PPI
扫描仪更喜欢另一个单位：PPI，每英寸像素。在扫描仪的情况下，它表示扫描原稿的一英寸（25.4毫米）的像素数量。所以如果你测试该设备的分辨率，你需要知道你扫描的对象的大小。PPI类似于“像素”。它给出了一英寸的像素量，但这并不意味着这些像素保存有用的信息。根据我们的经验，大多数扫描仪不能达到PPI中定义的预期采样率。所以对于扫描仪来说，检查LP / pix是非常麻烦的，因为这会给你扫描仪的性能。许多扫描仪接近0.5 LP / pix为200 PPI，但是在300 PPI或甚至400 PPI的情况下要少得多。只是提及，因为它经常混淆和使用错误：DPI不同于PPI。喷墨打印机可以具有非常高的DPI（每英寸点数）。
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IMG_SIZE=150
FLOWER_SUNFLOWER_DIR='../input/flowers-recognition/flowers/flowers/sunflower'
def assign_label(img,flower_type):
return flower_type
def make_train_data(flower_type,DIR):
for img in tqdm(
label=assign_label(img,flower_type)
path =
img =
img = #Resizing the image
加载图像，然后在OpenCV以BGR格式读取图像时将BGR色彩空间转换为RGB色彩空间，但Maplotlib使用RGB格式来显示图像。这就是为什么我们需要转换色彩空间后，读取图像为RGB。
然后对固定图像进行三份拷贝，并将每份拷贝的任何双色通道设为零，分别用于访问红、绿、蓝通道。如果你让第0个颜色通道都是0那么你只会得到蓝色通道。 云南柱面视觉光源视觉光源，就选上海嘉励自动化科技有限公司，让您满意，欢迎您的来电！
RGB色彩空间的Python实现：
这里我们导入了必要的库，cv2用于色彩空间转换，NumPy用于数组操作，Matplotlib用于显示图像，os用于访问图像目录，tqdm用于显示加载栏。
hsl_img = [0],cv2.COLOR_BGR2HLS) #### CONVERTING BGR COLOR SPACE INTO HSL COLOR SPACE ####
hsl_img_1 = hsl_
hsl_img_2 = hsl_
hsl_img_3 = hsl_
hsl_img_1[:,:,1] = 0 #### HUE --> ZERO ####
hsl_img_1[:,:,2] = 0
hsl_img_2[:,:,0] = 0 #### SATURATION --> ZERO ####
hsl_img_2[:,:,2] = 0
hsl_img_3[:,:,0] = 0 #### LIGHTNESS --> ZERO ####
hsl_img_3[:,:,1] = 0
设置两个空列表Z和X，分别用于存储带有各自图像的标签，然后指定图像大小和路径目录。在这之后，我定义了两个函数，用于返回flower类型(assign_lable)和访问每个图像、读取和调整其大小(make_train_data)。
在机器视觉系统的影像获取环节，通常借助好的视觉光源才能获得高质量、高对比度的图像。选择合适的光源主要考虑以下几点：
1、光源的**重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生比较大的对比度，从而易于特征的区分，保证需要检测的特征突出于其他背景。
2、选择两种光源的时候，比较好的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。首先，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。另外，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会比较大。
3、另一个测试好光源的方法是看光源是否对部件的位置敏感度小。当光源放置在摄像头视野的不同区域或不同角度时，结果图像应该不会随之变化。方向性很强的光源，增大了对高亮区域的镜面反射发生的可能性，这不利于后面的特征提取。 视觉光源，就选上海嘉励自动化科技有限公司，用户的信赖之选，欢迎新老客户来电！
HSL色彩空间：
HSL的一般含义是色调、饱和度和明度。你可以将HSL以圆柱体的形式可视化，如图2(a)所示。围绕圆柱体的是不同的颜色，比如绿色、黄色、红色等等(我们真正想要的颜色)。饱和度是指颜色的多少，而明度是指颜色有多暗或多亮。正如你所看到的，圆柱体的顶部全是白色，底部全是黑色。
HSL色彩空间的Python实现：
使用OpenCV函数**cvtColor()**将BGR色彩空间转换为HSL色彩空间，在这里我们需要传递图像，以及从哪个色彩空间到哪个色彩空间我们想要改变图像。然后再复制并使两个颜色通道为零，以便分别显示每个颜色通道。
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蓝色光源：普遍用于金属材质的产品，如钢轨，冷轧带钢，船舶加工件、手机外壳等。
红外光：波长一般为780-1400，红外光属于不可见光，其透过力强。一般LCD屏检测、视频监控行业应用比较普遍。
紫外光：主要采用385波长的紫外光，其波长短，穿透力强，主要应用于证件检测、触摸屏ITO检测、布料表面破损、点胶溢胶检测等方面，金属表面划痕检测等。
机器视觉系统中，如果想采集质量的图像，往往要对现场的工况仔细评估，并选择合适的光源。选择一个合适的光源，往往能起到事半功倍的效果。本文根据三种不同的光源分类方法，简单介绍下一些主流的光源类型。按照颜色分类以颜色分类常用光源颜色集中在可见光范围，主要有白光（复合光）、红色、蓝色、绿色，另外红外光也比较普及，而紫外光应用较少。
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