轮廓分析：机器视觉的必备技术（基础教程——第 8 部分）

轮廓分析概述

轮廓分析是机器视觉中的一项基本技术，是指对图像中的物体边缘进行检测和分析。轮廓分析可以实现许多不同的目标，包括：

• 图像分割：轮廓分析可以将图像中的物体与背景区分开来，从而实现图像分割。
• 尺寸测量：轮廓分析可以测量物体的尺寸，如长度、宽度、面积和周长。
• 缺陷检测：轮廓分析可以检测物体的缺陷，如裂纹、划痕和变形。
• 轮廓匹配：轮廓分析可以将图像中的物体与已知的轮廓进行匹配，从而实现目标识别。
• 轮廓分类：轮廓分析可以将图像中的物体分类，例如将水果分类为苹果、香蕉和橘子。

轮廓提取

轮廓提取是轮廓分析的第一步，是指从图像中提取物体的边缘。轮廓提取有许多不同的方法，包括：

• 边缘检测：边缘检测是一种最常见的轮廓提取方法，是指检测图像中亮度发生突然变化的地方。
• 阈值分割：阈值分割是一种简单而有效的轮廓提取方法，是指将图像中的像素分为两类：前景像素和背景像素。
• 区域生长：区域生长是一种基于区域的轮廓提取方法，是指从图像中选取一个种子点，然后将与种子点相邻的像素加入到轮廓中。

轮廓分析

轮廓提取之后，就可以对轮廓进行分析。轮廓分析包括许多不同的操作，如：

• 轮廓面积：轮廓面积是指轮廓所包围的区域面积。
• 轮廓周长：轮廓周长是指轮廓的长度。
• 轮廓质心：轮廓质心是指轮廓的几何中心。
• 轮廓方向：轮廓方向是指轮廓的主轴方向。
• 轮廓凸包：轮廓凸包是指将轮廓所有点包住的最小凸多边形。

轮廓匹配

轮廓匹配是指将图像中的物体与已知的轮廓进行匹配。轮廓匹配有许多不同的方法，包括：

• 模板匹配：模板匹配是一种最常见的轮廓匹配方法，是指将图像中的物体与一个已知的轮廓进行比较。
• 相关匹配：相关匹配是一种基于相关性的轮廓匹配方法，是指计算图像中的物体与一个已知的轮廓的相关系数。
• Hausdorff距离：Hausdorff距离是一种基于距离的轮廓匹配方法，是指计算图像中的物体与一个已知的轮廓之间的最大距离。

轮廓分类

轮廓分类是指将图像中的物体分类。轮廓分类有许多不同的方法，包括：

• 支持向量机：支持向量机是一种最常见的轮廓分类方法，是指将图像中的物体投影到一个高维空间，然后使用支持向量机进行分类。
• 决策树：决策树是一种基于决策树的轮廓分类方法，是指将图像中的物体根据其特征进行分类。
• 神经网络：神经网络是一种基于神经网络的轮廓分类方法，是指将图像中的物体输入到神经网络，然后由神经网络进行分类。

LabVIEW中的轮廓分析工具包

LabVIEW中提供了丰富的轮廓分析工具包，包括：

• 轮廓提取工具：用于提取图像中的轮廓。
• 轮廓分析工具：用于分析轮廓的面积、周长、质心、方向和凸包。
• 轮廓匹配工具：用于将图像中的物体与已知的轮廓进行匹配。
• 轮廓分类工具：用于将图像中的物体分类。

利用LabVIEW的轮廓分析工具包，可以快速而轻松地实现各种机器视觉应用。