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LabVIEW圖形化的AI視覺開發(fā)平臺(非NI Vision)VI簡介

王立奇 ? 來源:wangstoudamire ? 作者:wangstoudamire ? 2023-08-08 21:00 ? 次閱讀

前言

今天想和大家分享的是:儀酷LabVIEW AI視覺工具包的VI簡介,如介紹內(nèi)容有誤,歡迎各位朋友們幫忙糾正~


一、AI視覺工具包VI簡介

已經(jīng)安裝好的AI工具包位于程序框圖-函數(shù)選板-Addons-VIRobotics-opencv_yiku,內(nèi)容包括:Mat類型(矩陣)的操作、攝像頭采集、圖片文件讀寫、基本算子、視頻讀寫、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)用、迅捷VI等功能。
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Mat(矩陣類)

該大類下面主要是和矩陣相關(guān)的創(chuàng)建,操作。包含:
? Create_Mat.vi:矩陣的創(chuàng)建
? Convert:矩陣常用數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換類
? Mat :Mat的相關(guān)操作,如取子矩陣、基本數(shù)學(xué)運(yùn)算、邏輯操作、求兩矩陣差的絕對值、圖像融合等。
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Camera(相機(jī)類)

該大類下面主要是和相機(jī)有關(guān)的操作。主要包括
? new_Cap.vi:初始化相機(jī)
? startCapture.vi:啟動本地相機(jī)
? startCaptureUrl.vi: 啟動網(wǎng)絡(luò)相機(jī)
? stopCapture.vi:停止拍攝
? readImage.vi:獲取一幀圖像
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Core(核心類)

該大類主要對圖片做一些基礎(chǔ)處理,包括
? DFT.vi:傅里葉變換
? idft.vi:逆傅里葉變換
? normalize.vi:圖像歸一化處理
? flip.vi:圖像翻轉(zhuǎn)
? hconcat.vi:圖像水平拼接
? inRange.vi:圖像分割

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Darw(圖像繪制類)

該大類主要是實(shí)現(xiàn)圖像的繪制,包括:
? Draw_Line.vi:繪制直線
? Draw_Rect.vi:繪制矩形
? Draw_arrowesLine.vi:繪制箭頭線段
? Draw_Circle:繪制圓
? Draw_ellipse.vi:繪制橢圓圓弧和橢圓扇形
? Draw_Polylines.vi:繪制多邊形
? Draw_putText:繪制文字
? getTextSize.vi:獲取文本大小

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imgcodes(圖片讀寫類)

該大類主要是對圖片進(jìn)行讀寫操作,包括
? imdecode.vi:圖片解碼
? imencode.vi:圖片編碼
? imread.vi:讀取圖片
? imwrite.vi:保存圖片

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imgproc(圖片處理算子類)

該大類主要是對圖片進(jìn)行基本操作,包括
? blur.vi:均值濾波
? calHist.vi:計算直方圖
? Canny.vi:邊檢檢測
? cvtColor.vi:色彩轉(zhuǎn)換
? drawContour.vi:繪制輪廓
? findContous.vi:尋找輪廓
? filter2d_float.vi:圖像卷積運(yùn)算
? GaussianBlur.vi:高斯濾波
? HoughCircles.vi:霍夫圓檢測
? HoughLines.vi:霍夫直線檢測
? matchTemplate.vi:模板匹配
? resize.vi:圖像縮放
? threshold.vi:二值化圖像
? cornerHarris.vi :Harris角點(diǎn)檢測
? cornerMinEigenVal.vi:計算特征值和特征向量
? dilate.vi:圖像膨脹
? erode.vi:圖像腐蝕
? boxPoints:獲取矩陣頂點(diǎn)坐標(biāo)
? Corners--> cornerSubPix:亞像素級角點(diǎn)檢測
? pointPolygonTest.vi:檢測點(diǎn)是否在輪廓內(nèi)

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Imgpro--Transform:該大類下面主要是圖像的各種變換,包括
? GetAffineTransform.vi:實(shí)現(xiàn)圖像仿射
? getPerspectiveTransform.vi:實(shí)現(xiàn)透視變換
? getRotationMatrix2D.vi:圖像旋轉(zhuǎn)
? warpAffine.vi:仿射變換
? warpPerspective.vi:透視變換

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geometry(幾何圖形類)

該大類主要是點(diǎn)的合集,比如說輪廓。
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calib3d(相機(jī)定標(biāo)和三維重建類)

該大類主要是對相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定,并進(jìn)行三維重建。主要包括
? calibrateCamera.vi:相機(jī)標(biāo)定
? CalibrateHandEye.vi:手眼標(biāo)定
? ComputeCorrespondEpilines.vi:為一幅圖像中的點(diǎn)計算其在另一幅圖像中對應(yīng)的對極線
? copy_vectorPoint2f.vi:復(fù)制點(diǎn)集
? drawChessBoardCorners.vi:繪制檢測到的棋盤角點(diǎn)
? findChessboardCorners.vi:尋找棋盤圖的內(nèi)角點(diǎn)位置
? findFundamentalMat.vi:計算兩個視角的基礎(chǔ)矩陣
? initCameraMatrix2D.vi:得到3D到2D的初始化的攝像機(jī)矩陣
? initUndistortRectifyMap.vi:計算無畸變和修正轉(zhuǎn)換關(guān)系
? remap.vi:一幅圖像中某位置的像素放置到另一個圖片指定位置
? stereoCalibrate.vi:雙目攝像機(jī)標(biāo)定
? steroRectify.vi:對校準(zhǔn)過的攝像機(jī)計算修正變換
? stereoRectifyUncalibrated.vi:對未校準(zhǔn)過的攝像機(jī)計算修正變換
? undistort.vi:校正圖像因相機(jī)鏡頭引起的變形
? undistortPoints.vi:迭代去畸變矯正

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dnn(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類)

OpenCV中的dnn(Deep Neural Network module)模塊是專門用來實(shí)現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)功能的模塊。OpenCV自己并不能訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,但是它可以載入別的深度學(xué)習(xí)框架(例如TensorFlow、pytorch、Caffe等等)訓(xùn)練好的模型,然后使用該模型做inference(預(yù)測)。而且OpenCV在載入模型時會使用自己的dnn模塊對模型重寫,使得模型的運(yùn)行效率更高。所以如果你想在OpenCV項(xiàng)目中融入深度學(xué)習(xí)模型,可以先用自己熟悉的深度學(xué)習(xí)框架訓(xùn)練好,然后使用OpenCV的dnn模塊載入。主要包括:
? blobFromImage.vi:對即將進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的彩色圖片進(jìn)行預(yù)處理
? blobFromImage_1c.vi:對即將進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的灰度圖片進(jìn)行預(yù)處理
? NMSBoxes.vi:對檢測的到的boxes和對應(yīng)的scores進(jìn)行非極大值抑制處理,消除冗余重疊的框
? NMSRotatedBoxes.vi:對檢測的到的傾斜boxes和對應(yīng)的scores進(jìn)行非極大值抑制處理,消除冗余重疊的框
? ORC:文字識別相關(guān)

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dnn.Net(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類)

該大類主要實(shí)現(xiàn)模型的加載與推理
? readNetFromTensorflow.vi:載入一個tensorflow生成的pb文件和與其對應(yīng)的pbtxt配置文件,返回它的網(wǎng)絡(luò)
? readNetFromDarknet.vi:載入一個darknet生成的cfg配置文件和weights模型文件(通常為yolov3和yolov4),返回它的網(wǎng)絡(luò)
? readNetFromONNX.vi:載入一個通用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型文件ONNX(通常由pytorch、tensorflow、caffe等框架生成),返回它的網(wǎng)絡(luò)
? readNetFromModelOptimizer.vi:載入英特爾的模型優(yōu)化器中間表示,IR:具有網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞?XML 配置文件和具有訓(xùn)練權(quán)重的二進(jìn)制文件bin,返回它的網(wǎng)絡(luò)
? setInput.vi:將圖像(或矩陣)輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)net中
? forward.vi:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推理,并得到某一層的結(jié)果,如name為空,則返回最后一層的結(jié)果
? forward_muti_outputs.vi:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推理,根據(jù)輸入端的名字names,得到多層的結(jié)果
? getLayerNames.vi:獲取該網(wǎng)絡(luò)所有層的名字
? getUnconnetedLayerNames.vi:獲取不連接的輸出層的名字
? setPreferableBackend.vi:要求網(wǎng)絡(luò)在其支持的地方使用特定的計算后端
? setPreferableTarget.vi:要求網(wǎng)絡(luò)在特定目標(biāo)設(shè)備上進(jìn)行計算

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ml(機(jī)器學(xué)習(xí)模塊)

該大類主要是一組統(tǒng)計分類、回歸分析、數(shù)據(jù)聚類的類與統(tǒng)計模式函數(shù)(目前主要是SVM支持向量機(jī))

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ml.SVM該大類下面主要是SVM的創(chuàng)建、預(yù)測與訓(xùn)練的vi
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python(矩陣轉(zhuǎn)換為python格式)

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feature2d(特征檢測與匹配)

該大類主要是實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)提取與匹配。
? DescriptorMatcher:匹配特征向量的抽象類
? draw_KeyPoints.vi:快速繪制特征點(diǎn)
? draw_matches.vi:繪制關(guān)鍵點(diǎn)的匹配情況, 一左一右兩張圖像,匹配的關(guān)鍵點(diǎn)之間用線條鏈接
? matcher_knnMatch.vi:
? matcher_match.vi:
? SIFT:創(chuàng)建SIFT特征檢測器
? SIFT_Compute.vi:計算關(guān)鍵點(diǎn)描述符
? SIFT_Detector.vi:檢測關(guān)鍵點(diǎn)
? Vector_DMatch:匹配結(jié)果點(diǎn)集
? Vector_KeyPoints:特征點(diǎn)集

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videoWriter

該類為視頻流讀寫類

cuda(顯卡類)

該大類主要是獲取cuda設(shè)備相關(guān)參數(shù)的類。
? getCudaEnabledDeviceCount.vi:獲取 CUDA 的設(shè)備數(shù)
? getDevice.vi:獲取CUDA設(shè)備屬性
? setDevice:設(shè)置CUDA設(shè)備屬性
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face(人臉檢測&人臉識別)

該大類主要是實(shí)現(xiàn)人臉檢測和人臉識別。主要有兩大類:基于YuNet的人臉檢測器FaceDetectorYN和基于DNN的人臉識別器FaceRecognizerSF。

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? FaceDetectorYN-->detect.vi:從給定圖像中檢測人臉,獲得人臉區(qū)域和5點(diǎn)landmark
? FaceDetectorYN-->FaceDetectorYN_Creat.vi:創(chuàng)建人臉檢測器的實(shí)例類
在這里插入圖片描述
? FaceRecognizerSF-->alignCrop.vi:對齊圖像以將面部放在標(biāo)準(zhǔn)位置
? FaceRecognizerSF-->Create.vi:使用給定參數(shù)創(chuàng)建此類的實(shí)例
? FaceRecognizerSF-->feature.vi:從對齊的圖像中提取人臉特征
? FaceRecognizerSF-->match.vi:計算兩個人臉特征之間的距離

在這里插入圖片描述

如您想要探討更多關(guān)于LabVIEW與人工智能技術(shù),歡迎加入我們的:705637299,備注:LabVIEW機(jī)器學(xué)習(xí)

二、開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交互(ONNX)工具包VI簡介

已經(jīng)安裝好的ONNX工具包位于程序框圖-函數(shù)選板-Addons-VIRobotics-onnx內(nèi)容包括:獲取onnx可用的provider、onnx神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)用推理等功能。如下圖所示:

在這里插入圖片描述

getavailproviders.vi

獲取onnx可用的providers。

Session(onnx模型加載推理類)

? Create_Session.vi:加載onnx模型并指定推理加速引擎(CPU、CUDA、TensorRT)
? Run_one_input_pointer.vi:將單個圖片指針輸入至onnx模型并進(jìn)行推理
? Run_one_input_data.vi:將單個圖像(或矩陣)輸入至onnx模型并進(jìn)行推理
? Get_Resule_Info.vi:獲取每層輸出及shape
? Get_result.vi:動態(tài)vi,獲取某層輸出
? release.vi:釋放資源
? delete.vi:刪除

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三、工具包下載鏈接

  • AI視覺工具包下載與安裝參考:
    [https://blog.csdn.net/virobotics/article/details/123656523]
  • onnx工具包下載與安裝參考:
    [https://blog.csdn.net/virobotics/article/details/124998746]

總結(jié)

以上就是今天要給大家分享的內(nèi)容。大家可根據(jù)鏈接下載工具包并進(jìn)行安裝。

如果有問題可以在評論區(qū)里討論,提問前請先點(diǎn)贊支持一下博主哦

**如果文章對你有幫助,歡迎?關(guān)注、

審核編輯 黃宇

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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