c++由矩阵生成图像_机器视觉 SciSmart图像定位ROI校正算法

小编讲解的内容是ROI生成和ROI校正两大功能。

感兴趣区域(ROI，region of interest)，在机器视觉、图像处理中，在被处理的图像上以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，简称ROI。在图像处理领域，感兴趣区域是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是图像分析所关注的重点。圈定该区域以便进行进一步处理，或使用ROI圈定你想处理的目标，可以减少处理时间，提高精度。

在具体的视觉应用中，当工件来料位置固定不变时，常量ROI可以覆盖工件来料。但是当来料位置存在较大波动时，就无法通过固定的ROI来实现视觉应用。这时候我们可以通过粗定位对产品进行定位，根据定位位置、长宽，角度等数据使用生成ROI，通过生成ROI工具来满足视觉应用的要求；或者通过粗定位数据使用ROI校正工具对固定的ROI进行仿射变换，跟随产品位置来满足视觉应用的要求。

什么是ROI生成？

ROI生成，通过在图像上绘制一个ROI或者用前面模块的输出结果，或用户定义的指定数据生成特定ROI。可以创建的ROI类型有：点、直线、旋转矩形、椭圆、环形、不规则。

在后面的算子中调用所生成的ROI，将不进行全图搜索检测，只在ROI区域内进行搜索，这样可以屏蔽不感兴趣区域，令检测时间缩短。

一、ROI生成的应用场合

1、目标物体周边存在干扰点时，可以通过限定感兴趣区域来规避；

2、图片数据量大，感兴趣区域小，可以通过划定感兴趣区域，令检测时间缩短；

二、ROI生成算法界面

如图1中蓝色矩形框即为划定的旋转矩形ROI：

图1  ROI生成功能界面

三、ROI生成参数设置

ROI类型：支持自定义的ROI类型。

1、点

2、直线

3、旋转矩形

4、椭圆

5、环形

6、不规则

7、多边形

ROI的生成可手动自定义参数，也可以从外部引用变量参数，如图2所示：

图2  ROI类型示例

四、应用场合案例

图3中矩形框即为划定的矩形ROI，ROI设置选定ROI生成后，找直线功能只在该ROI区域进行搜索边缘点。

图3  ROI生成案例

什么是ROI校正？

在实际应用中，每一个待检测工件在图像中的位置都发生偏移，从而ROI也需要移动，否则会导致检测不到所需要的特征。此时就可以创建定位基准，使ROI跟随基准移动，能够很好的解决这个问题。

图4  使用ROI校正前后效果对比示例

(单击图片放大可查看详情)

一、ROI校正应用场合

1、定位产品抓取类项目应用

2、定位产品放料类项目应用

3、激光打标、切割类项目应用

4、点胶、焊点定位类项目应用

二、ROI进行校正的步骤

第一步：确定基准源。通过匹配或Blob分析等功能对此图像部分进行分析，获得基准点和基准角度。

第二步：选择生成仿射矩阵的参数。根据校正模式、参考点、参考角度生成仿射变换矩阵。

第三步：引用基准对ROI进行校正。选择支持的ROI校正方式的算子(例如定位、测量、检测、识别等算子工具)，在算子中引用ROI基准对应的仿射变换矩阵，使ROI跟随基准进行移动，保证ROI能够准确框住测量区域。

三、算法原理

其工作原理是找到校正前后的基准点及基准角度，通过两点和两角度之间的关系计算出仿射变换矩阵，原ROI的位置信息通过仿射变换求得校正后的位置信息，根据校正后的位置信息重新生成ROI。

校正模式：补正可选方法有水平方向补正，垂直方向补正，水平和垂直方向上进行补正，水平、垂直以及角度进行补正，水平方向加角度补正，垂直方向加角度补正。

参考点：依据参考点计算出仿射矩阵中平移分量，可以由Blob分析结果、匹配结果、几何关系或用户自定义变量等点变量构成。

参考角度：依据参考角度计算出仿射矩阵中旋转分量，可以由Blob分析结果、匹配结果、几何关系或用户自定义变量等数值变量构成。

图5  ROI校正原理

图6  ROI校正示例

四、应用场合案例

以灰度匹配的匹配结果中心点作为参考点，选择水平和垂直方向上进行补正，生成带有平移分量的仿射变换。当工件的位置发生偏移时，ROI校正能保证ROI相对于工件测量的位置是不变的，从而能够精确地进行找圆操作。

图7  ROI校正案例示意

(单击图片放大可查看详情)

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