基于NI Vision和MATLAB的图像颜色识别与透视变换
1. 任务概述
利用LabVIEW的NI Vision模块读取图片,对图像中具有特征颜色的部分进行识别,并对识别的颜色区域进行标记。接着,通过图像处理算法检测图像的四个顶点(左上、左下、右上、右下),并识别每个顶点周围最近的四个坐标。最后,调用MATLAB的图像透视变换功能,对图像进行校正,获取变换后的图像和变换矩阵系数。
2. LabVIEW和NI Vision 实现步骤
2.1 读取图片
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使用 IMAQ Read Image 函数从文件中加载图像,并创建图像显示窗口。
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在LabVIEW中,NI Vision模块提供丰富的图像处理功能,可以用于图像读取、显示和预处理。
2.2 颜色识别
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颜色特征提取:
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使用 IMAQ ColorThreshold 功能,根据特定颜色(如红色、绿色或蓝色)进行颜色分割,提取特定颜色区域。
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选择合适的颜色空间(如RGB或HSV)进行颜色过滤,提高识别精度。
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标记特征颜色:
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使用 IMAQ Overlay 工具对识别到的特征颜色区域进行标记(如绘制边框、圆圈等)。
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2.3 四个顶点检测
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边缘检测:应用 IMAQ Edge Detection,识别图像中的边缘信息。
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轮廓提取:使用 IMAQ Find Contours 方法检测图像边缘的轮廓,并提取闭合轮廓。
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顶点检测:
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利用四边形拟合算法(如 IMAQ Find Shape),识别出图像的四个角点。
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标记四个顶点,按顺序输出左上、左下、右上和右下坐标。
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2.4 查找最近的四个点
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对于每个顶点,通过计算与其他特征点的欧氏距离,选择最近的四个点。
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使用 IMAQ Distance 计算每个顶点与其他特征点的距离,并排序选择最近的四个点。
3. 调用MATLAB进行图像透视变换
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在LabVIEW中调用MATLAB脚本节点,输入检测到的四个顶点坐标和原始图像。
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在MATLAB中,使用
imwarp
和fitgeotrans
函数对图像进行透视变换。
MATLAB 代码示例:
matlab
复制代码
function [warpedImage, tformMatrix] = perspectiveTransform(image, points) % points: 输入四个顶点坐标 [x1, y1; x2, y2; x3, y3; x4, y4] % 定义目标顶点(变换后图像四个角) outputPoints = [0, 0; 500, 0; 500, 500; 0, 500]; % 计算变换矩阵 tform = fitgeotrans(points, outputPoints, 'projective'); tformMatrix = tform.T; % 变换矩阵系数 % 进行透视变换 warpedImage = imwarp(image, tform, 'OutputView', imref2d([500, 500]));end
LabVIEW中调用示例:
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在LabVIEW中,通过MATLAB脚本节点,传递图像和顶点坐标数组作为输入,调用上述MATLAB函数。
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获取输出的变换图像和变换矩阵。
4. 应用场景
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工业视觉检测:用于检测工业产品上的标记颜色,并进行图像校正和透视变换,提高检测精度。
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文档扫描与校正:在扫描书籍或文件时,识别页面的四个角点,进行透视校正,获得整齐的图像。
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无人机视觉识别:用于无人机图像处理,识别地面标志物的颜色和角点,辅助定位和导航。
5. 总结
该方法结合了LabVIEW和MATLAB的优势,利用NI Vision进行高效的图像处理与颜色识别,借助MATLAB的强大图像变换功能,实现精确的透视校正。在实际应用中,该流程可用于工业检测、文档处理、视觉导航等多个领域,为自动化系统提供高效、准确的图像识别和处理能力。