企业动态
Enterprise dynamics
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机械视觉是若何实现检测是非颜色随着自动化手艺的进一步生长，生产型企业的生产流水线也越来越向着自动化、智能化的偏向生长。其中，在举行物料颜色识别定位分拣时，需要视觉举行图像采集、数据剖析等实现对样品的颜色有用鉴别和定位。那么我就来说说机械视觉是若何实现鉴别是非的。,最简朴的就是图像支解方式的二值化(Binarization)。二值图像每个像素只有两种取值：要么纯黑，要么纯白。,由于二值图像数据足够简朴，许多视觉算法都依赖二值图像。通过二值图像，能更好地剖析物体的形状和轮廓。二值图像也经常用作原始图像的掩模(又称遮罩、蒙版，Mask)：它就像一张部门镂空的纸，把我们不感兴趣的区域遮掉。举行二值化有多种方式，其中最常用的就是接纳阈值法(Thresholding)举行二值化。,在盘算机视觉里，一样平常用矩阵来示意图像。也就是说，无论你的图片看上去何等好吃，对盘算机来说都不外是个矩阵而已。,在这个矩阵里，每一个像素就是矩阵中的一个元素。在三通道的彩色图像中，这个元素是由三个数字组成的元组。,而对于单通道的灰度图像来说，这个元素就是一个数字。这个数字代表了图像在这个点的亮度，数字越大像素点也就越亮，在常见的八位单通道色彩空间中，0代表全黑，255代表全白。,阈值法是指选取一个数字，大于它就视为全白，小于它就视为全黑。就像课堂里的灯管开关，我们轻轻地推动它，若是突然间跨越了某个阈值，灯就啪的一声亮了。凭证阈值选取方式的差异，可以分为全局阈值和局部阈值。, |
