Blob分析及形态学分析

Blob分析的基本思想：灰度值标识图像中相关联的物体（前景）的像素。 Blob分析的应用：在缺陷检测、OCR（光学字符识别）、感兴趣区域提取和区域特征分析等领域有广泛应用。 HALCON软件在Blob分析中的应用：获取图像、分割图像和提取特征的流程。 阈值分割：如何使用阈值算子进行图像分割，包括全局阈值和动态局部阈值的方法。 Watershed分割：讨论Watershed算法的使用，包括传统的Watershed算法和通过阈值合并盆地的方法。 形态学处理：涉及连通区域的提取、形态学算子的应用，包括经典算子（如腐蚀、膨胀、开运算和闭运算）和高级算子（如边界、骨架等）。 形态学算子的具体应用：例如何使用膨胀、腐蚀、开运算和闭运算来改善图像分割的结果。 特征提取：区域特征（如形状特征）的提取，这些特征不依赖于灰度值，用于目标物体的选择、区域分类、测量和质量检测。 区域特征的描述：包括矩特征、方向、凸状性、长度、紧密度和长方形选择等。 HALCON软件的Feature Inspection工具：检测单个区域特征或所有区域特征。 总结：文档最后回顾了Blob分析的主要步骤

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介绍机器视觉软件halcon blob分析

Blob分析及形态学分析

1-机器视觉系统的概述
照明光源
光学镜头
工业相机 2-Halcon BLOB分析 获取图像 分割图像 形态学处理 特征提取 3-HALCON_各种定位方法 基本介绍 方法介绍 基于形状的匹配 基于组件的匹配 基于互相关匹配 变形匹配 三维匹配 总结 4-HALCON_标定与精确测量 5-HALCON_三维定位方法 6-机器视觉系统之光源篇 7-机器视觉系统之镜头篇 8-机器视觉系统之相机篇 对初学Halcon,机器视觉很有帮助!

大恒Halcon培训资料，blob分析资料 Halcon算子选取 阈值分割选取，形态学变化，特征提取 很好的学习资料 blob分析是很广的应用，即使不用Halcon,用其他的工具，也可以学习其分割提取的分析思想，不看后悔。

程序中包括常见的BLOB分析，包括灰度直方图实时变换，阈值分割，轮廓跟踪，种子填充，圆心的两种求法，对图像处理的入门者有一定的帮助

参见博客 https://blog.csdn.net/weixin_38566632/article/details/121012880

博客：https://editor.csdn.net/md?not_checkout=1&articleId=121029374 blob分析找电池主体的最小外接矩形