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基于NI Vision和MATLAB的图像颜色识别与透视变换

news 2026/2/6 21:06:30

1. 任务概述

利用LabVIEW的NI Vision模块读取图片，对图像中具有特征颜色的部分进行识别，并对识别的颜色区域进行标记。接着，通过图像处理算法检测图像的四个顶点（左上、左下、右上、右下），并识别每个顶点周围最近的四个坐标。最后，调用MATLAB的图像透视变换功能，对图像进行校正，获取变换后的图像和变换矩阵系数。

2. LabVIEW和NI Vision 实现步骤

2.1 读取图片

使用 IMAQ Read Image 函数从文件中加载图像，并创建图像显示窗口。
在LabVIEW中，NI Vision模块提供丰富的图像处理功能，可以用于图像读取、显示和预处理。

2.2 颜色识别

颜色特征提取：
- 使用 IMAQ ColorThreshold 功能，根据特定颜色（如红色、绿色或蓝色）进行颜色分割，提取特定颜色区域。
- 选择合适的颜色空间（如RGB或HSV）进行颜色过滤，提高识别精度。
标记特征颜色：
- 使用 IMAQ Overlay 工具对识别到的特征颜色区域进行标记（如绘制边框、圆圈等）。

2.3 四个顶点检测

边缘检测：应用 IMAQ Edge Detection，识别图像中的边缘信息。
轮廓提取：使用 IMAQ Find Contours 方法检测图像边缘的轮廓，并提取闭合轮廓。
顶点检测：
- 利用四边形拟合算法（如 IMAQ Find Shape），识别出图像的四个角点。
- 标记四个顶点，按顺序输出左上、左下、右上和右下坐标。

2.4 查找最近的四个点

对于每个顶点，通过计算与其他特征点的欧氏距离，选择最近的四个点。
使用 IMAQ Distance 计算每个顶点与其他特征点的距离，并排序选择最近的四个点。

3. 调用MATLAB进行图像透视变换

在LabVIEW中调用MATLAB脚本节点，输入检测到的四个顶点坐标和原始图像。
在MATLAB中，使用 imwarp 和 fitgeotrans 函数对图像进行透视变换。

MATLAB 代码示例：

matlab

复制代码

function [warpedImage, tformMatrix] = perspectiveTransform(image, points) % points: 输入四个顶点坐标 [x1, y1; x2, y2; x3, y3; x4, y4] % 定义目标顶点（变换后图像四个角） outputPoints = [0, 0; 500, 0; 500, 500; 0, 500]; % 计算变换矩阵 tform = fitgeotrans(points, outputPoints, 'projective'); tformMatrix = tform.T; % 变换矩阵系数 % 进行透视变换 warpedImage = imwarp(image, tform, 'OutputView', imref2d([500, 500]));end

LabVIEW中调用示例：

在LabVIEW中，通过MATLAB脚本节点，传递图像和顶点坐标数组作为输入，调用上述MATLAB函数。
获取输出的变换图像和变换矩阵。

4. 应用场景

工业视觉检测：用于检测工业产品上的标记颜色，并进行图像校正和透视变换，提高检测精度。
文档扫描与校正：在扫描书籍或文件时，识别页面的四个角点，进行透视校正，获得整齐的图像。
无人机视觉识别：用于无人机图像处理，识别地面标志物的颜色和角点，辅助定位和导航。

5. 总结

该方法结合了LabVIEW和MATLAB的优势，利用NI Vision进行高效的图像处理与颜色识别，借助MATLAB的强大图像变换功能，实现精确的透视校正。在实际应用中，该流程可用于工业检测、文档处理、视觉导航等多个领域，为自动化系统提供高效、准确的图像识别和处理能力。