圖像識別是人工智能的一個重要領(lǐng)域,隨著圖像處理與分析技術(shù)的快速發(fā)展,圖像識別已在醫(yī)療、零售、交通等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。在汽車影音娛樂自動化測試系統(tǒng)中,圖像識別技術(shù)也發(fā)揮著不可替代的作用。今天,小編將為大家詳細分解如何利用LabVIEW實現(xiàn)汽車儀表圖像識別。
(LabVIEW圖像識別系統(tǒng))
Step1 圖像采集
圖像采集是圖像識別的前提,以GigE工業(yè)相機為例。圖像采集需要借助NI-IMAQdx驅(qū)動模塊中的一系列函數(shù),其過程如下:
1. 使用IMAQdx Open Camera.vi函數(shù)連接并打開選定的攝像頭;
2. 通過IMAQdx Grab.vi函數(shù)獲取圖像;
3. 使用IMAQdx Write File.vi函數(shù)將圖像按照選定的格式保存至文件夾,圖像格式包括BMP、PNG、JPEG、TIFF等。
(圖像采集程序)
Step2 圖像處理
圖像處理是通過計算機對圖像進行去噪、增強、復(fù)原、分割、特征提取。這里簡要介紹使用LabVIEW中的Vision Development Module軟件包函數(shù)進行圖像處理的幾種基本方法——圖像灰度化、圖像二值化、圖像增強。
1、圖像灰度化
工業(yè)相機采集到的圖像一般為RGB顏色模式,但是,RGB模式并不能反映圖像的形態(tài)特征,只能從光學(xué)的原理上進行顏色調(diào)配。因此,處理圖像的時候,要對RGB三種分量進行分別處理。使用LabVIEW軟件中的IMAQ Extract Single Color Plane.vi函數(shù)可實現(xiàn)圖像的灰度化處理。圖像灰度處理程序和處理結(jié)果如下圖所示:
(灰度處理程序)
(灰度處理結(jié)果)
2、圖像二值化
圖像二值化處理是通過將圖像上各像素點的灰度值設(shè)置為0或255,來使整個圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果。在LabVIEW中,利用IMAQ Threshold.vi函數(shù)對灰度圖像進行適當?shù)拈撝颠x取,從而獲得能反應(yīng)出圖像整體和局部特征的二值化圖像。處理程序和處理結(jié)果如下圖所示:
(二值化處理程序)
(二值化處理結(jié)果)
3、圖像增強
圖像增強是指根據(jù)用戶需求突出圖像中必要的信息,同時削弱或去除不需要的信息。圖像增強是圖像處理的最基本手段。使用LabVIEW軟件中的IMAQ BCGLookup.vi函數(shù)對灰度圖像進行修正,可改善圖像的視覺效果,從而提供直觀、清晰、適于分析的圖像。圖像增強處理程序和處理結(jié)果如下圖所示:
(圖像增強處理程序)
(圖像增強處理結(jié)果)
Step3 圖像識別
采集的圖像,經(jīng)過處理,下一步就要進行識別了。利用計算機對圖像中的物體進行處理、分析和理解,模擬完成人類的認識和理解過程,從而識別各種不同模式的目標和對象。
汽車儀表的圖像識別主要包括報警類圖標識別和OCR識別,兩種識別模式原理基本相同,首先對原始圖像進行預(yù)處理,再提取特征存入訓(xùn)練庫中,測試時將現(xiàn)場采集到的圖像與訓(xùn)練庫中信息進行比對,最終得出識別結(jié)果。兩種識別方案如下圖所示:
(圖標識別)
(OCR識別)
1、圖標訓(xùn)練/識別
在Edit Icon Classifier界面下可以對該屏幕的圖標識別功能進行配置,將樣本圖標的形狀、顏色、位置存入訓(xùn)練庫中。配置界面如下圖,界面左側(cè)為設(shè)備采集的最新圖像,右側(cè)為可識別圖標的信息列表,右下角為圖標的圖像顯示。
同時,在Edit Color Classifier界面可進行顏色學(xué)習(xí)資源的查看和刪除。界面左側(cè)顯示的是當前顏色識別的學(xué)習(xí)資源,右側(cè)Browser Display中可以選擇顯示所有學(xué)習(xí)資源或者按照顏色類別顯示相應(yīng)的學(xué)習(xí)資源。
2、OCR訓(xùn)練/識別
在讀取圖像的文字或字符之前,先通過NI OCR Training模塊對字符樣本進行訓(xùn)練,并生成abc格式的庫文件。然后,在代碼的初始化部分使用IMAQ OCR Read Character Set File.vi函數(shù)讀取NI OCR Training接口并創(chuàng)建會話,在程序中通過調(diào)用abc文件來實現(xiàn)字符識別的功能。
至此,就完成了從圖像采集到圖像處理再到圖像識別的完整流程了。目前,這套圖像識別系統(tǒng)已被國內(nèi)知名汽車企業(yè)運用,用于識別汽車儀表報警圖標顯示、動態(tài)圖標閃爍頻率、故障報警文字等。
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原文標題:干貨分享|如何利用LabVIEW實現(xiàn)汽車儀表圖像識別
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