计算机视觉：二值图像分析与特征提取

"计算机视觉3.pptx 是关于计算机视觉领域的文档，主要讲解了二值图像分析的内容。" 本文档详细介绍了二值图像在计算机视觉中的应用和处理方法。二值图像，顾名思义，是由两个灰度级别构成的图像，物体像素通常赋值为1，背景像素为0。这种图像类型具有以下特点： 1. 特征明确：由于只有黑白两个状态，二值图像可以清晰地展示物体的边缘和轮廓。 2. 算法简单：相比灰度图像，二值图像的处理算法相对简单，需要的内存较少，计算速度也较快。 3. 应用广泛：二值图像处理技术不仅适用于二值图像本身，也可以应用于灰度图像的处理。 二值图像的获取主要有两种方式：硬件实现和软件实现。硬件实现通常通过设计敏感元实现二值输出，而软件实现则通过设定阈值将灰度图像转换为二值图像。阈值分割是常见的方法，根据物体与背景的灰度差异，选取合适的阈值，使得图像中的物体和背景分离。 阈值选择对二值化结果至关重要。同一幅灰度图像，使用不同的阈值会产生不同的二值图像效果。例如，当阈值T=100时，某些物体可能无法正确分离，而T=128可能会得到更好的结果。此外，多阈值分割可以同时处理图像中不同灰度级别的物体。 在二值图像处理的后续步骤中，物体识别和定位是非常关键的。在许多工业应用中，由于摄像机位置固定，物体的三维位置可以通过二维图像的几何关系推算出来。利用物体的尺度、位置和方向等几何特性，可以进行有效识别。 尺寸和位置的测量通常基于图像的矩。面积（或零阶矩）可以给出物体的大小，物体中心的坐标可以通过一阶矩的负值来计算。方向的确定通常依赖于物体的最小惯量轴，这可以帮助确定物体的长轴方向。 密集度和体态比是评估图像形状特征的指标。密集度定义为图形的周长与其面积的比值，圆是密集度最高的图形。体态比则是最小外接矩形的长宽比例，反映了物体的形状特征，如正方形和圆的体态比为1，而细长形物体的体态比大于1。 投影分析是提取图像特征的另一种方法，通过对图像进行水平或垂直投影，可以获取图像在特定方向上的像素分布信息，这对于识别和测量物体的某些特性非常有用。 这份文档深入探讨了二值图像的特性、获取方法以及在计算机视觉中如何利用这些特性进行物体识别和定位，对于理解和应用二值图像分析具有很高的价值。