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12612023-12-05
ps一个物体怎么快速识别主题(ps怎么突出主体物)
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本文目录
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ps一个物体怎么快速识别主题
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如何用LabVIEW做颜色识别
C#调用NI的库函数实现颜色识别检测（在halcon环境下）
一直使用C#+halcon进行视觉算法的开发，但是遇到了一个非常普遍的需求，对物体进行颜色识别。在halcon中颜色识别主要分两种方式，一种为进行色域转化，由RGB转换为HSV后根据颜色表在H或者其他通道中对不同的颜色值进行区分，此种方式缺点是在进行建模时必须知道目标ROI的H通道值，且与其他ROI的值差别较大，不然非常容易误报。另一种方法即建立分类器，使用mlp或者gmm进行训练，然后将要识别的区域给分类器让其判断，这其中有一个缺点为，在建立分类器时必须知道当前有几种颜色，然后建立起对应输出的分类器，并且再有样本添加进入时也必须按同时将这几种颜色都加入进去（即使当前状态只有一种颜色出现差异需要再训练），同时，也不能再追加一种新的颜色。
在LabView的Vision模块中，有直接的颜色匹配模式，即将选定的ROI区域划分为16个向量再与检测的ROI作比较，识别较为准确。故本文介绍在C#环境下调用LV中的颜色识别函数，显示窗口依然使用halcon的HWindowControl（毕竟主要的开发算法还是在halcon下写的，并且个人感觉LV的图像显示窗口做的并不好，杂乱！）。
首先，调用LV需要先安装labview并且安装visionassistan模块,安装好后在其安装路径下有两个dll，分别为NationlInstryments.Vision.dll和NationlInstryments.Vision.Common.dll，同时引用halcondonet.dll(halcon的dll)，找不到在哪的可以使用软件everything进行搜索。在自己的工程中引用这两个dll，同时引用namespace,添加halcon图像显示窗口，使用该文章中https://blog.csdn.net/qizijuesha/article/details/77400312的封装后的显示窗口：
usingNationalInstrumens.Vision
usingNationInstruments.Vision.Analysis;
usingHalconDotNet;
下面上代码：
privateVisionImagemyVisionImage=newVisionImage();//VisionImage作为LV库函数中的图像输入
//从本地读取图像
privatevoidbuttonReadImage_Click(objectsender,EventArgse)
{
ImagePreviewFileDialogimageDialog=newImagePreviewFileDialog();
imageDialog.InitialDirectory="D:\\";
imageDialog.Filter="AllFiles(*.*)";
if(imageDialog.ShowDialog()==DialogResult.OK)
{
stringimagePath=imageDialog.FileName;
LoadSelectedImage(imagePath);//使用LV读取图像
}
}
privatevoidLoadSelectedImage(stringimagePath)
{
myVisionImage.ReadFile(imagePath);
myVisionImage.Type=ImageType.Rgb32;//次句一定要加上，不然在进行识别时报错，默认读取进入后是U8单通道格式
}
在halcon窗口上进行roi的划定
privateHObjectGetModelDrawRegion(HObjectdrawImage,refHTuplehv_Row1,refHTuplehv_Column1,refHTuplehv_Row2,refHTuplehv_Column2)
{
HObjectho_ModelRegion,ho_TemplateImage,ho_RegionSelect,ho_RegionUnion,ho_RegionModel;
HObjectho_ModelContours,ho_TransContours=null;
HTuplehv_TempHomMat2D=newHTuple();
HTuplehv_HomMat=newHTuple();
//初始化本地变量值
HOperatorSet.GenEmptyObj(outho_ModelRegion);
HOperatorSet.GenEmptyObj(outho_TemplateImage);
HOperatorSet.GenEmptyObj(outho_ModelContours);
HOperatorSet.GenEmptyObj(outho_TransContours);
HOperatorSet.GenEmptyObj(outho_RegionSelect);
HOperatorSet.GenEmptyObj(outho_RegionUnion);
HOperatorSet.GenEmptyObj(outho_RegionModel);
try
{
HObjectho_temp_brush=newHObject();
hWindow_Final1.DrawModel=true;//缩放功能禁用
HOperatorSet.SetSystem("border_shape_models","false");
ho_ModelRegion.Dispose();
HalconToolClass.set_display_font(hWindow_Final1.hWindowControl.HalconWindow,10,"mono",newHTuple("true"),newHTuple("false"));
HalconToolClass.disp_message(hWindow_Final1.hWindowControl.HalconWindow,"在窗口中将MARK1点位置框出,点击右键完成","window",20,20,"red","false");
hWindow_Final1.Focus();
HOperatorSet.SetColor(hWindow_Final1.hWindowControl.HalconWindow,"red");
HOperatorSet.DrawRectangle1(hWindow_Final1.hWindowControl.HalconWindow,outhv_Row1,outhv_Column1,outhv_Row2,outhv_Column2);
HOperatorSet.GenRectangle1(outho_ModelRegion,hv_Row1,hv_Column1,hv_Row2,hv_Column2);
hWindow_Final1.DrawModel=false;
if(hv_Row1.D!=0)
{
brush_region.Dispose();
brush_region=ho_ModelRegion;
}
else
{
hWindow_Final1.HobjectToHimage(drawImage);
HalconToolClass.set_display_font(hWindow_Final1.hWindowControl.HalconWindow,20,"mono",newHTuple("true"),newHTuple("false"));
HalconToolClass.disp_message(hWindow_Final1.hWindowControl.HalconWindow,"未画出有效区域","window",20,20,"red","false");
}
HalconToolClass.set_display_font(hWindow_Final1.hWindowControl.HalconWindow,20,"mono",newHTuple("true"),newHTuple("false"));
hWindow_Final1.DispObj(ho_ModelRegion,"yellow");
ho_TemplateImage.Dispose();
HOperatorSet.ReduceDomain(drawImage,ho_ModelRegion,outho_TemplateImage);
}
catch
{
MessageBox.Show("划定模板框出错！");
}
finally
{
ho_ModelRegion.Dispose();
}
returnho_TemplateImage;
}
划定好ROI后进行颜色的学习，并将学习完毕的颜色向量存入数据库
privatevoidbuttonRecColor_Click(objectsender,EventArgse)
{
HTuplehv_Row1=null,hv_Column1=null,hv_Row2=null,hv_Column2=null;
HObjectho_ModelRegion;
ho_ModelRegion=GetModelDrawRegion(halconImage,refhv_Row1,refhv_Column1,refhv_Row2,refhv_Column2);
double[]lvRoi=ConvertHalconToLV(hv_Row1,hv_Column1,hv_Row2,hv_Column2);//在halcon中矩形的存储为左上行列坐标，右下行列坐标；
//而在LV中，矩形存储方式为中心行列坐标，weight和height长
//查询插入语言
sqlCommand="INSERTINTOroi_rec_inf(id,left_top_row,left_top_column,right_bottom_row,right_bottom_column)SELECT(SELECTMAX(id)FROMroi_rec_inf)+1,'"+hv_Row1+"','"+hv_Column1+"','"+hv_Row2+"','"+hv_Column2+"';";
mySqlClass.UsualSqlCommand(sqlCommand);
RectangleContourrectangle=newRectangleContour(lvRoi[0],lvRoi[1],lvRoi[2],lvRoi[3]);//矩形
RoirectangleRoi=rectangle.ConvertToRoi();
//该函数为调用的LV中学习颜色的函数，ROI使用halcon窗口中画出的ROI，若此时不存入数据库，也可直接使用colorInformation进行颜色识别
ColorInformationcolorInformation=Algorithms.LearnColor(myVisionImage,rectangleRoi,ColorSensitivity.Low,(int)80);
sqlCommand=@"INSERTINTOcolor_match(
rec_id,color1,color2,color3,color4,color5,color6,color7,color8,color9,color10,color11,color12,color13,color14,color15,color16)
SELECT(SELECTMAX(id)fromroi_rec_inf),
'"+colorInformation.Information[0]+"','"+colorInformation.Information[1]+"','"+colorInformation.Information[2]+"','"+colorInformation.Information[3]+"','"+colorInformation.Information[4]+"','"+colorInformation.Information[5]+"','"+colorInformation.Information[6]+"','"+colorInformation.Information[7]+"','"+colorInformation.Information[8]+"','"+colorInformation.Information[9]+"','"+colorInformation.Information[10]+"','"+colorInformation.Information[11]+"','"+colorInformation.Information[12]+"','"+colorInformation.Information[13]+"','"+colorInformation.Information[14]+"','"+colorInformation.Information[15]+"'";
mySqlClass.UsualSqlCommand(sqlCommand);//插入颜色数据
}
privatedouble[]ConvertHalconToLV(HTuplehv_Row1,HTuplehv_Column1,HTuplehv_Row2,HTuplehv_Column2)
{
doublewidth=0,height=0;
if(hv_Row2>hv_Row1)
{
width=hv_Row2-hv_Row1;
}
if(hv_Column2>hv_Column1)
{
height=hv_Column2-hv_Column1;
}
double[]lvRoi={hv_Column1,hv_Row1,width,height};//需要传出的左上横纵坐标及宽，长信息
returnlvRoi;
}
现在进行图像颜色识别，给定要识别的ROI区域及对应的图像和之前保存的颜色向量，函数返回匹配分值
privatevoidMatchColor(HObjectimageMatch)
{
VisionImagemyImage=newVisionImage();
myImage.Type=ImageType.Rgb32;
LoadSelectedImage("F:\\tempImage.jpeg",refmyImage);
double[]lvROI=ConvertHalconToLV(Convert.ToDouble(dtSelect.Rows[0]["left_top_row"].ToString()),Convert.ToDouble(dtSelect.Rows[0]["left_top_column"].ToString()),Convert.ToDouble(dtSelect.Rows[0]["right_bottom_row"].ToString()),Convert.ToDouble(dtSelect.Rows[0]["right_bottom_column"].ToString()));
RoirectangleRoi=newRoi(newRectangleContour(lvROI[0],lvROI[1],lvROI[2],lvROI[3]));//矩形
qlCommand="SELECTcolor1,color2,color3,color4,color5,color6,color7,color8,color9,color10,color11,color12,color13,color14,color15,color16FROMcolor_matchWHERErec_id='"+Convert.ToInt32(dtSelect.Rows[0]["id"].ToString())+"';";
DataTabledtColor=mySqlClass.SelectDataUsual(sqlCommand);
double[]colorValue=DTConvertToDouble(dtColor);
ColorInformationmyColorInformation=newColorInformation(newCollection<double>(colorValue));
Collection<int>scores=Algorithms.MatchColor(myImage,myColorInformation,rectangleRoi);
if(scores[0]<700)
{
DoNGSomething(Convert.ToInt32(dtSelect.Rows[0]["id"].ToString()));
richTextBox1.Text="NG";
}
else
{
DoOKSomething(Convert.ToInt32(dtSelect.Rows[0]["id"].ToString()));
richTextBox1.Text="OK";
}
}
总结：
先在halcon窗口上划定ROI区域，将此ROI转换为LV中Roi类型，然后调用ColorInformation=Algorithms.LearnColor(image,roi,low,threshold)方法，该函数返回16行向量值ColorInformation即为该区域的颜色分布
给定ROI区域（同样在halcon中划定并进行转换)，调用Algorithms.MatchColor(image,ColorInformation,roi)进行指定区域的颜色识别，该方法返回一个匹配分值
在给定image值时，一定要将其typeImage类型设定为RGB32
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。
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