Blob tăng cường

VMS có khả năng chạy một thuật toán đốm màu khác nhau thông qua công cụ tìm đốm màu cho phép tính toán và phân tích các thuộc tính nâng cao hơn của các đốm màu. Blob nâng cao chỉ khả dụng với Gói xử lý hình ảnh nâng cao (Xử lý hình ảnh, Blob nâng cao và ghép hình ảnh). Tiếp xúc sales@viewmm.com để được báo giá và giấy phép dùng thử.
Blob nâng cao rất hữu ích để cung cấp thêm các cách phân tích, phân loại và phát hiện sự hiện diện của các tính năng phi hình học như khuyết tật. Khả năng này chỉ khả dụng thông qua chế độ xem nâng cao của công cụ tìm đốm màu như hình dưới đây.

Giá trị mức lấp đầy trong công cụ tìm đốm màu được sử dụng riêng với đốm màu nâng cao. Thuật toán đốm màu nâng cao có thể tìm thấy cái gọi là “đốm màu con” là những đốm màu bên trong một đốm màu. Mức độ lấp đầy của một người sẽ tìm thấy một đốm màu trong một đốm màu. Mức độ lấp đầy của hai có thể tìm thấy một đốm màu trong một đốm màu trong một đốm màu. Và như vậy với các giá trị lớn hơn cho mức lấp đầy.
Ưu điểm lớn nhất của đốm màu tăng cường là các điểm đốm màu có thứ tự xung quanh ngoại vi của đốm màu. Đối với các đốm màu thông thường, chúng có thứ tự raster dọc theo mỗi đường ngang. Điều này cho phép các kỹ thuật phân tích tốt hơn được áp dụng vì các điểm có thể được phân tích theo cách có ý nghĩa hơn và thực hiện những việc như:

• Kết hợp các đốm màu: Thông qua hàm merge_blobs (), hai tập hợp các đốm màu có thể được phân tích và nếu có bất kỳ đốm màu nào chồng lên nhau, chúng có thể được kết hợp thành một đốm màu duy nhất thay vì hai. Lưu ý, hai nhóm đốm màu có thể đến từ các trường nhìn khác nhau.
• Kiểm tra các đốm màu giao nhau: Thông qua hàm are_two_blobs_crossing () các đốm màu, có thể kiểm tra xem hai đốm màu có giao nhau không. Những đốm màu này cũng có thể đến từ hai trường nhìn khác nhau.
• Các thuộc tính blob phức tạp: Thông qua các hàm calc_blob_feats () và calc_blobs_feat (), các thuộc tính khác nhau có thể được tính toán ngoài các thuộc tính thông thường trong cấu trúc blob. Dưới đây là những cái thường được sử dụng nhất, cùng với hình ảnh minh họa.

1. Góc của đốm màu dọc theo trục nguyên lý
2. Chu vi của đốm màu
3. Độ nhỏ gọn của đốm màu. Điều này được sử dụng để xác định mức độ gần của đốm màu. Giá trị này càng gần 1,0, thì nó càng gần là một vòng tròn.
4. Chiều dài và chiều rộng của đốm màu dọc theo trục nguyên lý.
5. Các phạm vi bên trái, bên phải, trên và dưới của đốm màu.

Các thuộc tính blob này cung cấp nhiều thông tin có giá trị, cùng với các thuộc tính blob cơ bản, chẳng hạn như khu vực và vị trí để xác định, phân loại và phân tích hiệu quả các hình dạng phi hình học trong VMS.
Hãy đăng ký để xem các bài viết trong tương lai hướng dẫn chi tiết cách sử dụng merge_blobs () như đã đề cập ở trên cũng như tạo mặt nạ hình ảnh bằng cách sử dụng các đốm màu. Liên hệ với bộ phận phần mềm và ứng dụng của chúng tôi nếu có câu hỏi và để được hỗ trợ.