局部斑点重心,寻找与模板相似的斑点,并计算指定数目斑点的重心坐标平均值。
通过图像方法主处理下拉框选择 局部斑点重心
【鼠标操作】通过鼠标改变 ROI 的大小,并拖放至适当的位置作为学习的模板。
鼠标点击要分析的斑点后,斑点会被着成蓝色。算法将会计算 ROI 内指定个数的斑点的重心平均值。
【方法学习】保存该方法及模板。
因为默认 ROI 内斑点的数目是 1,所以它会计算 ROI 内按面积最大的第一个斑点的重心返回结果。
点击高级参数进行匹配类高阶调整
【个数】希望寻找的目标数量
【分数】目标与模板间的相似度分数
【比例容差】目标与模板间的大小比例变化
【角度基准】目标在图像中的旋转角度
【角度容差】在<角度基准>基础上的寻找角度范围
【匹配位置】分数最大,最左边的,最右边的,最上边的,最下边的
当图像中存在多个目标时,可选择返回其中符合位置的一个。
【相关模式】Standard、Gain Normalized、Offset Normalized 及 Normalized
Standard:目标区域与模板间直接的相关度计算
Gain Normalized:针对图像产生对比度变化,先进行增益归一化后再进行相关度计算
Offset Normalized:针对光照引起的明暗变化,先进行像素值整体偏移归一化后再进行相
关度计算
Normalized:考虑 Gain 和 Offset 变化的归一化相关度计算方式
【模板修改】弹出模板修改框对模板进行修改
模板修改
如模板存在干扰区域,可通过鼠标操作进行模板修改。
如下图,算法将不再考虑被涂的红色区域像素。
点击高级参数进行斑点类高阶调整
【斑点选择】面积最大,面积最小,最左边的,最右边的,最上边的,最下边的
在局部斑点重心方法中,该选项无效。位置的选择由匹配决定。
【斑点个数】ROI 内要计算的斑点数目
【面积筛选】剔除设置的面积范围之外的斑点
【保存参数】保存设置的参数至 ini 文件
【图像处理】根据参数对图像进行处理
实例
图中两圆的面积为 12000,高级参数设置面积范围[10000 13000],计算斑点数目为 2,执行处理后得到的结果如下:
返回两个圆斑点的重心平均值。
函数取值
执行 SY_IP_ImgProc()进行处理,返回 ImgProcResult 结果。其中,X、Y 为斑点重心坐标平均值;
BlobFeretAngle 为设定的斑点数目中面积最大者的最小内接矩形角度,BlobArea 为其面积,FeretX、
FeretY 为最小外接矩形中心 XY,FeretWidth、FeretHeight 为最小外接矩形长宽。即在局部斑点重心方法中,只返回最大面积斑点的上述特征值。