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AI-MARSTER 軟件算子介紹——Blob功能介紹

發布時間:2020-09-08 13:08

目標統計(斑點)                                                                                                                                                                                                                                    


計算機視覺中的 Blob 是指圖像中的一塊連通區域, Blob 分析就是對前景/背景分離后的二值圖像,進行連通域提取和標記。標記完成的每一個 Blob 都代表一個前景目標,然后就可以計算 Blob 的一些相關特征,如:面積、質心、外接矩形等幾何特征,還可以計算Blob 的顏色、紋理特征,這些特征都可以作為跟蹤的依據。

Blob 算法的核心思想,就是在一塊區域內,將出現“灰度突變”的范圍找出來。確定其大小、形狀及面積等。算法從邊緣尋找中的”卷積算法”,例如”卷積算法”的矩陣設定為 2*4 掃描從左向右從上至下進行的。矩陣每移動一步,算法計算矩陣中前半部(列 1 及列 2 )的灰度值總和,與矩陣中后半部(列 3 及列 4 )的灰度值總和的差。假如矩陣中這塊圖像的顏色為相同,也就是說矩陣中的 8 個像素的灰度極接近的話,那么,這個矩陣前部與后部灰度值總和差應該是趨近 0 的。程序一步步運行,矩陣前部與后部的灰度值總和差一直接近0。如果矩陣掃描到了一塊前景的邊緣,這時矩陣前部與后部灰度值總和差突變了,灰度值不再接近,則是到了一個 Blob。當算法掃描完整的時候,系統就記錄了全部發生這種突變情況的點的坐標。之后再對這些邊緣點進行一系列的分析,便可以得到這個 Blob 的大小、形狀及面積等信息。

使用示例:

1、根據物件特征進行參數篩選設置,如圖:


2、對跟蹤到的物件可以輸出 Blob 的中心坐標、長寬、面積、窗口位置等信息,常用于初定位功能。例如:利用 Blob 中心點坐標,對圓探針定位,再測量物件直徑。


多物件分別測量直徑:

 Blob 優 點   

Blob 在目標跟蹤的優勢有:

(1)通過 Blob 提取,可以獲得相關區域的信息,這些信息可以作為邊緣監測器或者角點檢測器的補充信息。在目標識別中,Blob 可以提供局部的統計信息和外貌信息,這些信息能夠為目標識別和跟蹤提供依據;

(2)可以利用 Blob 對直方圖進行峰值檢測;

(3)Blob 還可以作為紋理分析和紋理識別的基元;

(4)通過 Blob 分析,可以得到目標的個數及其所在區域,在進行目標匹配時,不需要對全局圖像進行搜索。


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