LabView部分视觉函数中文解说要点.docx
《LabView部分视觉函数中文解说要点.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《LabView部分视觉函数中文解说要点.docx（51页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
LabView部分视觉函数中文解说要点
IMAQLearnPattern2VI
在匹配阶段创建您要搜索的图案匹配的模板图像的描述，此描述的数据被附加到输入模板图像中。
在匹配阶段，从模板图像中提取模板描述符并且用于从检查图像中搜索模板。
Image：
是一个您要搜索模板图像的参考检查图像。
LearnPatternSetupData（学习模式设置数据）：
是一个字符串，包含从本控件或从高级控件（IMAQAdvancedSetupLearnPattern2VI）获得的信息。
如果此引脚没有连接，在学习阶段VI使用默认参数。
LearnMask（学习面膜）：
是一个可选的屏蔽图像，此图片必须是U8模式的图像。
在VI中只学习那些在源图像中相应掩模为零的像素，非零像素被忽略。
不要设置这个参数来学习整个图像。
TemplateImageOut：
是一个参考的模板，此模板图像包含的数据定义在匹配阶段的模板模式
IMAQSetupLearnPattern2VI
设置学习阶段，图案匹配过程中使用的参数。
执行IMAQLearnPattern2VI之前执行此VI。
LearnMode：
学习模板时，使用此引脚指定的不变性模式。
All （0）
（默认值）提取移位和旋转不变匹配的模板信息
ShiftInformation
（1）
提取平移不变性匹配的信息。
RotationInformation
（2）
提取旋转不变匹配的信息。
LearnPatternSetupData（学习模式设置数据）：
是一个字符串，包含学习阶段设置参数选择的信息。
此输出连接到IMAQLearnPattern2VI或IMAQAdvancedSetupLearnPattern2VI
IMAQSetupMatchPattern2VI
IMAQ设定匹配模式2VI
设置图案匹配的匹配阶段所使用的参数。
执行此VI前IMAQMatchPattern2VI或IMAQRefineMatchesVI。
MinimumContrast（最低对比度）：
指定在检查图像中最大像素值和最低像素值的最小期望差异。
默认值是0，它允许用算法来计算最小对比度
MatchMode（匹配模式）：
，在检查图像中寻找模板图案时使用指定的不变性模式。
默认值是平移不变性。
下列选项是有效的：
ShiftInvariant （0）（平移不变）
搜索模板图像，允许为±4°的旋转。
RotationInvariant
（1）（旋转不变）
在图像中搜索模板不分旋转的模板。
SubpixelAccuracy（亚像素精度）：
决定是否返回匹配结果的亚像素精度。
默认值是FALSE。
如果匹配功能模式设置为颜色，VI忽略了亚像素精度
RotationAngleRanges（degrees）（旋转角度范围（度））：
是一个数组，指定你期望模板在每个检查图像中旋转的角度是多少。
指定角度上限和下限的范围，以度
为单位。
MatchPatternSetupData（匹配模式设置数据）：
是一个字符串，其中包含有关匹配阶段设置参数。
此输出连接到IMAQMatchPattern2VI或IMAQAdvancedSetupMatchPattern2VI
IMAQMatchPattern3VI
在检查图像中搜索图案，或模板图像。
ROIDescriptor（目标区域描述）：
在检查图像指定的区域中执行模式匹配，这个区域必须是一个矩形或旋转矩形轮廓。
默认情况下，VI使用整个检查图像进行匹配。
GlobalRectangle：
边界矩形包含的的坐标。
Contours：
是一个目标区域定义的每一个单个形状的轮廓线
Image：
是你要搜索模板图像的参考检测图像。
TemplateImage（模板图像）：
是在匹配阶段你要搜索的一个参考模板，这个模板图像是IMAQLearnPattern2VI的输出端。
MatchPatternSetupData（匹配模式设置数据）：
是一个字符串，其中包含IMAQSetupMatchPattern2VI或IMAQAdvancedSetupMatchPattern2VI的信息。
如果此引脚没有连接，VI所有未配置选项使用默认参数。
NumberofMatchesRequested（匹配阈值）：
设置匹配阈值的大小。
MinimumMatchScore（最小匹配分数）：
设置有效匹配的最小分值，有效范围是0至1000之间。
Matches：
是一个匹配簇，簇包含以下内容，
Position：
是模板中心点对应的一个坐标。
Angle：
是当前匹配位置模板在源图像中的旋转角度。
Scale：
是原始模板在匹配模板中的大小变化百分比。
这个参数没有被用于模式匹配，并总是被设置为1。
Score：
匹配结果其范围为0到1000，其中0等于没有匹配，1000等于一个完美的匹配
BoundingBox：
是一个在图像中定义了五点模板图案边界的数组，你可以把这个阵列直接连接到IMAQOverlayMultipleLines2VI覆盖在图像上相匹配的位置。
NumberofMatches（匹配数目）：
是一个输入设置项，检测图像中找到的模板匹配的数目。
IMAQSetupLearnGeometricPattern2VI
设置在学习过程中所使用的参数。
运行IMAQLearnGeometricPattern2.VI之前使用
CurveParameters（轮廓信息）：
是一个簇包含在学习阶段从模板图像中提取的曲线信息
ExtractionMode（提取模式）：
指定VI如何标识图像中的轮廓。
从以下选项中进行选择：
Normal （0）
（默认）如果你想VI不作任何假设图像或图像背景对象均匀性的，选择“正常”。
UniformRegions
（1）
如果你想要VI对象，无论是在图像或图像的背景包含统一的像素值，请选择均匀的区域。
这允许该VI更准确地计算的对象的外部轮廓
EdgeThreshold：
边缘阈值指定最小的对比度，开始轮廓必须有一个起点。
有效值范围从1到255。
默认值是75
EdgeFilterSize（边缘滤镜尺寸）：
边缘过滤器大小指定图像中VI使用边缘滤波器，以确定轮廓的宽度。
下列选项可用：
Fine （0）
设置边缘滤镜尺寸为精细。
Normal
（1）
（默认值）设置的的边缘滤镜尺寸为正常。
ContourTracing
（2）
设置边缘滤镜尺寸跟踪轮廓，提供最好的轮廓提取结果，但会增加处理图像所需的时间。
MinLength：
指定最小轮廓的长短，以像素为单位，，你想要识别的最小轮廓，VI忽略任何小于这个值的轮廓曲线长度。
默认值是25。
RowSearchStepSize（行搜索步长）：
指定行搜索步的大小，在y方向上，运用该算法巡查轮廓起点到图像之间的行。
有效值范围从1到255。
默认值是15
ColSearchStepSize（列搜索步长）：
指定列搜索步的大小，在X方向上，运用该算法巡查轮廓起点到图像之间的列。
有效值范围从1到255。
默认值是15
MaxEndpointGap（最大端点差）：
指VI识别一个封闭的轮廓曲线，曲线的端点之间的最大差距，以像素为单位。
如果间隙大于该值时，该VI标识作为一个开放曲线的曲线。
默认值是10
Closed：
指定是否在图像中只识别封闭的轮廓曲线。
默认值是FALSE，指定VI识别开放式和封闭式的轮廓曲线。
Subpixel：
指定是否检测曲线上各点的亚像素精度。
默认值是FALSE。
LearnGeometricPattern2SetupData（学习几何图案的设置数据）：
是一个字符串，其中包含学习阶段选择的设置参数的学习数据信息。
连接输出到IMAQLearnGeometricPattern2VI或IMAQAdvancedSetupLearnGeometricPattern2VI.
IMAQLearnGeometricPattern2VI
几何图案学习
创建一个匹配阶段您要搜索的的模板图像的描述。
此数据被附加到描述输入模板图像。
在匹配阶段，描述数据从模板图像中提取，并用于检查图像中并搜寻模板。
OriginOffset（原点偏移）：
指定的VI模板图像的中心与模板的起偏移的像素数。
原点偏移用于IMAQMatchGeometricPattern2VI设置每个模板匹配的匹配结果集内的目标图像的元素位置，默认值是（0，0），设置的模板图像的中心作为原点的模板
TemplateImage：
是一个在匹配阶段您要搜索检查模板图像的参考图像。
LearnGeometricPattern2SetupData（几何图案学习的设置数据）：
是一个字符串，其中包含从IMAQSetupLearnGeometricPattern2VI或IMAQAdvancedSetupLearnGeometricPattern2VI获得的信息。
如果引脚没有连接，在学习阶段VI使用默认参数。
LearnMask（学习面膜）：
是一个8-比特图像相同大小的可选模板，该模板指定在模板中的边缘搜索，构建面膜时，使用下面的像素值：
0：
默认值。
相应模板中的图像像素被认为是边缘，只有在IMAQSetupLearnGeometricPattern2VI或IMAQAdvancedSetupLearnGeometricPattern2VI中指定的轮廓曲线符合条件参数。
1：
在模板图像中相应的像素始终被认为不是一个边缘。
2：
在模板图像中相应的像素的始终被认为是一个边缘
4：
当计算关联得分时模板图像的相应的像素不使用。
AngleOffset（角度偏移）：
指定模板中每个匹配项的角度旋转圆的起点，角度偏移量是用于由IMAQMatchGeometricPattern2VI所得到匹配群集的每个模板匹配的目标图像内的角度设置元素。
默认值是0，这并没有改变匹配的角度
TemplateImageOut：
一个参考的模板。
此模板图像包含模板模式匹配阶段定义的数据
IMAQSetupMatchGeometricPattern2VI
设置几何匹配图案
设置在匹配过程中所使用的参数。
使用IMAQMatchGeometricPattern2VI前运行VI
CurveParameters（轮廓曲线参数）：
是一个簇包含如何从检查图像中提取匹配阶段的轮廓曲线信息，
要注意：
如果UseLearnCurveParameters设置为TRUEVI忽略了轮廓曲线的参数设置。
ExtractionMode（提取模式）：
指定VI如何从图像中标识轮廓曲线。
从以下选项中进行选择：
Normal （0）
（默认），如果你想VI不作任何假设图像或图像背景的均匀性，选择“正常”。
UniformRegions
（1）
如果你想选择的VI对象，无论是在图像或图像的背景包含统一的像素值请选择均匀的区域，。
这允许该VI更准确地计算的对象的外部曲线。
EdgeThreshold（边缘阈值）：
指定最小的对比度，必须有一个轮廓曲线起点。
有效值范围从1到255。
默认值是75。
EdgeFilterSize（边缘滤镜尺寸）：
指定用以确定VI中使用的图像中轮廓曲线边缘滤波器的宽度。
下列选项可用：
Fine （0）
边缘滤镜尺寸为精细
Normal
（1）
（默认值）设置的的边缘滤镜尺寸正常。
ContourTracing
（2）
设置边缘滤镜尺寸为轮廓跟踪，提供了最好的轮廓提取结果，但会增加处理图像所需的时间。
MinLength（最小长度）：
指定你想要的VI识别的最小轮廓曲线的长度，以像素为单位。
VI忽略任何长度小于这个值的轮廓曲线。
默认值是25
RowSearchStepSize（行搜索步长）：
指定该算法从轮廓曲线起点在y方向上搜索图像的行步长，。
有效值范围从1到255。
默认值是15
ColSearchStepSize（列搜索步长）：
指定该算法从轮廓曲线起点在X方向上搜索图像的列步长。
有效值范围从1到255。
默认值是15。
MaxEndpointGap（最大端点间隙）：
指定的VI是否将轮廓识别为一个封闭的曲线，轮廓曲线端点之间的最大间隙，以像素为单位。
如果间隙大于该值时，该VI标识作为一个开放的中轮廓曲线。
默认值是10。
Closed：
指定VI是否只识别图像上的封闭曲线。
默认值是FALSE，指VI可以识别开放式和封闭式的曲线。
Subpixel（亚像素）：
指定是否检测轮廓曲线上各点的亚像素。
默认值是FALSE。
MatchMode（匹配模式）：
确定的情况下，是一个你要寻找模板匹配的VI簇。
在RangeSettings条件下设置这簇的值。
Rotation：
VI搜索匹配项的时候使模板旋转检测图像中的模板，启用时旋转
Scale：
，启动时以不同尺寸检测图像中的模板是否可能的匹配，默认的比例范围为75％至125％。
Occlusion：
启用时，VI搜索出现在图像中的模板，允许指定百分比的模板被遮挡。
默认的遮挡范围是0％至25％的
SubpixelAccuracy（亚像素精度）：
决定匹配时是否计算亚像素精度的位置。
默认值是FALSE。
RangeSettings（范围设置）：
是一个数组，约束选项每个匹配项的可接受范围。
为了减少搜索时间，这些约束的范围内尽可能地限制，
MatchConstraints：
指定匹配选项由给定的约束范围。
下列选项可用
RotationAngle（degrees） （0）
设置一个你期望此VI在检查图像中寻找模板匹配的角度范围，如果Rotation不启用VI忽略此范围。
ScaleFactor（%）
（1）
设置此选项来指定的一个你期望的VI在检查图像中寻找模板匹配的大小范围，
Occlusion（%）
（2）
设置此选项来指定一个你在匹配检查图像中预期的阻断量范围。
NIVision可以准确地检测出有多达50％阻断匹配。
如果未启用阻断VI忽略这个范围内。
Min：
对于一个给定的MatchConstraint最小范围值。
Max：
对于一个给定的MatchConstraint最大范围值
UseLearnCurveParameters（使用学习轮廓曲线参数）：
指定在匹配阶段是否使用的IMAQSetupLearnGeometricPattern2VI或IMAQAdvancedSetupLearnGeometricPattern2VI的轮廓曲线参数提取目标曲线。
默认值是TRUE
MatchGeometricPattern2SetupData（几何图案匹配的设置数据）：
是一个字符串，其中包含匹配阶段的参数设置信息。
输出连接IMAQMatchGeometricPattern2VI或IMAQAdvancedSetupMatchGeometricPattern2VI.
IMAQMatchGeometricPattern2VI
IMAQ几何图案匹配
在检查图像中搜索图案，或模板图像。
ROIDescriptor（目标图案描述符）：
指定在执行几何匹配时检查图像的区域，这个区域必须是一个矩形或旋转矩形轮廓。
默认情况下，VI使用整个图像检查匹配。
GlobalRectangle（完整矩形）：
包含整个矩形边框的坐标。
Contours：
定义每一个ROI的的单个形状。
ID指轮廓是一个ROI的外部还是内部边缘。
Type是轮廓的形状类型
Coordinates表示轮廓的相对位置
Image：
是要在检测图像中搜索模板图像的参考。
TemplateImage：
是一个在匹配阶段你要搜索的参考几何模板，。
模板图像是IMAQLearnGeometricPattern2VI.的输出。
MatchGeometricPattern2SetupData（几何图案匹配的设置数据）：
是一个字符串，其中包含从IMAQSetupMatchGeometricPattern2或IMAQAdvancedSetupMatchGeometricPattern2VI中读取的信息，如果引脚没有连接，VI所有未配置的选项使用默认参数。
NumberofMatchesRequested（要求匹配的数量）：
要求有效的匹配预期数量是多少。
MinimumMatchScore（最小匹配分数）：
是被认为有效的最小匹配得分。
一个匹配的数据范围是0至1000之间。
Matches（pixel）（匹配（像素））：
包含在图像中找到匹配的信息：
Position（位置）：
是一个模板原点位置相对应的点坐标群集
Angle：
在当前匹配位置模板的旋转角度，以度为单位。
Scale：
是匹配模板相对于原来的模板图像的大小比率，以百分比表示。
Score：
匹配结果排名范围为0到1000，其中0等于没有匹配和1000等于一个完美的匹配。
BoundingBox（）：
是一个在模板的边界定义了五个点的数组。
ContrastReversed（对比度反转）：
指定匹配的模板图像是否的反色。
如果匹配的模板图像的反色此参数为true，。
例如，匹配是在黑色背景上的白色物体，但模板图像是在白色背景上的黑色物体。
如果此参数为FALSE，模板图像不反色。
Occlusion%（阻断百分比）：
是匹配遮挡的百分比。
TemplateTargetCurveScore（模板目标轮廓曲线分数）：
指定如何紧密地在图像匹配模板中的匹配区域检查目标轮廓曲线。
分数的值的范围可以从0到1000，其中的得分1000表示的检查图像的匹配区域中的所有曲线在模板图像中都有一个对应的曲线
注意：
默认情况下，VI不计算在模板目标轮廓曲线分数。
使用IMAQAdvancedSetupMatchGeometricPattern2VI配置的算法来计算这个值。
TargetTemplateCurveScore（目标模板曲线分数）：
同上。
CorrelationScore（相关分数）：
指定的匹配的准确性，通过以下方式获得比较的模板图像的匹配区域中使用的相关性度量，比较这两个区域作为其像素值的函数。
1000的分数表示一个完美的比匹配，得分为0表示不匹配。
Matches（real-world）（匹配（世界坐标））：
包含在图像中找到一个匹配的信息。
注意：
如果图像是经过校准的图像，匹配（真实世界）可能会有不同匹配（像素）。
如果图像是经过校准的图像，位置，角度，和边框中返回世界的单位。
Position：
是一个模板原点位置相对应的点坐标群集
Angle：
在当前匹配位置模板的旋转角度单位是度。
Scale：
是匹配模板相对于原来的模板图像的大小比率，以百分比表示。
BoundingBox：
是一个定义模板五个点的边界数组。
ContrastReversed：
指定匹配的模板图像是否的反色。
如果匹配的模板图像的反色此参数为true，。
例如，匹配是在黑色背景上的白色物体，但模板图像是在白色背景上的黑色物体。
如果此参数为FALSE，模板图像不反色。
Occlusion%（阻断百分比）：
是匹配遮挡的百分比。
TemplateTargetCurveScore（模板目标轮廓曲线分数）：
指定如何紧密地在图像匹配模板中的匹配区域检查目标轮廓曲线。
分数的值的范围可以从0到1000，其中的得分1000表示的检查图像的匹配区域中的所有曲线在模板图像中都有一个对应的曲线
注意：
默认情况下，VI不计算在模板目标轮廓曲线分数。
使用IMAQAdvancedSetupMatchGeometricPattern2VI配置的算法来计算这个值。
TargetTemplateCurveScore（目标模板曲线分数）：
同上。
CorrelationScore（相关分数）：
指定的匹配的准确性，通过以下方式获得比较的模板图像的匹配区域中使用的相关性度量，比较这两个区域作为其像素值的函数。
1000的分数表示一个完美的比匹配，得分为0表示不匹配。
NumberofMatches（匹配数量）：
在检查图像模板匹配的基础上的输入设置匹配的数量。
IMAQClampHorizontalMaxVI
在水平方向上测量的距离，从搜索区域的垂直边朝搜索区域的中心的搜索，该VI定位一边线或耙组并行搜索。
通过对比度和斜率来决定边缘。
Settings：
是一个簇，定义边缘检测算法的参数和图像上重叠的信息，前三个参数指定检测边缘所使用的筛选器。
Contrast：
指定边缘对比度的阈值，在检测过程中只有边缘对比度大于这个值边缘才能使用。
对比度定义为前边缘和后边缘的平均像素强度之差。
Filterwidth：
指定的像素的数量，VI在任一侧查找边缘对比度的平均值。
Steepness：
指定边缘的斜率，此值表示相对应边缘的过渡区的像素数量。
SubsamplingRatio：
二次取样比指定的像素的数量，分隔两个连续的前倾的搜索线
ShowSearchArea（显示搜索区域）：
确定是否在图像上叠加显示目标区域。
ShowSearchLines（显示搜索线）：
确定用于定位的边缘搜索线是否是在图像上重叠显示。
ShowEdgesFound（显示边缘）：
确定是否在发现的边缘位置上重叠显示结果图像
Image：
参考源图像
Rectangle：
指定搜索矩形区域的坐标。
分别为左上角X，Y；右下角X，Y坐标和以中心为旋转点指定旋转角度。
CoordinateSystem：
指定的矩形坐标与系统相联系
EdgeCoordinates：
是一个检测到的边缘的空间坐标数组组成的簇。
ImageOut：
是一个参考目标图像，根据设置的搜索区域和/或测量的结果，在图像上重叠
Distance（距离）：
返回的命中线之间的测量距离
CoordinateSystem（duplicate）（坐标系（副本））：
是一个参考的坐标系
IMAQSetupLearnColorPatternVI
（色彩模式学习设置）
设置学习过程中使用的的颜色参数，使用IMAQLearnColorPatternVI运行此VI。
IgnoreColorSpectra（忽略颜色光谱）：
是一个数组，颜色光谱提供了一套的从模板图像的颜色特征排除一组颜色。
忽略的每种颜色都是颜色频谱的主要色彩。
在学习阶段排除任何颜色在模板匹配阶段也将被忽略。
LearnMode：
学习模板时，使用此引脚指定的不变性模式。
All （0）
（默认值）提取移位和旋转不变匹配的模板信息
ShiftInformation
（1）
提取平移不变性匹配的信息。
RotationInformation
（2）
提取旋转不变匹配的信息。
FeatureMode（功能模式）：
设定学习一个
升级会员 