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[投票] 基于Vision Assistant的图像处理实用教程调查

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  • TA的每日心情

    1 小时前
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    [LV.10]100FPS

    发表于 2013-9-7 14:57:23 | 显示全部楼层 |阅读模式
    基于Vision Assistant图像处理实用教程调查
    铜鞋们,经过一个月的奋战,《基于视觉助手的图像处理实用教程》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(请看沙发),如果没有更多期望的,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。
    100元
    200元
    300元
    400元
    500元
    其它(赞助100万、用盗版……)

    * H7 O: `4 L% m) O. |4 L  p1 `4 D3 _; P
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  • TA的每日心情

    1 小时前
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    [LV.10]100FPS

     楼主| 发表于 2013-9-7 14:57:52 | 显示全部楼层
    目录+ j# n  d, s6 |6 H: O. h& o6 w
    NI视觉助手Vision Assistant教程        18/ \1 k% M  _  [' ~
    第一章 基本概念        18' u# ~  o8 u) N9 r, l
    第一节 数字图像        18+ |  R- I+ o8 ~5 h
    数字图像的定义        18
    ! |/ x8 x0 I  B; m数字图像的属性        18
    9 R4 T$ K/ Q- i0 q图像类型        19
    $ g/ s% B7 p1 i. z' t, d/ ?5 a' T图像文件        217 J3 X) I- X4 q7 {" K8 x% O6 w, y
    NI视觉图像的内部表示        21
    , }. f5 e0 R( R3 o+ W: P, y4 f6 r图像边界        22
    . _. r$ ?8 f9 O1 r) C4 t, }0 g图像掩模        24- O6 F' B& N  B5 J  V$ r
    第二节 显示        25" Z) |- _, j- J8 k; p: w
    图像显示        25. f7 s8 l% f$ ~4 A# M0 n/ r, e& T
    调色板        27
    $ t+ \# C. z9 F8 `无损覆盖        34, ?2 m. N8 K# \5 m; l" b- U! {
    第三节 ROI兴趣区域        35
    ; K/ D% d6 J+ `( u" U7 F1 t; {ROI概念        35
    ) E% f' ~0 W( _, m2 ^; _2 E+ SPoint Tool点工具        35
    1 s7 O- x# L6 |7 l" c7 XLine Tool线工具        368 r& z0 x. c4 k6 b* u
    Broken Line Tool折线工具        37
    : B' \/ O- b3 K& gFreehand Line Tool徒手线工具        37
    $ D$ X* p* Y) z) N5 d1 ?' a* c2 [5 aRectangle ROI tool矩形ROI工具        38- G# O6 h- B8 r* r2 v0 w$ h
    Rotated Rectangle ROI tool旋转矩形ROI工具        39, ~: X  x: S( E0 M' K9 v! P
    Oval ROI tool椭圆ROI工具        39
    6 ?9 j9 ]! E7 O0 F6 b6 V) X$ t7 BAnnulus ROI tool环形ROI工具        40
    9 k9 z- ~/ s4 _+ }7 BPolygon ROI tool多边形ROI工具        41
    / T+ x% J) m+ J7 v6 {% w) N# W. cFreehand Region ROI tool徒手画的区域ROI工具        41% f6 o1 o5 l  u7 a4 o0 X5 M  H7 S! o
    Magic Wand Tool魔棒工具        42$ h9 h* ^" J% B) b0 o
    Tolerance公差        43% p4 g5 ]) [, X5 g% Q7 u
    第四节 设置成像系统        44' ]) p9 w7 F; C. n, G0 u
    成像系统概述        44' S3 {5 }2 ^5 H) t; }) }" X  |- W
    采集图像的质量        46
    5 W. D, A3 m6 z$ B/ t第五节 空间标定        49
    0 u7 m# T/ F9 J$ v$ ^9 @标定介绍        49
    1 O- j2 g( k  q6 N7 O( G什么时候使用标定        50- Y& c2 J( @1 z2 f4 \0 n: W  C
    标定算法        50
    ( o0 t$ e7 J& L, }5 R空间标定概念        52- Y  v6 Y- c1 X7 U
    深入探讨        59
    & F( F3 }( x* f8 c( j第二章 界面与菜单        65
    6 D' @  ?6 l  `! u% {" Z1 q第一节 启动欢迎界面        65" C: c( u) _+ x- [6 Y: s. i* P
    第二节 功能界面        714 b- ?* ^- P' c% v; L, {# I
    Acquire Images采集图像界面        71  _  O6 p  g0 S. m- ~/ C
    Browse Images浏览图像界面        750 u2 U" @& U1 i" U. Z5 a
    Process Images处理图像界面        77  W/ }, t$ `" [+ m" Z" T+ h
    第三节 File文件菜单        842 ^; i( V; [2 [& ~, {
    Open Image:打开图像        84
    5 X8 i2 |' Q( ^; X3 g: ]Open AVI File:打开AVI文件        85. Y' H3 p7 x# o4 c* B
    Save Image:保存图像        857 A7 y+ F. X7 L& d; T5 G1 K
    New Script:新建脚本        89% Q! t% T6 i* v
    Open Script:打开脚本        90
    # D  G1 M( _- D+ C" aSave Script:保存脚本        901 i* Z1 U$ [) \2 A1 h5 o1 @* w
    Save Script As:脚本另存为        917 ]6 q6 E$ e4 D7 Y% O& V0 Y
    Acquire Image:采集图像        91' c" |0 Q+ `- H. \. Q- N
    Browse Images:浏览图像        91# X) I8 a- n* e- r
    Process Images:处理图像        92  U+ b/ Q  N4 _% f
    Print Image:打印图像        92
    ' U# z+ D. {3 G# `Preferences:优先参数选择        93
    ( R9 q# T3 u9 oExit:退出        95
    . @3 n+ a0 V% T6 E  @* h第四节 Edit编辑菜单        95
    9 Z# S6 {# [, e# a0 c6 z. oEdit Step:编辑步骤        95
    $ f9 v9 p: ]% a3 e/ yCut:剪切        95
    4 J! a4 p1 K* H2 lCopy:复制        96
    2 I) b6 @: }0 ?9 aPaste:粘贴        96
    7 i! T* K1 `8 l! m: a0 F% n  c# cDelete:删除        96
    , j8 y: v2 `- X第五节 View查看菜单        96
    % O& ~- f' s+ V1 TZoom In:放大        976 T  W  F! T" p  K# t
    Zoom Out:缩小        97
    - ~. f1 ?: t/ Y7 sZoom 1:1:原始图像        97
    * B/ ?$ ~! W# X1 VZoom to Fit:适合窗口        97* I. z' T7 t( Z: n2 M
    第六节 Image图像菜单        97* T+ ]! |9 r% Y
    Histgram:直方图        99
    ' m3 m/ y& z" K$ gLine Profile:线剖面图        99% \3 B7 E7 \- v4 K6 l9 }7 A+ x4 l
    Measure:测量        99
    ( R# Z" }* F4 E" N' p3 W3D View:三维视图        99. ~; P, T3 U8 H, k2 R' U, F0 K5 K3 ?
    Brightness:亮度        100
    ( T; h# e. G/ |: H6 ZSet Coordinate System:设置坐标系        1007 p- o- ?9 G6 S
    Image Mask:图像掩码        100
    1 r+ D- H3 c; N  gGeometry:几何        100
    8 p# f& R, a; I* QImage Buffer:图像缓存        100
    / _, o5 ?1 N0 O* Y2 R+ a" ^Get Image:获取图像        100
    + s( A8 [9 \8 P8 I, gImage Calibration:图像标定        100
    + c* D: K# T2 @$ i2 RImage Correction:图像修正        100/ D7 r0 G# z9 E
    Overlay:覆盖        1009 G$ M7 T: n& _8 y
    Run LabVIEW VI:运行LabVIEW VI        101
    # v9 z; U' Z$ T) W4 o第七节 Color彩色菜单        101
    " |6 W. {4 v/ c) VColor Operators:彩色运算        102
      u5 H2 b" u3 EColor Plane Extraction:彩色平面抽取        102
    6 y0 j) G! P% J+ l2 G5 `Color Threshold:彩色阈值        102) i: }3 R3 E% R  R& _
    Color Classification:彩色分类        103
    ( x$ a% m1 k9 G# m5 ~; B  a* kColor Segmentation:彩色分段        103
      ^8 i; E4 Y4 n, b' ~Color Matching:彩色匹配        103$ w8 J) f( d6 v$ R3 W: ?2 D
    Color Location:彩色定位        103
    & k) P% \$ p. f: c: b( j! {* T! S7 VColor Pattern Matching:彩色模式匹配        103
    + g( ]0 m( f# i  r! ]第八节 Grayscale灰度菜单        103: D, x  ~* }3 q9 k8 i6 i1 i! H. b
    Lookup Table:查找表        1051 v+ \; [# S. E5 x0 P$ G
    Filters:滤波        105
    + y. R. R! f5 i7 U# F3 N: J- D3 IGray Morphology:灰度形态学        105
    $ t+ K* C% Z9 h9 d0 m2 R: }5 IGray Morphological Reconstruction:灰度形态学重建        1052 t- v: d5 ?! A; t% X
    FFT Filter:快速傅立叶变换滤波        105
    7 r: b# O( Z3 I* K/ z# {Threshold:阈值        1057 g3 {6 J" U; l; }
    Watershed Segmentation:分水岭分割        1054 \, Y2 K" h$ E# F8 R% _: c+ {
    Operators:运算        105
    $ Q8 k( y4 {6 L* e6 ]; y  r7 UConversion:转换        105
    5 o9 }% e4 @, y* r% O; ]Quantify:量化        106$ ~1 [8 Q: Q" N, Y2 P0 i
    Centroid:质心        106
    + t& s5 j2 Q7 u6 PDetect Texture Defects:检查纹理缺陷        106
      n9 K% V3 G) E8 T7 t# g第九节 Binary二值菜单        106( Y- }4 x" u+ S; o" g" _
    Basic Morphology:基本形态学        107
    0 n: f9 ]4 |+ y& A. z# nAdv. Morphology:高级形态学        107; L; k; Q! n% ~7 X6 P
    Binary Morphological Reconstruction:二值形态学重建        1074 M% F# @+ Q% _: J5 d
    Particle Filter:粒子滤波        107" o. @1 r4 ?7 C) V1 ^7 C' N; [
    Binary Image Inversion:二值图像反转        108
    / W+ {) z. m# c( \" ZParticle Analysis:粒子分析        108
    ; H( C3 o/ s4 C, N- A* NShape Matching:形状匹配        108
    - g4 c8 k: `; b8 H% a  w. {7 cCircle Detection:圆检测        1084 B" [- O6 t. A
    第十节 Machine Vision机器视觉菜单        108
    ; h+ h9 ]1 v* {$ ^4 x$ EEdge Detector:边缘检测        109' d# x$ Y# D3 R# h* n- D
    Find Straight Edge:查找直边        110
    3 J1 m1 l# R2 F2 g1 Q& \/ d5 yAdv. Straight Edge:高级直边        110
    , H4 K4 _4 b( GFind Circular Edge:查找圆边        110
    ' i* z5 R1 F" V6 o( w  C1 f$ V3 aMax Clamp:最大卡尺        110
    9 v- t) i- T7 j5 }8 |Clamp(Rake):卡尺(耙子)        110
    " E" Q) m* H0 T- O" yPattern Matching:模式匹配        110! @. k# q7 ~7 d% ]2 m
    Geometric Matching:几何匹配        110' j! ]' @9 m6 H, ^  @
    Contour Analysis:轮廓分析        110
    ( t3 R! i( j' g% q. W9 j2 OShape Detection:形状检测        110/ A* ?& y  U  t% {/ j& J
    Golden Template Comparison:极品模板比较        111" G& {" D. V" Y3 B- ?
    Caliper:测径器、卡尺        111
    4 M% \* d2 V/ E6 }' s3 [第十一节 Identification识别菜单        111
    . q; Y; h9 ^* u6 P4 ?OCR/OCV:光学字符识别        112
    8 B/ c, c& X1 Q/ cParticle Classification:粒子分类        112* ~, N- ]2 _  k/ o: G" S% P/ M
    Barcode Reader:条码读取        112# \4 H0 B: K1 F4 r# R+ ~- O
    2D Barcode Reader:二维条码读取        1123 P" `, J+ q, Q# s: z* {7 _8 j
    第十二节 Tools工具菜单        112" j! V! |$ u0 ?+ J& r6 K
    Batch Processing:批量处理        112: B  A$ g! {1 s: ]
    Performance Meter:性能测量        1182 y9 p, l3 m4 P4 q# H+ Q' d9 O. D
    View Measurements:查看测量        118/ Q) G- W4 o! _7 d2 I! d! C
    Create LabVIEW VI:创建LabVIEW VI代码        119$ h) E9 I' b# T2 S1 `( ]" i' O7 U! m) H+ A
    Create C Code:创建C代码        119
    , v, B! Q6 r8 {8 `: u0 ?( `& @Create .NET Code:创建.NET代码        120
    + h( O1 m* o$ _: _' k* ]6 ^$ a4 mActivate Vision Assistant:激活视觉助手        1210 |( t8 \* O2 O7 m8 E# l0 [2 E
    第十三节 Help帮助菜单        122
    & U5 k3 x% b7 m! vShow Context Help:显示上下文帮助        122. I3 Q7 L1 I! `( j$ X+ J& e8 ?
    Online Help:在线帮助        123
    / M7 {) C/ Q* O3 D# rSolution Wizard:解决问题向导        123: K8 M  X/ i, c2 ]% u7 p) b7 b
    Patents:专利        123& z! m* W" o: q( T1 d
    About Vision Assistant:关于视觉助手        1237 F4 j+ n$ a# a$ B  {& z) f
    第三章 采集图像        124
    " `, W  D3 I- \5 M% o: w第一节 Acquire Image采集图像        125
    4 f' K8 ^0 t" u& T6 e第二节 Acquire Image(1394,GigE,or USB)采集图像(1394、千兆网、USB)        126
    & N0 |* D+ J! g, y& R1 a/ eMain选项卡        127
    8 B' p! v& }0 m+ T  VAttributes属性选项卡        136
    + b4 K! A& K, v) f0 \0 w: z第三节 Acquire Image(Smart Camera)从智能相机中采集图像        141
    : |5 K1 p/ K8 t5 f第四节 Simulate Acquisition仿真采集        143
    $ J5 P+ N* O# {  @) y/ `第四章 浏览图像        1484 F# I2 n7 T# u5 y+ O
    第五章 图像处理-Image图像        151
    / r' Q( D) Y3 @. {1 r5 ^0 Q第一节 Histogram直方图        151
    ' m3 D  z5 ]8 |- D7 l% p9 {1 BHistogram选项卡        153: u8 N$ Q* P8 _1 U# J
    Main选项卡        157* q/ J7 ]! T! \3 b2 P1 ^
    第二节 Line Profile线剖面图        1593 U$ R9 F9 n4 n5 l* [
    Line Profile选项卡        160$ S9 j1 d! Z/ {
    Main选项卡        162
    , D, s/ I" D& E5 o8 S4 S第三节 Measure测量        163
    ( r, X) f# l! G% m. O8 O3 I9 MMeasure选项卡        165; q/ e3 v) x' R) V4 b! g+ U
    第四节 3D View三维视图        172
    % L# a4 @2 D" b' k* }! R3D View选项卡        175
    9 u- E' `5 ~; E2 m7 u" `第五节 Brightness亮度        180, @9 ]! G# c1 u6 j6 A$ c$ y
    Brightness选项卡        182
    - Q. ^  G* b/ K) V4 T: M第六节 Set Coordinate System设定坐标系        190
    " J. T$ s6 a2 }* SSettings选项卡        1924 Z' d$ B( P9 i$ ~
    第七节 Image Mask 图像掩模        1985 J  ^6 V1 O& k) v
    Mask选项卡        2000 Z* O0 V+ K: `7 a6 X
    第八节 Geometry几何        210
    9 i# r' ]* s# C' l- T* NGeometry选项卡        212
    / p7 O1 `% k7 C8 r; u  w第九节 Image Buffer图像缓存        226$ L! Y) S6 x% t2 @& ?7 r: r
    Image Buffer选项卡        228
    ! K. A* Q* `5 V, N! h图像缓存实例        231
    . Z. y# W& h9 c第十节 Get Image获取图像        235
    * S1 _) m) u# g3 Y6 Y" zMain选项卡        2375 J7 l& L+ ]# `/ i
    获取图像实例        239
    9 u* I$ D% j- Z$ ]% @2 A第十一节 Image Calibration图像标定        242
    0 ?  U" X4 x5 V" m5 F8 `Main选项卡        243
    4 y" R; @, L9 c2 r1 ACalibration Data标定数据选项卡        245
    ) O% {) d! y& ~# l" {7 i  M图像标定实例        250: u$ V* ^7 Y. y  c
    第十二节 Image Correction图像校正        251$ i) x+ o. t* W- f* x& s
    Image Correction图像校正选项卡        253
    6 X. E& G9 r. N8 ~' z图像校正实例        255
    9 F. _9 x2 d/ [2 o3 t4 ~第十三节 Overlay覆盖        257, |$ X- ^. f1 V: |: F+ j$ O6 Z
    Overlay选项卡        257
    ; p' [# f7 K4 GLayer Management选项卡        278
    4 _3 ^/ ^- z3 L3 ^( P9 `第十四节 Run LabVIEW VI运行LabVIEW函数        279
    8 D3 h. u6 ~5 jMain选项卡        280
    ! C+ y- a, s/ c1 @  [* o) T调用VI实例        283
    # Q3 T* e1 @. t' S; `% l( nVI Control选项卡        284, o4 ?# o' w2 U4 }* c
    第六章 图像处理-Color颜色        288' I' p. O9 K& s* V- g
    第一节 Color Operators颜色运算        288' E! d! h5 G* k, Y( g
    Color Operators选项卡        291
    3 D* D2 n/ [- p- E9 n' f$ O颜色运算实例        295
    ! I, o1 [8 P. M: N' A! {. ^+ K( u- e第二节 Color Plane Extraction颜色平面抽取        312
    * m' B! y/ @; ~8 }/ R0 sExtract Color Plane选项卡        3136 c7 G" w; i8 D. |
    第三节 Color Threshold颜色阈值        3256 _/ n3 L6 V1 K- L$ k9 |0 t0 ^9 ^
    Color Threshold选项卡        326) r" p1 u; P$ P) c% p6 V+ b& F
    颜色阈值实例        330
    & _. B/ u" B% U  ]7 p6 |第四节 Color Classification颜色分类        336+ I# i7 i# m/ I& }" I# N2 P) E4 T
    Main选项卡        336
    9 O, @" Z  A( m% x# T颜色分类实例        341
    9 A3 C: C4 u; _- x  S2 q第五节 Color Classification Training Interface颜色分类训练接口        347
    , g' q+ |2 q0 f$ L" U# G" H颜色分类训练接口界面        347) L  _& c7 s4 A7 Q. t. d) c5 Z
    颜色分类训练接口菜单        359
    $ H2 a  n2 h3 \; R. }( K& H8 z第六节 Color Segmentation颜色分割        376
      A+ \7 W3 f0 F. W0 X/ m6 |( zMain选项卡        378
    % z4 e3 S2 v7 p1 X0 q* iSettings选项卡        379
    + @' j# \9 w  n' `Pixel Mapping选项卡        386' V9 @! V0 R9 w( A4 q; d
    颜色分类实例        387. j9 k1 |4 v2 B- C1 A  i
    第七节 Color Matching颜色匹配        388/ Y/ M: H, D! I) E2 e: x- w2 Y& d
    Template选项卡        390$ g; o2 u. c0 H4 p4 E  I1 [
    Create Template创建模板        391( C1 T, @* p  V0 w3 q4 m2 p
    Settings选项卡        393
    ( `- ]5 Q  g% N0 g& [8 z$ I1 x颜色匹配实例        3945 C/ ]& j7 Z" q
    第八节 Color Location颜色定位        4003 D. o% X6 B3 a- K2 A- @+ k
    Template选项卡        402! q! O) n  e" j. c8 H. z
    Create Template创建模板        402
    * I/ e$ v5 k! B. ~& T! ^/ v' v) lSettings选项卡        409" v7 B- Q* e% M: s& c* C
    颜色定位实例        409: g1 T$ b& k# N* I. A
    第九节 Color Pattern Matching颜色模式匹配        411" U9 Q2 t3 y5 ~6 h
    Template选项卡        413) _/ K. ?6 v0 [# J7 m; \
    Create Template创建模板        414
    5 [: Z4 R' J+ Z  m3 LSettings选项卡        416/ \4 n- G, J0 e
    颜色模式匹配实例        419
    $ d0 w& u1 c+ i# F! `第七章 图像处理-Grayscale灰度        421
    1 L6 S3 g6 W8 U6 o  b第一节 Lookup Table查找表        421$ P6 O0 l% R  _
    Image Source图像源        425
    & ?1 h( H" m9 M- I1 M& d  IEqualize均衡        425
    & l' g, c% T8 G, H$ n) z+ qReverse反转        426
      ]: I1 y: O+ r& `+ O8 ^' O' XLogarithmic对数        427  i# V1 Z; {' B2 t; w! W% O* n( L
    Exponential指数        429( k, x8 d& a- X- ^
    Square平方        4311 A# @; H8 |' ^! v2 x
    Square Root平方根        432" C- h7 j7 y+ b6 T5 d& I* F
    Power X幂X        432
    & w( Z3 M: T+ z& n  ~Power 1/X幂1/X        433
    6 n6 m5 p. ^- Z# SPower Value幂值        434: \- y& D: n& S4 }$ z  C" |4 o
    第二节 Filters滤波        441: y/ B: |0 C4 U( _/ A
    Smoothing-Low Pass平滑-低通滤波器        444. I6 `4 |3 w  R# C; b
    Smoothing-Local Average:平滑-局部平均滤波器        4484 t: h$ E7 `* W# J6 g/ S5 |8 o: Z
    Smoothing-Gaussian平滑-高斯滤波器        451) _- K6 B& P) A
    Smoothing-Median平滑-中值滤波器        453
    5 p0 e; f* X7 f- _Edge Detection-Laplacian边缘检测-拉普拉斯滤波器        455
    ( N- M# @% {3 A+ ~Edge Detection- Differentiation边缘检测-微分滤波器        465' n+ k, {8 w" k2 C) R
    Edge Detection-Prewitt边缘检测-普瑞维特滤波器        466
    ) D* z) G4 C5 GEdge Detection-Sobel边缘检测-索贝尔滤波器        470$ N! u5 W# D: ?( c8 d4 S
    Edge Detection-Roberts边缘检测-罗伯茨滤波器        474" k# m: o+ h* p) N$ d# o' U
    Edge Detection-Canny边缘检测-坎尼滤波器        4775 k; B, ]/ c" R  \. \* ~
    Convolution-Highlight Details卷积-高亮细节滤波器        484* }$ {6 U, G2 B% v  N
    Convolution-Custom卷积-自定义滤波器        487; @: x8 w7 ^0 j9 [6 [* `' A; I( g
    第三节 Gray Morphology灰度形态学        489
    , C3 m- }) l6 C! o" qDilate膨胀        491" S' U0 z* y* Y
    Erode腐蚀        494! D1 Z+ L. h" ^2 K" t9 ~
    Close闭        496
      \- `! o7 r. u1 M: ~" VOpen开        498, h; n' j4 ^- H
    Proper Close适当闭        502) c8 A9 s7 s4 u
    Proper Open适当开        504
    9 ]! P# M, b' x1 j/ {Auto Median自动中值        507
    - G  A% m+ O- N第四节 Gray Morphology Reconstruction灰度形态学重建        511
    ' w7 l- V7 z4 l8 X4 o7 nGray Morphology Reconstruction选项卡        5124 V9 D* W' I1 D3 f
    灰度形态学重建实例        516+ O! r( C7 }" p+ ?1 F5 z
    形态学重建扩展        520
    ' W) K1 w" h" c9 ?更多讨论        5319 r+ |! K: ?$ ]# [( _
    第五节 FFT Filter快速傅里叶变换滤波器        531
    9 d: d4 ~) g& ?" D5 ^频域分析介绍        531; W# |8 |$ A+ Z- N. c$ F3 G( C( P2 @- H
    什么时候使用频域分析        5320 B7 B6 h# o! k( r# ^
    频域分析概念        532
    ( H3 l+ i; g: [: T1 J) Q. J! U深入讨论频域分析        539
    9 B+ ]; A! g% Z: K! q快速傅里叶变换实例        541$ a+ K, C, k3 S+ t8 c5 R
    第六节 Threshold阈值(二值化)        5488 b& }" ]- O& Z7 A3 c* P# @
    全局灰度阈值Global Grayscale Thresholding        5487 q8 R8 y* n" f8 p8 l; x" w
    全局颜色阈值Global Color Thresholding        573
    8 l( f; t3 O: v! S1 a; V' x局部阈值Local Thresholding        576
    9 P, Y, M  e: C- v$ h/ K, M阈值需要考虑的问题        585( b# w) f" m* t% N( r' x
    第七节 Watershed Segmentation分水岭分割        585
    4 b1 a7 r& d+ |# }8 u& E: l什么时候使用形态学分割        586
    . P5 k# s& W3 T& c' h  [$ I形态学分割概念        586
      Y3 b' d9 S. }4 }5 F分水岭变换        587
    9 q3 j7 \% C* Y4 ~扩展阅读Vincent &Soille’s算法        589
    ! A% A6 v8 a6 ], b. q; n) _9 ]' n) BWatershed Segmentation分水岭分割实例        590
    1 M1 T+ K! M0 _第八节 Operators运算        597
    0 M9 s/ Z& p% a/ wAverage平均值        599. h. N8 m: b$ m- [4 V' W
    Min最小值        600
    : J' `0 q: I0 U3 G6 LMax最大值        601
    $ y2 B- w; ?" LClear if <小于清除        603
    1 X. w; S# q; c% D" T$ MClear if < or =小于等于清除        604
    5 F$ f- A1 [( U/ YClear if =等于清除        605
    + ]" p+ u' S  ?3 GClear if > or =大于等于清除        606
    3 q' G0 w0 N. dClear if >大于清除        607
    1 S* R  j( V5 m% k6 [! S: W. [' c第九节 Conversion转换        6086 b1 v* a. \- D& W- P; G# m  M
    第十节 Quantify量化        616
    9 U/ q+ @0 @, W# p& h第十一节 Centroid质心        618" z& E6 `' f& G4 A4 [
    第十二节 Detect Texture Defects检测纹理缺陷        621# K% o" C3 P3 h" d" C
    检测纹理缺陷概述        622
    + A: r7 Z* U3 t什么时候使用纹理缺陷检测        6225 |* U% E- c7 J3 P' k
    从纹理缺陷检查中期望得到什么        623
    , c3 N4 C/ x5 G纹理检查例子        625
    ' F( V/ o3 u$ n1 _5 l" [# {# G1 [第十三节 Texture Training Interface纹理训练接口        636' L2 o% M  {* n. q7 @3 @
    纹理训练接口基本操作        636& ^9 a& {2 f9 N0 C
    纹理缺陷检测的深入探讨        656$ E1 ]: p8 v# @; P2 m7 t7 W
    第八章 图像处理-Binary二值        663
    8 A$ \" g; U( W% ?第一节 Basic Morphology基本形态学        663) U+ I! q- `0 b( n
    Gradient In梯度内        6699 [# U/ C% c* x: C: h5 x
    Gradient Out梯度外        669
    / K% H6 Z% P7 }! T, kAuto Median自动中值        671
    & r' N* f+ N  x) @+ RThick粗化        6711 h, e+ V5 U% j  i. q% }( e9 U
    Thin细化        674' s6 K! g$ Q2 v% z
    Hit-Miss Function击中击不中函数        677: ^. ^% H9 W  b* }$ L( q
    第二节 Advanced Morphology高级形态学        678! z* S0 z* C0 {( `
    什么时候使用高级形态学        680
    , P9 g- H* V* s0 C9 B9 A& @! E2 |高级形态学概念        680+ t0 T1 K8 k& E# K
    Remove small objects删除小目标        680
    % p) |3 p* j: ?* cRemove large objects删除大目标        6848 }# \+ O1 s4 H, c  E9 e2 x
    Remove border objects删除边界目标        688' N) g9 D3 y2 M# l
    Fill holes填充孔洞        689) X6 T; q% i) |7 k
    Convex Hull凸包        691
    % A" R- D: E" z% p. y8 hSkeleton骨架        693
    2 k9 G, I6 |1 hSeparate objects分割目标        6972 I! O4 H4 C5 A, I4 }7 u) O% v8 B
    Label objects标记目标        698  q  p" p# ?% h: Z8 ]( u5 Q
    Distance距离        702( {% u0 T8 b3 U9 W; l. [
    Danielsson丹尼尔森        705
    ( g  k0 Z  S5 d( _Segment image分割图像        707
    ) w! c8 ]! k, ~. D3 F/ Z第三节 Binary Morphology Reconstruction二值形态学重建        710
    0 j2 Q) j7 C9 F& q& N* QBinary Morphology Reconstruction选项卡        711
    , r& Y! Z6 O: O: ]1 r二值形态学重建实例        714) |' z" ?+ x# A; N% g& y4 Z, p
    第四节 Particle Filter粒子过滤        716
    1 X# x7 y& B: y/ iParticle Filter粒子过滤概述        7160 x5 c1 `( ?) H8 c5 H+ i& \3 x$ j
    Particle Filter粒子过滤实例        718$ k5 [; U( I# v$ u1 s
    Particle Measure粒子测量        720
    2 t7 V! m9 R% v) e* {% B! q- F第五节 Binary Image Inversion二值图像反转        733" ^( S! E5 k, H9 B
    二值图像反转函数概述        733
      j6 Q- V; D0 }二值图像反转函数的作用        735* v, h2 R( r' f
    第六节 Particle Analysis粒子分析        737
    ; \* O% l) |8 T3 d9 A粒子分析概述        737
    $ f0 Z" Z" {  k/ X0 v) B! Y粒子分析实例        741
    0 v6 R4 m0 ~' w2 j  E, ]第六节 Shape Matching形状匹配        743+ [% I7 r( S8 l  L' e- I( }* {. [
    形状匹配概述        7430 d8 Z4 d& R8 Y6 d( X5 H0 {
    形状匹配实例        745
    ( O; M' x/ r5 C) j) T& t4 j第八节 Circle Detection圆检测        757
    . f, a& V* B! w1 v( G* q+ e基本原理        757/ C, W& _1 U4 z' Y
    Circle Detection选项卡        758
    7 O# ]& a1 m+ l圆检测实际应用        7603 S+ U% M0 ]) m, }: n
    第九章 图像处理-Machine Vision机器视觉        761
    % Q! s) J5 {4 c$ \# P5 Z- ~0 E3 ^第一节 Edge Detector边缘检测        761& K8 ]+ r  C( y# m3 Q8 V5 d& p) @# R
    Edge Detection边缘检测        761
    ; t0 L8 Q% f4 T% n; X0 W  g3 ~什么时候可以使用边缘检测        762. Y. E% T" U# X/ o/ L
    Edge Detection Concepts边缘检测概念        764
    : z. ?+ j/ r3 a5 l0 V+ F% l- u1 MNI Vision中的Edge Detection边缘检测        780
    4 ]. s: u. |' @& i# `0 E边缘检测实例        796
    ; F6 l/ E: T# y9 N第二节 Find Straight Edge查找直边        799  V9 ]8 p9 T! a$ L. }0 `
    Main主体        800
    ! H$ ?9 i% M5 O1 t$ [7 f. e% }  y+ uSettings设置        800
    ( N1 }/ y" ]' U5 tAdvanced高级        816
    / i! c  z- b  |9 gResult结果        818. \1 s5 U$ ?& D1 v* x  z+ `
    查找直边应用实例        819
    & v- H1 N0 r) ~- m第三节 Advanced Straight Edge高级直边        822
    + S9 f5 K6 ]- I8 U/ gMain主体        823$ J  w* T: }* \6 Q2 x- w& d
    Edge Detector Settings边缘检测设置        823/ D, V( V+ G3 y6 \" A0 b7 L( n
    Straight Edge Settings直边设置        833  Q' _% S  {# I# U# P# X; ?/ p
    Result结果        839
    2 H& u) k: O! V# _! c: h高级直边实例        841
    9 \6 t4 I0 Y, Y* r! x$ w' D第四节 Find Circular Edge查找圆边        842
    ) q6 M8 n' \, q4 I5 o( N6 {Settings设置        844* @9 F' N' ]& G; x, y6 }( V
    Advanced高级        846
    ) D1 k4 A6 @* g. hResults结果        847# x+ d% Y" I8 I+ z
    查找圆边实例        8486 V8 S# A" u+ s* u/ }
    第五节 Max Clamp最大夹钳        850
    $ d' Q+ \1 K. D/ q. o2 r3 D0 ySettings设置        8528 A0 {1 J1 |) `, V. z
    最大卡尺实例        865+ |/ j7 R* \' S" _& ]
    第六节 Clamp(Rake)夹钳(耙子)        867
    * ~8 o! Z2 ~3 ^, \0 @- l* X$ AClamp卡尺设置        869* B+ _9 N( E6 e& w1 D& H& _) K
    卡尺(耙子)实例        875; l* c5 Y) i1 d6 X' c% O
    第七节 Pattern Matching模式匹配        879
    4 _' W) G% D5 T模式匹配介绍        879
    2 p4 @8 T5 X  d# m什么时候使用模式匹配        879
    " `) {% c: w9 P从模式匹配工具中期望得到什么        880
    6 H9 E+ ^. Z' m3 H0 d1 c9 V( c模式匹配技术        881
    2 P5 G2 ?* m+ C- \) D4 w3 I  ?深入了解归一化互相关        883
    9 N/ Q- J. @0 ^, Q4 y" Z视觉助手中模式匹配        884
    ' S4 q! Q4 L/ q模式匹配例子        899
    9 k; N  P- }  T! c, m! o第八节 Geometric Matching几何匹配        901* n9 ?. Y' j2 i8 `
    几何匹配介绍        9014 _+ [# b6 W" _" D( T( y$ ~5 D
    什么时候使用几何匹配        901
    $ ~8 |3 t" m# z什么时候不应该使用几何匹配        9035 h+ d5 W8 J* o. n1 z. s4 H
    从几何匹配期望得到什么        903
    9 h; I6 X) X/ |7 M, D/ E( c* D, `- I几何匹配技术        906
    0 N3 n, ?9 j% j3 {" h. I$ j3 N7 ?" Q7 I使用标定图像进行几何匹配        912
      C" h' T. C% ~9 N& }( Q5 L深入探讨        913' Z5 i/ `0 l5 J/ b. D
    NI视觉助手中的几何匹配        916
    3 n2 W1 ]: [2 k- r: p% T! B几何匹配实例        943
    2 v6 a- U+ x9 L( P第九节 Contour Analysis轮廓分析        9451 K2 v$ V& p0 `, @& ?9 B) s/ U/ @
    轮廓分析介绍        945/ W# J  W. E; C2 z4 X( ~) n
    什么时候使用轮廓分析        945/ b$ d# X8 a: P! |0 n7 Q
    轮廓分析的概念        946' L) f1 ?2 i+ Q, D) J% _
    深入探讨        9502 w+ D/ I) `3 t2 P7 r4 @0 i
    视觉助手中的轮廓分析        951
    $ s4 L" C& T& B$ R% k轮廓分析实例        974
    % M3 K; l4 U8 T" ^0 a第十节 Shape Detection形状检测        976: j7 G5 B- Z! D  `7 t
    Curve Settings曲线设置        977
    ; A5 N1 ?1 \4 B, f" i1 \Shape形状        980
    $ O4 t. H8 c; J3 [8 T" K! f. t; m2 VMin Width最小宽度        982* T0 Z$ }$ c* ]: V6 I
    Settings设置        9840 t+ B1 a/ h2 _: K; U+ Q; D+ N4 z
    形状检测实例        986
    4 T' v! R  f# O第十一节 Golden Template Comparison金板对比        988
    ( R6 d  T! H% }8 d3 }  I金板对比介绍        988
    ( F/ j+ b# P6 M+ _- w, P( Z1 B' N" h什么时候使用金板对比        9881 A' _. w# [% w" E
    金板对比的概念        989. Q8 @. i$ z1 o  v
    视觉助手中的金板对比        992
    + ^& l" k. z9 ^8 k/ ~. _金板匹配实例        1008% X" Y5 M9 H( w5 A8 e& l5 W
    第十二节 caliper卡尺        1018
    : ?' L! {& v6 }; o* h& ~Geometric Feature几何特征        1021
      k* V4 a  Z  Y9 R! \2 JAvailable Points有效点        1021* w' u* L% g6 j1 I1 q" ?8 m
    Select需要选择多少点        1021
    ) U) m  r7 i3 p& j+ l7 e# w/ O% fMeasure测量        1022
    2 x" L# S0 V, sReset重置        1022
    # @( F7 Y* W9 p" RSelect All选择所有        1022
    - [9 R$ T- Q9 H2 ^Distance距离        1022
    , {; J! `: B$ W" [$ G5 w. A3 yMid Point中点        1022
    6 C' Q4 J3 B4 |3 \Perpendicular Projection垂直投影(垂足及点到直线的距离)        1023
    , G; H) R' ^" h2 p  h" xLines Intersection直线交点        1024' B: I+ c. w4 H2 W, c
    Angle from Horizontal直线与水平线的夹角        1025$ J! k% G+ F0 O8 Y, O0 e0 H9 p0 K4 I
    Angle from Vertical直线与垂线的夹角        1026# `; }: z' K' Z6 X
    Angle Defined by 3 Points由三点测量角度(两条相交的直线)        1027
    . \4 U/ s* E8 c. U5 l# i* G" GAngle Defined by 4 Points由四点测量角度(未相较的直线)        1028
    + h$ E/ {/ F% D5 VBisecting Line角平分线(两直线间的中线)        1029. S: p4 z$ U+ c# w" \- h: a$ p
    Mid Line点与直线之间的中线        1029
    8 Y$ t, Z5 K8 X) w: f* o$ J7 a, s& |  MCenter of Mass质心        1030, s" Z$ M& t; d. {1 c7 c
    Area面积        1031; ~, y; J# C( }% R
    Line Fit拟合直线        1032
    # [. j  m- s1 Q. Q, }5 p; @Circle Fit拟合圆        1034
    . V( Y  V: x' jEllipse Fit拟合椭圆        1035
    3 @! _9 [. B3 ^5 _1 C0 G* Q, P# P卡尺实例        1035" o2 C: Y7 y- \. t( V; y
    第十章 图像处理-Indentification识别        1039
    ) K, h( H' W) _, m3 z第一节 OCR/OCV光学字符识别验证        1039
    / l- @- g' Q' `  xOCR介绍        1039
    8 R/ v1 `& N5 E) {9 s" X什么时候使用OCR        1039
    1 _3 t& |1 M- P' F训练字符        1040/ Y2 N, }. y& C& K) R* }
    阅读字符        1041
    6 j; u5 M% {! m% X# YOCR引用        1042
    : g1 Q  |1 ?/ b+ ~+ `2 h. J, ?& {概念与术语        1042) A8 G6 z" O9 X" g' P
    视觉助手中的OCR        1050
    0 j/ I0 f* G7 `- D6 {字符识别实例        1096) m6 ]* F  F; e  s
    第二节 Particle Classification粒子分类        1099
    + {5 ~) u% M, s分类介绍        1099, k( b1 J9 r5 {0 Z, ~
    什么时候使用分类        10992 N: n9 e! V; P- D2 Z8 f7 Y# }( @
    训练分类器        1099* i# K2 G+ C/ D6 @  t& @2 g$ F
    分类样本-二值粒子分类        1100' U5 V* {6 a: v# F
    分类样本-颜色分类        1105+ J0 \  Y: o3 K% O7 K3 m  H
    分类方法-最近邻Nearest Neighbor        1107
    . T! m4 m+ r3 h+ [. V分类方法-支持向量机Support Vector Machines        1110
    ! P. G8 Y8 P0 r& F1 ~# y. T选择正确的参数        1114
    + K6 n- S, G4 d* F  @自定义分类器        1115
    $ u' P" J- Y$ i# i0 F' M深入探讨        1115" g, `$ S7 P& k' g, Y
    视觉助手中的粒子分类        1121
    . x9 [+ {, ?: l: j( O. I1 `. q7 _粒子分类实例        11452 }" D9 l: D# c) ?$ p* @
    第三节 Barcode Reader条码阅读器        1147: n  o' }; ]. g1 Y$ O' M1 @
    仪器阅读简介        11475 w+ W5 [5 B5 {& I
    仪表测量函数Meter        11488 ]3 F2 C; n4 i! f
    LCD函数        1153
    5 [2 v8 ^6 y3 H' G1 e& B( G8 k8 V条码函数Barcode        11557 k- h, t* A7 ?0 ]3 c+ o
    视觉助手中的条码阅读        1156
    & T% z' R+ Y$ H条码阅读实例        11628 A3 x+ r4 [% R( v! n
    第四节 2D Barcode Reader二维码阅读器        1172
    4 [- z, y$ Y% Y- O/ f- H二维码概述        1172
    & D( c6 x$ _" Z' Y$ a1 N9 B影响二维码识别的因素        1172. Z% d. {4 K! s
    二维码识别概念-数据矩阵概念        1173
    / ?+ X* g! h* ]. P, B二维码识别概念-QR码概念        1182* n0 r% f3 {: s( ^; }
    视觉助手中的二维码阅读        1184+ @$ y6 X; u1 @  P" H* j7 v& h
    二维码阅读器实例        12255 s- m1 r- C( R- ^$ H
    第十一章 视觉助手应用实例大全        1230* y* p& w, f$ Y1 a
    第一节 光盘表面划痕检测        1230
      F1 A) u4 k/ E第二节IC引脚间距测量        1233
    . c/ ]. G0 w  G" O% N第三节 字符正反检测        1240) S5 J6 T% b5 x
    第四节 Mark点定位        1244
    8 Z$ E" r: `# k第五节 线宽尺寸检查        1248. O! g6 `$ r7 b& B! K9 I
    第六节 LED杯底位置与方向检测        1253
    6 F/ q0 F5 b$ V2 V+ D第七节 轴承表面缺口检查        1256
    ( k5 W8 [/ P+ i/ ^. f第八节 保险丝有无检查        1260
    $ K. y* I% X8 ]0 p! k# Y第九节 编带机元件方向判断        1266$ W& t, q* D, Z2 X- n6 P7 x
    第十节 手机摄像头对位        12720 O7 Q! B+ C) @
    第十一节 晶片划痕检查        1279
    3 M4 O. h$ z$ f0 ]7 F/ m第十二节螺孔有无攻牙        1282
    * ?* _  U7 f/ n: b1 A% \9 S第十三节异形元件定位        1290
    % \6 h, C4 S/ @6 C第十四节 小金属件正反检测        1292/ ], n2 f9 }3 S8 h7 S; x: O  {! M
    第十五节 药品有无检测        1299! `! F8 ]2 S- G( u$ \3 w
    第十六节 二维码识别        13004 G4 z9 C$ N$ b9 x) ^+ z( h
    第十七节 轴尺寸测量        13034 P8 t) b5 Y7 ?7 u- B8 H9 q/ u
    第十八节 PCB板上元件有无判断        1307
    ( c2 f5 T3 h: ?第十九节USB接口弹片高度测量        13110 @1 s% w0 l$ L- `3 Z0 X8 n
    第二十节 排线数量与线序检查        13163 r+ A3 @# c/ s8 C! B
    第十二章 基于LabVIEW的图像处理编程        1321
      D) }" D4 M" g+ L第一节 基于LabVIEW的图像处理环境需求        1321
    7 s6 l) {3 S6 s* B5 [1 r% M% a# I第二节 图像内存的分配与图像保存        13222 {7 Y5 ~9 i. r/ k6 x" x: ^
    第三节 使用IMAQdx驱动相机采集图像        1326# }* n$ k8 P1 D: n* C
    第四节 调用DLL驱动相机采集图像        1337
    $ |8 y( R* e9 }! o- e7 W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& w3 q& D& [& B6 m7 F
    第六节 输入输出信号操作        1361) l4 j' U0 y; ]4 W* Y# l; D
    第七节 视觉与运动控制的结合        1372* ~! x& C, Q5 n, W" m1 y/ Y+ P
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    该用户从未签到

    发表于 2013-9-7 15:15:29 | 显示全部楼层
    哇,终于等出来了。我支持500元封顶,上次谢版主采购视觉vision builder及实验机架,还有标定版,今天又准备采购基于Vision Assistant的图像处理实用教程
    % i4 w# E" }2 B! A. }我以向版主砸砖表示感谢!幸苦。。。2 b' K+ g7 o% T& P0 d( \! @# ~. q0 ?
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  • TA的每日心情
    无聊
    2015-9-10 09:34
  • 签到天数: 1 天

    [LV.1]10FPS

    发表于 2013-9-7 16:38:19 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情

    1 小时前
  • 签到天数: 1254 天

    [LV.10]100FPS

     楼主| 发表于 2013-9-7 18:58:22 | 显示全部楼层
    Athena_linux 发表于 2013-9-7 16:38 . G+ r) P6 V$ h$ Q2 A
    电子档还是纸质书,有没预览部分

    " \; j+ k5 L5 n, m% `电子档。前面几章的有免费阅读的。http://shixinhua.com/imganalyse/list_6_7.html
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  • TA的每日心情
    慵懒
    2017-8-29 09:09
  • 签到天数: 5 天

    [LV.2]20FPS

    发表于 2013-9-7 20:37:56 | 显示全部楼层
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    该用户从未签到

    发表于 2013-9-8 21:16:43 | 显示全部楼层
    什么时候出来,另外请教下版主,我英语很很差,学了你的教材,能做一些简单的工程视觉应用吗
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  • TA的每日心情

    1 小时前
  • 签到天数: 1254 天

    [LV.10]100FPS

     楼主| 发表于 2013-9-9 10:47:59 | 显示全部楼层
    无奈的人生 发表于 2013-9-8 21:16   D1 _  C7 \/ l& @
    什么时候出来,另外请教下版主,我英语很很差,学了你的教材,能做一些简单的工程视觉应用吗

    7 a* k+ {' N: W就这两天。
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  • TA的每日心情

    1 小时前
  • 签到天数: 1254 天

    [LV.10]100FPS

     楼主| 发表于 2013-9-9 10:49:10 | 显示全部楼层
    无奈的人生 发表于 2013-9-8 21:16 0 w4 i3 c6 c' h6 ~5 M5 p
    什么时候出来,另外请教下版主,我英语很很差,学了你的教材,能做一些简单的工程视觉应用吗
    9 d8 @- G, g+ @2 V7 ?( e# T, D9 M8 S
    英语差没关系。本教程专为英语差的同学使用。学会了,不只简单的工程,复杂的,只要有得搞,一样能做。5 _6 O: l' Y* h; D8 S
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    该用户从未签到

    发表于 2013-9-9 18:53:41 | 显示全部楼层
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