機(jī)器視覺是如何實(shí)現(xiàn)檢測(cè)黑白顏色的?
隨著自動(dòng)化技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,生產(chǎn)型企業(yè)的生產(chǎn)流水線也越來越自動(dòng)化、智能化。其中,在物料顏色識(shí)別、定位和分選過程中,需要通過圖像采集和數(shù)據(jù)可視化分析,有效識(shí)別和定位樣品的顏色。那機(jī)器視覺是如何辨別黑色和白色的呢?
最簡(jiǎn)單的就是圖像的二值化分割方法。二值圖像的每個(gè)像素只有兩個(gè)值:純黑或純白。
由于二值圖像數(shù)據(jù)足夠簡(jiǎn)單,許多視覺算法都依賴于二值圖像。通過二值圖像,可以更好地分析物體的形狀和輪廓。二值圖像也經(jīng)常被用作原始圖像的掩模(又稱遮罩、蒙版,Mask):它就像一張部分鏤空的紙,遮蓋了我們不感興趣的區(qū)域。進(jìn)行二值化的方式有很多種,其中閾值法是最常用的一種。
閾值法是指選擇一個(gè)數(shù)字,大于它就視為全白,小于它就視為全黑。根據(jù)閾值選取方式的不同,可分為全局閾值和局部閾值。
在機(jī)器視覺中,圖像一般用矩陣表示。也就是說,無論你的圖片看起來有多好吃,對(duì)電腦來說都只是一個(gè)矩陣。
在這個(gè)矩陣中,每個(gè)像素都是矩陣中的一個(gè)元素。在三通道彩色圖像中,該元素是由三個(gè)數(shù)字組成的元組。
對(duì)于單通道灰度圖像,這個(gè)元素是一個(gè)數(shù)字。這個(gè)數(shù)字表示圖像在這一點(diǎn)上的亮度。數(shù)字越大,像素越亮。在常見的八位單通道顏色空間中,0代表全黑,255代表全白。