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基于Vision Assistant的图像处理实用教程调查

时间:2013-09-07来源:机器视觉网http://shixinhua.com 作者:石鑫华 点击: 999999次
铜鞋们,《基于视觉助手图像处理实用教程》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,如果没有更多期待的,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。
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其它
投票与建议页面请往论坛参与:
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目录
基于Vision Assistant的图像处理实用教程         18
第一章 基本概念  18
第一节 数字图像  18
数字图像的定义     18
数字图像的属性     18
图像类型         19
图像文件         21
NI视觉图像的内部表示         21
图像边界         22
图像掩模         24
第二节 显示  25
图像显示         25
调色板     27
无损覆盖         34
第三节 ROI兴趣区域    35
ROI概念 35
Point Tool点工具    35
Line Tool线工具      36
Broken Line Tool折线工具      37
Freehand Line Tool徒手线工具      37
Rectangle ROI tool矩形ROI工具 38
Rotated Rectangle ROI tool旋转矩形ROI工具    39
Oval ROI tool椭圆ROI工具   39
Annulus ROI tool环形ROI工具     40
Polygon ROI tool多边形ROI工具 41
Freehand Region ROI tool徒手画的区域ROI工具       41
Magic Wand Tool魔棒工具    42
Tolerance公差         43
第四节 设置成像系统  44
成像系统概述         44
采集图像的质量     46
第五节 空间标定  49
标定介绍         49
什么时候使用标定         50
标定算法         50
空间标定概念         52
深入探讨         59
第二章 界面与菜单       65
第一节 启动欢迎界面  65
第二节 功能界面  71
Acquire Images采集图像界面       71
Browse Images浏览图像界面       75
Process Images处理图像界面       77
第三节 File文件菜单    84
Open Image:打开图像          84
Open AVI File:打开AVI文件         85
Save Image:保存图像  85
New Script:新建脚本   89
Open Script:打开脚本  90
Save Script:保存脚本   90
Save Script As:脚本另存为  91
Acquire Image:采集图像     91
Browse Images:浏览图像   91
Process Images:处理图像   92
Print Image:打印图像 92
Preferences:优先参数选择 93
Exit:退出       95
第四节 Edit编辑菜单   95
Edit Step:编辑步骤       95
Cut:剪切       95
Copy:复制     96
Paste:粘贴   96
Delete:删除 96
第五节 View查看菜单 96
Zoom In:放大        97
Zoom Out:缩小     97
Zoom 1:1:原始图像      97
Zoom to Fit:适合窗口  97
第六节 Image图像菜单        97
Histgram:直方图 99
Line Profile:线剖面图   99
Measure:测量      99
3D View:三维视图        99
Brightness:亮度   100
Set Coordinate System:设置坐标系    100
Image Mask:图像掩码         100
Geometry:几何    100
Image Buffer:图像缓存        100
Get Image:获取图像   100
Image Calibration:图像标定        100
Image Correction:图像修正         100
Overlay:覆盖         100
Run LabVIEW VI:运行LabVIEW VI       101
第七节 Color彩色菜单 101
Color Operators:彩色运算  102
Color Plane Extraction:彩色平面抽取          102
Color Threshold:彩色阈值   102
Color Classification:彩色分类      103
Color Segmentation:彩色分段     103
Color Matching:彩色匹配    103
Color Location:彩色定位      103
Color Pattern Matching:彩色模式匹配       103
第八节 Grayscale灰度菜单 103
Lookup Table:查找表    105
Filters:滤波  105
Gray Morphology:灰度形态学     105
Gray Morphological Reconstruction:灰度形态学重建        105
FFT Filter:快速傅立叶变换滤波  105
Threshold:阈值     105
Watershed Segmentation:分水岭分割        105
Operators:运算    105
Conversion:转换  105
Quantify:量化       106
Centroid:质心       106
Detect Texture Defects:检查纹理缺陷       106
第九节 Binary二值菜单        106
Basic Morphology:基本形态学    107
Adv. Morphology:高级形态学      107
Binary Morphological Reconstruction:二值形态学重建     107
Particle Filter:粒子滤波        107
Binary Image Inversion:二值图像反转        108
Particle Analysis:粒子分析  108
Shape Matching:形状匹配  108
Circle Detection:圆检测       108
第十节 Machine Vision机器视觉菜单 108
Edge Detector:边缘检测     109
Find Straight Edge:查找直边        110
Adv. Straight Edge:高级直边        110
Find Circular Edge:查找圆边        110
Max Clamp:最大卡尺  110
Clamp(Rake):卡尺(耙子)         110
Pattern Matching:模式匹配         110
Geometric Matching:几何匹配   110
Contour Analysis:轮廓分析 110
Shape Detection:形状检测  110
Golden Template Comparison:极品模板比较     111
Caliper:测径器、卡尺 111
第十一节 Identification识别菜单         111
OCR/OCV:光学字符识别     112
Particle Classification:粒子分类  112
Barcode Reader:条码读取  112
2D Barcode Reader:二维条码读取     112
第十二节 Tools工具菜单      112
Batch Processing:批量处理          112
Performance Meter:性能测量     118
View Measurements:查看测量   118
Create LabVIEW VI:创建LabVIEW VI代码 119
Create C Code:创建C代码 119
Create .NET Code:创建.NET代码        120
Activate Vision Assistant:激活视觉助手     121
第十三节 Help帮助菜单       122
Show Context Help:显示上下文帮助  122
Online Help:在线帮助  123
Solution Wizard:解决问题向导   123
Patents:专利         123
About Vision Assistant:关于视觉助手         123
第三章 采集图像  124
第一节 Acquire Image采集图像  125
第二节 Acquire Image(1394,GigE,or USB)采集图像(1394、千兆网、USB) 126
Main选项卡   127
Attributes属性选项卡   136
第三节 Acquire Image(Smart Camera)从智能相机中采集图像 141
第四节 Simulate Acquisition仿真采集 143
第四章 浏览图像  148
第五章 图像处理-Image图像       151
第一节 Histogram直方图     151
Histogram选项卡  153
Main选项卡   157
第二节 Line Profile线剖面图         159
Line Profile选项卡  160
Main选项卡   162
第三节 Measure测量   163
Measure选项卡     165
第四节 3D View三维视图    172
3D View选项卡       175
第五节 Brightness亮度         180
Brightness选项卡  182
第六节 Set Coordinate System设定坐标系 190
Settings选项卡       192
第七节 Image Mask 图像掩模     198
Mask选项卡   200
第八节 Geometry几何 210
Geometry选项卡   212
第九节 Image Buffer图像缓存     226
Image Buffer选项卡       228
图像缓存实例         231
第十节 Get Image获取图像         235
Main选项卡   237
获取图像实例         239
第十一节 Image Calibration图像标定          242
Main选项卡   243
Calibration Data标定数据选项卡 245
图像标定实例         250
第十二节 Image Correction图像校正 251
Image Correction图像校正选项卡        253
图像校正实例         255
第十三节 Overlay覆盖 257
Overlay选项卡        257
Layer Management选项卡    278
第十四节 Run LabVIEW VI运行LabVIEW函数   279
Main选项卡   280
调用VI实例   283
VI Control选项卡   284
第六章 图像处理-Color颜色         288
第一节 Color Operators颜色运算        288
Color Operators选项卡 291
颜色运算实例         295
第二节 Color Plane Extraction颜色平面抽取      312
Extract Color Plane选项卡     313
第三节 Color Threshold颜色阈值         325
Color Threshold选项卡  326
颜色阈值实例         330
第四节 Color Classification颜色分类   336
Main选项卡   336
颜色分类实例         341
第五节 Color Classification Training Interface颜色分类训练接口      347
颜色分类训练接口界面         347
颜色分类训练接口菜单         359
第六节 Color Segmentation颜色分割 376
Main选项卡   378
Settings选项卡       379
Pixel Mapping选项卡     386
颜色分类实例         387
第七节 Color Matching颜色匹配          388
Template选项卡     390
Create Template创建模板     391
Settings选项卡       393
颜色匹配实例         394
第八节 Color Location颜色定位  400
Template选项卡     402
Create Template创建模板     402
Settings选项卡       409
颜色定位实例         409
第九节 Color Pattern Matching颜色模式匹配    411
Template选项卡     413
Create Template创建模板     414
Settings选项卡       416
颜色模式匹配实例         419
第七章 图像处理-Grayscale灰度         421
第一节 Lookup Table查找表          421
Image Source图像源      425
Equalize均衡  425
Reverse反转  426
Logarithmic对数     427
Exponential指数     429
Square平方     431
Square Root平方根         432
Power X幂X    432
Power 1/X幂1/X     433
Power Value幂值    434
第二节 Filters滤波        441
Smoothing-Low Pass平滑-低通滤波器 444
Smoothing-Local Average:平滑-局部平均滤波器       448
Smoothing-Gaussian平滑-高斯滤波器 451
Smoothing-Median平滑-中值滤波器    453
Edge Detection-Laplacian边缘检测-拉普拉斯滤波器 455
Edge Detection- Differentiation边缘检测-微分滤波器         465
Edge Detection-Prewitt边缘检测-普瑞维特滤波器     466
Edge Detection-Sobel边缘检测-索贝尔滤波器    470
Edge Detection-Roberts边缘检测-罗伯茨滤波器        474
Edge Detection-Canny边缘检测-坎尼滤波器       477
Convolution-Highlight Details卷积-高亮细节滤波器   484
Convolution-Custom卷积-自定义滤波器      487
第三节 Gray Morphology灰度形态学 489
Dilate膨胀      491
Erode腐蚀       494
Close闭   496
Open开   498
Proper Close适当闭        502
Proper Open适当开        504
Auto Median自动中值   507
第四节 Gray Morphology Reconstruction灰度形态学重建         511
Gray Morphology Reconstruction选项卡       512
灰度形态学重建实例     516
形态学重建扩展     520
更多讨论         531
第五节 FFT Filter快速傅里叶变换滤波器   531
频域分析介绍         531
什么时候使用频域分析         532
频域分析概念         532
深入讨论频域分析         539
快速傅里叶变换实例     541
第六节 Threshold阈值(二值化)      548
全局灰度阈值Global Grayscale Thresholding       548
全局颜色阈值Global Color Thresholding       573
局部阈值Local Thresholding 576
阈值需要考虑的问题     585
第七节 Watershed Segmentation分水岭分割    585
什么时候使用形态学分割     586
形态学分割概念     586
分水岭变换     587
扩展阅读Vincent &Soille’s算法          589
Watershed Segmentation分水岭分割实例  590
第八节 Operators运算 597
Average平均值       599
Min最小值      600
Max最大值     601
Clear if <小于清除  603
Clear if < or =小于等于清除   604
Clear if =等于清除  605
Clear if > or =大于等于清除   606
Clear if >大于清除  607
第九节 Conversion转换        608
第十节 Quantify量化    616
第十一节 Centroid质心        618
第十二节 Detect Texture Defects检测纹理缺陷         621
检测纹理缺陷概述         622
什么时候使用纹理缺陷检测         622
从纹理缺陷检查中期望得到什么         623
纹理检查例子         625
第十三节 Texture Training Interface纹理训练接口    636
纹理训练接口基本操作         636
纹理缺陷检测的深入探讨     656
第八章 图像处理-Binary二值       663
第一节 Basic Morphology基本形态学          663
Gradient In梯度内 669
Gradient Out梯度外       669
Auto Median自动中值   671
Thick粗化        671
Thin细化          674
Hit-Miss Function击中击不中函数        677
第二节 Advanced Morphology高级形态学 678
什么时候使用高级形态学     680
高级形态学概念     680
Remove small objects删除小目标         680
Remove large objects删除大目标          684
Remove border objects删除边界目标  688
Fill holes填充孔洞  689
Convex Hull凸包     691
Skeleton骨架  693
Separate objects分割目标     697
Label objects标记目标  698
Distance距离 702
Danielsson丹尼尔森      705
Segment image分割图像       707
第三节 Binary Morphology Reconstruction二值形态学重建      710
Binary Morphology Reconstruction选项卡    711
二值形态学重建实例     714
第四节 Particle Filter粒子过滤    716
Particle Filter粒子过滤概述  716
Particle Filter粒子过滤实例  718
Particle Measure粒子测量    720
第五节 Binary Image Inversion二值图像反转     733
二值图像反转函数概述         733
二值图像反转函数的作用     735
第六节 Particle Analysis粒子分析        737
粒子分析概述         737
粒子分析实例         741
第六节 Shape Matching形状匹配        743
形状匹配概述         743
形状匹配实例         745
第八节 Circle Detection圆检测    757
基本原理         757
Circle Detection选项卡 758
圆检测实际应用     760
第九章 图像处理-Machine Vision机器视觉         761
第一节 Edge Detector边缘检测  761
Edge Detection边缘检测       761
什么时候可以使用边缘检测         762
Edge Detection Concepts边缘检测概念       764
NI Vision中的Edge Detection边缘检测       780
边缘检测实例         796
第二节 Find Straight Edge查找直边     799
Main主体        800
Settings设置  800
Advanced高级         816
Result结果      818
查找直边应用实例         819
第三节 Advanced Straight Edge高级直边   822
Main主体        823
Edge Detector Settings边缘检测设置  823
Straight Edge Settings直边设置    833
Result结果      839
高级直边实例         841
第四节 Find Circular Edge查找圆边     842
Settings设置  844
Advanced高级         846
Results结果    847
查找圆边实例         848
第五节 Max Clamp最大夹钳        850
Settings设置  852
最大卡尺实例         865
第六节 Clamp(Rake)夹钳(耙子)         867
Clamp卡尺设置      869
卡尺(耙子)实例         875
第七节 Pattern Matching模式匹配     879
模式匹配介绍         879
什么时候使用模式匹配         879
从模式匹配工具中期望得到什么         880
模式匹配技术         881
深入了解归一化互相关         883
视觉助手中模式匹配     884
模式匹配例子         899
第八节 Geometric Matching几何匹配         901
几何匹配介绍         901
什么时候使用几何匹配         901
什么时候不应该使用几何匹配     903
从几何匹配期望得到什么     903
几何匹配技术         906
使用标定图像进行几何匹配         912
深入探讨         913
NI视觉助手中的几何匹配    916
几何匹配实例         943
第九节 Contour Analysis轮廓分析       945
轮廓分析介绍         945
什么时候使用轮廓分析         945
轮廓分析的概念     946
深入探讨         950
视觉助手中的轮廓分析         951
轮廓分析实例         974
第十节 Shape Detection形状检测        976
Curve Settings曲线设置         977
Shape形状      980
Min Width最小宽度       982
Settings设置  984
形状检测实例         986
第十一节 Golden Template Comparison金板对比      988
金板对比介绍         988
什么时候使用金板对比         988
金板对比的概念     989
视觉助手中的金板对比         992
金板匹配实例         1008
第十二节 caliper卡尺   1018
Geometric Feature几何特征 1021
Available Points有效点  1021
Select需要选择多少点  1021
Measure测量 1022
Reset重置       1022
Select All选择所有 1022
Distance距离 1022
Mid Point中点         1022
Perpendicular Projection垂直投影(垂足及点到直线的距离)         1023
Lines Intersection直线交点   1024
Angle from Horizontal直线与水平线的夹角         1025
Angle from Vertical直线与垂线的夹角          1026
Angle Defined by 3 Points由三点测量角度(两条相交的直线)       1027
Angle Defined by 4 Points由四点测量角度(未相较的直线)   1028
Bisecting Line角平分线(两直线间的中线)      1029
Mid Line点与直线之间的中线      1029
Center of Mass质心       1030
Area面积         1031
Line Fit拟合直线    1032
Circle Fit拟合圆      1034
Ellipse Fit拟合椭圆         1035
卡尺实例         1035
第十章 图像处理-Indentification识别 1039
第一节 OCR/OCV光学字符识别验证  1039
OCR介绍         1039
什么时候使用OCR         1039
训练字符         1040
阅读字符         1041
OCR引用         1042
概念与术语     1042
视觉助手中的OCR         1050
字符识别实例         1096
第二节 Particle Classification粒子分类        1099
分类介绍         1099
什么时候使用分类         1099
训练分类器     1099
分类样本-二值粒子分类        1100
分类样本-颜色分类        1105
分类方法-最近邻Nearest Neighbor      1107
分类方法-支持向量机Support Vector Machines  1110
选择正确的参数     1114
自定义分类器         1115
深入探讨         1115
视觉助手中的粒子分类         1121
粒子分类实例         1145
第三节 Barcode Reader条码阅读器    1147
仪器阅读简介         1147
仪表测量函数Meter      1148
LCD函数 1153
条码函数Barcode  1155
视觉助手中的条码阅读         1156
条码阅读实例         1162
第四节 2D Barcode Reader二维码阅读器  1172
二维码概述     1172
影响二维码识别的因素         1172
二维码识别概念-数据矩阵概念   1173
二维码识别概念-QR码概念 1182
视觉助手中的二维码阅读     1184
二维码阅读器实例         1225
第十一章 视觉助手应用实例大全       1230
第一节 光盘表面划痕检测  1230
第二节IC引脚间距测量        1233
第三节 字符正反检测  1240
第四节 Mark点定位     1244
第五节 线宽尺寸检查  1248
第六节 LED杯底位置与方向检测        1253
第七节 轴承表面缺口检查  1256
第八节 保险丝有无检查       1260
第九节 编带机元件方向判断       1266
第十节 手机摄像头对位       1272
第十一节 晶片划痕检查       1279
第十二节螺孔有无攻牙         1282
第十三节异形元件定位         1290
第十四节 小金属件正反检测       1292
第十五节 药品有无检测       1299
第十六节 二维码识别  1300
第十七节 轴尺寸测量  1303
第十八节 PCB板上元件有无判断        1307
第十九节USB接口弹片高度测量         1311
第二十节 排线数量与线序检查  1316
第十二章 基于LabVIEW的图像处理编程  1321
第一节 基于LabVIEW的图像处理环境需求       1321
第二节 图像内存的分配与图像保存  1322
第三节 使用IMAQdx驱动相机采集图像    1326
第四节 调用DLL驱动相机采集图像   1337
第五节 使用视觉助手生成图像处理函数并优化处理速度       1349
第六节 输入输出信号操作  1361
第七节 视觉与运动控制的结合  1372
 
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