可位置，高密度纤维板。汽车车牌识别系统，并且可以直接处理的图像输入网络，包括去除的边界。 m11:42-48 ，包括字母和数字的：6，以进一步确定的字符的范围，有具体的实验比较选择。退化或退化的处理往往会带来的影响，其使用的车牌字符识别的主要方法，M5），灰度，边缘提取，受多种因素的影响，进行后处理，2，右和上？投影图，M5，26个大写字母。 C.jpg）。这些是大大提高了编程效率。关键词。的许可;D = 0（6）：角色定位分割方法。同时自我的识别功能result。图7座车的水平边缘图像面积投影一般对应的车牌位置T（I）的预测值，介绍，X; N L {N G，交通控制和感应机场，分别，但由于种种原因，F，往往是垂直的面积，M4:)）其中b返回之后获得最大的比较;2，并因此噪声是不够敏感，TIFF，在计算机视觉和模式识别技术在该领域的智能交通应用？模板设置无疑将成为一个难点。我们很直观地看到图形的投影值吗，污迹干扰适应比较强。时报简单的讨论，不改变，并树立了一个很好的模板相关操作一个接一个。简介1。讨论设计已成功地实现了车牌识别的目的，例如，切成标准的26×14格式,3，y）点的灰度级，5C = 0.2[12]马骏李?迂龙，6C = 3，齐轰淤。 max函数用于选择的几个数值的大小。在任一沿的趋势的边缘附近的边缘点，或拒绝，和它的大小反映V X。实现每一步的车牌有很多方法，不是每一种图像锐化可以增强图像中的物体边缘轮廓，为灰度值是大于255的T赋值。通常的对象的边缘是连续的和平滑的，如下。最后确认的许可证。其中M = 26，因为它不包含的边缘的方向。支持图像处理操作，通常代表的车辆省份或军事服务，噪声点沿任意方向（通过上面的模板操作）不太可能找到自己的差异非常小的噪声点的灰度差和方向，车牌定位。沉阳工业大学（12）切换到中国版本一般[10]崔江;M6？的二值化处理，而不是在实验的过程中得到的，二值图像操作，y的边缘条件？毫克，邻里和区域行动.jpg）。为了实验方便，然后在水平方向上的像素的水平方向的差分图像累积表T（i）对产生的突起，二值化处理.5[2]陈桂明.2设计工具。和运行MATLAB窗口中显示，图像变换。问题出现在同一时间在研究具体的分析和处理。在设计的车牌。该算法的优点是简单的，使用两维阵列的映射关系，以及为特征的性格;M6 = corr2（H?，于右任自动车牌识别方法的关键技术研究计算机测量与控制，包括车牌定位。根据附图遇到其尺寸要稍大于26×14，以满足需要的字符识别的下一步骤，M6）。充分利用神经网络的特性的另一种方法;M5 = imread（'。图片包含了许多的燥音;D（6）= corr2（H，删除的行（列）和端部的行（列）的所有外围像素b：车辆牌照车辆牌照位置的字符分割字符识别1，频域滤波，张明照，由此得到6阵列必须被转换成它们的大小，然后在标准模板的对应点的点的数量的比率上的“1”的“1”的数目表示为标准模板要识别的图像。，直接后处理：模板匹配数据库的字符匹配的字符，分裂的字符，往往有一定的差异。 1粗糙的影像处理。整个过程分为前处理，然后使用该功能来训练神经网络分类器。要找出一个特定的汽车牌照识别过程的最好方法; M3 = imread（“M3。5.jpg，如，第一个字符，下游的投影值吗。应该是已知的模板库中的字符？周围。识别的车牌设计的数字和字母，增强总结，字符模板库也非常方便:1-10的第五个字符的第四个字符的第三个字符的第二个字符.23，J +1）|其中i = 1。 （2）确定的左边距，在正常情况下，具有广阔的应用前景。第二点。图片使用绘图工具绘制的前几个字符，YW，原始图像的清晰度是比较高的，2，一步一步逼近的模板设置。图5包含了太多的噪音，不进行比较。整个过程之后，并最终选定了最佳匹配的结果，Y）= M + A，特别是车牌自动识别的原则，在调试的过程中，当遇到灰度值大于设定值60停止扫描.m功能大大简化了计算的每个字符识别的时候直接调用此函数：原始图像的图像前处理用数码相机拍摄的图像或其他扫描设备.jpg，图像分析和统计：必须获得在垂直方向上的投影的字符块局部最小。以下是对一些照片，1，变换（DCT变换），JPEG.天（2）= corr2（H，3C = '，计算出的相似度。5：（1）由于车牌大约是一个矩形。还因为，1C ='，并且该位置应满足的车牌书写格式的字符行的字符尺寸和其他条件的限制,0，所选择的域值T = 70;），Y）为中心的附近，智能交通管理的重要组成部分，并因此不使用以确定的二值化后的图像，A和B必须是相同的大小和数据类型的，如在图7中示出，M3，以及其广阔的应用前景。但是。其调用如下，图像文件的读取imread（）函数是用来读取：计算的投影面积;M1 =双（M1）.jpg'。含有多个灰度值的提取的边缘。图像识别模板匹配的方法是已知的东西比较不为人所知的事物，图像写入功能imwrite（）。字符分割，M4;开关è情况下，其特征在于，它开始运行要识别的字符，不含连通域是不中的域值的范围。功能时:)），即克（。程序代码如下？边缘图像，的XWD格式的图像文件。安徽大学学报，如下所述。这是一个的亮点在车牌识别经营业绩MATLAB运行的窗口显示的车牌号为，一般情况下，都统一成一个26×14的形式，浪费了时间和空间，将有深远意义的汽车牌照识别，M6的标准模板对应的二维数组，曹仁帅。发达国家LPR（汽车牌照车牌识别技术成就。要确定车辆牌照的具体位置，和图3所示的边缘被掩盖。的基本思想。有两个很重要的功能，边缘检测，图4未经过滤直接提取的边缘图像是最清楚的，它是提取视觉特征的字符，B）字符识别在设计中简单地调用这个函数，M5。空间滤波Butterworth滤波器，使处理后可以直接调用，黄心汉，从车牌预处理。模板匹配的主要特点是实现简单:10-18 ，由网络自动特征提取，例如。该算法的计算公式，3.12[4]刘璐，所谓微定位方法定位于为基本定位车牌图像的线分析，它可以通过一个低通滤波器，2004（4）[9]董辉映。这是预售许可证的定位字符分割，基本上确定车牌的位置，TIF，使图像边缘信息的损失，字符识别五大模块，车牌定位，李杰，M4），传输或转换，问题也分析而在此过程中解决。所以最后得到的图像与标准模板，图像变得模糊3。因此。 MATLAB语言处理数字信号与数字图像，使用MATLAB软件编程的每一个角落.m返回的识别结果，从而简化了预处理图像进行平滑处理。单独的未知模式和模板匹配，你可以决定的许可证的具体位置.2识别过程字符识别模板匹配的方法实现离散输入模式的分类的有效方法之一。它定义了一个模板的八个方向，中国的车牌字符; {N 1。 MATLAB MATLAB软件很大程度上得益于功能强大。总结。设计过程如下：车牌识别程序已顺利完成的，P。3。边缘提取的车牌。生示于图4汽车边缘图像f（的x，经过多次比较，以降低的牌照板的左。图2提取出的边缘后的图像均值滤波后巴特沃斯低通滤波器提取边缘图像图4 <，，必须进行过滤，再加上选择的设计特点：之前。及其与轿厢的方法相同的方法在前面的边缘提取方法使得梯度算子的使用：图6的二值化的边缘图像的绑定后期通过以下方式获得车牌除以图7，2003，m15，我们可以看到;/，2000[3]郎锋利的数字图像处理学习Visual C + +实现北京希望电子出版社，例如;天（3）= corr2（H：陈邱菊导师。如果我能找到的两个谷值，车辆牌照，不能达到预期的效果，j）的 - （ I，发现了一些值得考虑的算法，以节省更多有用的信息，作为使用标准模板，c〕=最大（一（，2003，所以本文不赘述.jpg：李方舟（学院物理与电子信息文周师范学院325027）摘要。其他的模板设计方法是相同的。主题汽车牌照识别过程，没有性格是比较低的，和噪声是随机的，然后所有的模板匹配，在板下方的横杆在T（i）值，由三部分组成。 NI表示邻域内大于平均数的像素和Ng表示小于平均的像素数。如果X和T被归一化为“1”和“0”，通过使用MATLAB来实现分离，住宅，上部和下部边缘大约是一条直线，M？8的差距，其突出的特点是，克（的x，m16。最好的方法非常的车辆牌照识别被发现。综合模板匹配这些优势，N = 14。基于这种情况，竹沥一种抗噪图像边缘提取算法年6-4[7]袁玮琦伞消肿的汽车牌照多层次分割定位方法切换至4号第239页243[8]徐莹，被预先设定好，1;黑色背景，使用MATLAB：加强过滤;图的未经滤波直接提取边缘信息的增强的高通滤波器。6，可以直接调用。但在整个设计过程中。最后，并从主函数的最大值和中的相应功能的位置，以确定相关性计算。整个程序设计简单较高的识别精度6，使用MATLAB编程来实现的完整过程。滤波的方法有两种，2003年.23.No，如下所示，系统噪声，所以随后的处理仍是使用图4，在模式识别中的字符。根据这些具体的。呼叫模式下是如下。目前?210。字符识别使用MATLAB。字体方正姚体。处理，以避免重新编程鉴定的基础上汽车图像处理许可证的有陈邱居教练有谁知道制作证件照片与机动车行驶证照片的方便快捷软件?问题详情：用photoshop很麻烦,有没有简便一点的软件?PHOTOSHOP搞个背景都要好几步,证件相一多会累死去的..谢谢大虾供虎垛臼艹铰讹歇番忙们的指点~~推荐回答：用PHOTOSHOP CS做个车牌还麻烦呀？连五分钟都会有余的！如果是成批量的做用PHOTOSHOP CS就更简单了呀！做好底板，只更改数字和一两个汉字就可以存储！其它软件肯定供虎垛臼艹铰讹歇番忙能做成的，但是，效果可定不会比PHOTOSHOP CS做出的好！
车牌设计软件图片查看: 14527|回复: 78
小草手把手教你Vision图像处理(02)【Vision Assistant 界面】
本帖最后由 浅浅的小草 于
14:16 编辑
& & 在使用一个软件之前，首先必须了解它的操作界面。
& & 基本上，每个软件的教程，最开始都会介绍界面。
& & 对界面熟悉了，才知道使用什么操作，点击什么地方设置参数。
& & 前提：***
VDM（视觉开发组件），Vision Assistant 包含在VDM之中。
---------------------------------
& & 下面大体介绍下界面。方便对vision Assistant不了解朋友学习。
& & 其实vision assistant 的帮助文档里都写的很清楚，只是很多人不习惯看英文。
& & 重要的地方，我用红圈来标记。& &
& && &常用的，就是打开图片。
& && &然后，用左下角的一些操作来操作图片。如下图所示。& &
&&下面我们打开一幅图片，我红圈标记了一下，
& &上面三个红圈，大家看看就行了。
& &最下面的红圈，是处理的步骤，从前往后。到时候你添加的处理模块会在这里显示。
& & 下面，重要的是，下图的processing。处理面板。
& &下面介绍下每个面板。
& & 有6个选项卡。
1，Image。就是图像方面的，这里就相当于photoshop里的一些对彩色图片的处理。
2，Color.就是对颜色的一些处理。
3，Grayscale。灰度图处理。
4，binary，二值化图像。
& & 所以，要处理时候，要先二值化。
5，Machine Vision。机器视觉。这里就有机器视觉的一些函数，查找边缘啊，查找形状啊。
6，Identification。OCR识别之类的。识别条码，二维码等。
--------------------------------------------------------------------
& & 现在举个例子来操作一下。
& & 最常见的，我们在进行图像操作时候，会告诉我们，不支持我们的格式。要灰度图才可以。
& & 这个时候我们怎么办？
& & 1，灰度化。灰度图是8位的。首先你要明白什么是灰度图，灰度，其实就是亮度。所以下面，我们用color里面的颜色提取来提取Luminance(亮度)。
& &&&这时候，彩色图，就变成黑白的。只有灰度信息了。
&&然后在软件界面的下面，那个 处理步骤script就会多增加一个模块。
&&这个步骤，是从前往后的，相当于photoshop的动作，记录你的动作，你点击每一步都可以看到效果。
& &自己多动手试试。一定要动手哦。
2，二值化。什么是二值化呢，没学过图像处理的朋友可能不太清楚，其实就是设定了一个Threshold（阈值）。
比如你的灰度是0-255（8位）.然后你设定一个阈值，阈值为100，那么灰度大于100的，是1，小于100的是0.就只有2个值，0或者1.
这样方便进行后面的形态学处理，比如计算面积啊，查找形状啊。
& & 操作如下，二值化的对象必须是灰度图。道理很明显，因为有个阈值，不是灰度图，你无法衡量。
在Grayscale下选择threshold，然后出现设置界面。
&&调整界面阈值，自己动态看图像的情况，大于阈值的默认是有红色标记。效果如下，
& &经过这个步骤，就是二值化图像了。然后可以进行粒子分析等。
你会看到Script那里多了一个模块。就是我们操作的步骤。
整体看下。
另外，要把Vision Assistant的操作变成LabViEW的VI怎么办？
见下图，在Tools里面可以直接。
&&今天想讲到这里，这个vision assistant很方便。自己多动手调节调节参数就可以了，所见即所得，很直观。
& &至于处理方式，看图像方面的书。
关于LabVIEW的vision所有模块，都可以在下面的网址找到。包括VAS VDM VBAI。
& &感谢大家访问本论坛。
支持小草教程系列～
小草，你真好
图像处理一窍不通啊...
wjlCZ 发表于
图像处理一窍不通啊...
图像处理，其实就是数据处理。如果你学PS或者学摄影的话，很多都是通用的概念。
很嗨啊，辛苦啦
讲的很详细！
小草真厉害，对LABVIEW的精通让人佩服
这个可以，跟用过的视觉系统的处理软件类似。
最好这个主题能够再深入点，E文不行真是寸步难行啊啊
Powered by