Filtrele de viziune a mașinilor sunt algoritmi de procesare a imaginilor sau tehnici care sunt utilizate pentru a îmbunătăți sau modifica imaginile capturate de sistemele de viziune a mașinilor. Aceste filtre sunt aplicate pentru a îmbunătăți calitatea imaginii, pentru a extrage informații utile și pentru a permite o analiză exactă sau luarea deciziilor.
Există diferite tipuri de filtre de viziune a mașinilor, inclusiv:
1. Filtre de zgomot: Aceste filtre sunt utilizate pentru a reduce sau elimina zgomotul într-o imagine, cum ar fi zgomotul de sare și piper sau zgomot gaussian. Ele ajută la îmbunătățirea clarității imaginii și la îmbunătățirea exactității analizei ulterioare a imaginii.
2. Filtre de detectare a marginilor: Aceste filtre evidențiază marginile sau limitele obiectelor dintr -o imagine. Sunt utile pentru sarcini precum recunoașterea obiectelor, urmărirea sau segmentarea.
3. Filtre morfologice: Filtrele morfologice sunt utilizate pentru a modifica forma sau structura obiectelor dintr -o imagine. Acestea pot fi utilizate pentru sarcini precum eliminarea zgomotului, separarea obiectelor sau lacunele de umplere.
4. Filtre de îmbunătățire a contrastului: Aceste filtre ajustează contrastul și luminozitatea unei imagini pentru a îmbunătăți vizibilitatea și a evidenția caracteristicile importante. Acestea pot fi utilizate pentru a îmbunătăți detaliile imaginii sau pentru a face diferențe subtile mai evidente.
5. Filtre de culoare: Filtrele de culoare sunt utilizate pentru a manipula sau extrage informații specifice de culoare dintr -o imagine. Acestea pot fi utilizate pentru sarcini precum segmentarea culorilor, identificarea obiectului sau detectarea defectelor.
6. Filtre de textură: Filtrele de textură analizează aranjamentul spațial al pixelilor într -o imagine pentru a extrage informații despre textură. Acestea pot fi utilizate pentru sarcini precum inspecția de suprafață, controlul calității sau clasificarea materialelor.
7. Filtrarea pentru extragerea caracteristicilor: aceste filtre sunt concepute pentru a extrage caracteristici sau modele specifice dintr -o imagine, cum ar fi linii, colțuri sau bloburi. Ele sunt adesea utilizate ca etapă de preprocesare pentru sarcini suplimentare de analiză sau de recunoaștere.
Acestea sunt doar câteva exemple de filtre de viziune a mașinilor. Alegerea filtrului depinde de aplicația specifică și de rezultatul dorit. Sistemele de viziune a mașinilor folosesc adesea o combinație de filtre pentru a realiza