首先写在最前面，关于本文所涉及的技术，笔者所掌握的比较有限，写这样的文章也只是通过笔者自身所知道的一些知识内容，来对图像处理这一块领域的一部分进行简单的介绍，而并不是写研究论文。所以文章内不会出现太多复杂的专业性词汇和知识点，笔者也尽量使用谁都看得懂的文字来进行说明。另，由于各国对于这方面的技术的称呼不一，所以本文中可能会交叉出现“机器视觉”和“图象处理”的字眼，按照同一个技术来理解即可。

说白了，图像处理技术源于人类的“视觉”，我们在平时生活中通过眼睛获取了大量的视觉情报，然后大脑再对这些信息进行处理，反馈。再细节一点来说，就是一个三维物体的可见部分投影到了视网膜上，然后人们再通过投影到视网膜上的二维的像，来对该物体进行三维理解。比如去理解该物体的形状，大小，颜色，质地，离开自己的距离远近，运动状态等等。不难想象失去视觉将会是一种多苦逼的生活。

机器视觉的应用范围也很广阔，例如生产自动化中的产品质量控制，成品检验，工况控制。再例如监视摄像头的人或物的识别，跟踪。还有包括自动驾驶等等等等。于是可能有些同学就会略好奇，这当中到底是怎样一个原理来运作的，下面就介绍这个领域的技术的一些基础内容。

机器视觉简单来说主要分成三部分：图像(或影像)的获取、图像的处理和分析、输出或显示。也就是分别对应人类视觉观察行为的“看见”“理解”和“反馈”。而其中最为重要的，则是第一步，也就是图像的获取。因为一个好的图像，将会大大减少分析处理的难度和时间，增加分析结果的可靠性和效率性。简单举例来说的话，就是比如要考虑设置多少个摄像头，分别设置在什么角度，什么位置，什么距离。其次是摄像头像素的选择，焦距光圈调整的设置，摄像环境的布置(背景颜色等)。最后非常重要的就是光源的选择。不同的被拍摄对象都具有不同的性质，比如易反光，而且不同的检测部位也会对光源产生不同的需求，比如多光源消除阴影，这方面非常讲究，而这里就不具体分开来说了，不然会出现很多略专业性的内容。

接下来介绍图像处理结束中的一部分基础内容：灰度图和二值化。首先要说明的是，灰度图和黑白图是不同的。黑白图中只有黑色和白色两种颜色，而灰度图中除了黑色与白色以外，中间还有很多级的颜色深度。用于显示的灰度图像通常用每个采样像素 8 位的非线性尺度来保存，这样可以有 256 级灰度。通俗点来说，就是说一个像素的点的颜色是0~255中的一个数字，这代表着这个点的颜色深度，而值为0则是黑色，255则是白色。这种精度刚刚能够避免可见的条带失真，并且非常易于编程。而在有些领域则会需要用到更高的精度，比如每个采样 16 位即 65536 级。

于是第二个概念——二值化。前面已经说了灰度图中每一个点的颜色都是0~255中的某个数字，而二值化，就是设置一个阈值(也称临界值)，把大于这个临界灰度值(即阈值)的像素灰度设为灰度极大值，把小于这个值的像素灰度设为灰度极小值，从而实现图像二值化。比如设置阈值为100，则颜色深度是0~100的都设为0，颜色深度是101~255的都设为1，最后出来的就是只有0和1两个值的黑白图。

下面这图很形象地说明了三种图像：RGB彩色照片，灰度图像，黑白图像。

图像处理中的基础方法之一，就是边缘检测。边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。通俗点来说就是从一幅图像中，检测出所要分析的对象的边缘位置所在。而检测的依据也多种多样，例如通过颜色深度的不连续来判别。比如白色背景中放一个黑色的圆，在图像中逐个像素搜索的时候，一旦到了黑圆的边缘，检测到的像素的颜色深度值(前面说的那个0~255中的数字)就会发生阶跃性的变化，随便说一个数字就比如之前检测到的都是白色背景范围内的点，数值大概都在200多左右，一下子检测到了一个50左右数值的点，那就是黑圆的边缘了。

图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。而进行边缘检测的算法也有很多，对图像进行处理的方式也不同，上面所提到的只是为了便于描述，而举了最简单的模型例子。

说了这么多理论性的东西，最后举一个简单的应用型例子。检测对象是白色的一次性纸杯，而检测目的则是检验该纸杯的杯口圆度是否符合标准，别是椭圆或者被捏扁了的之类的。

上面三幅图分别是从上往下拍摄的杯口RGB彩色照片，经过处理的灰度图和二值化后的黑白图。而具体的检测方法，就是先将图片经过一系列处理之后，获得二值化后的杯口图，然后通过Canny算子进行边缘提取，得到下图。

接着获取圆心坐标，计算这个边缘上每一个点到圆心的距离，并且把计算结果输入矩阵。最后计算一下边缘上所有点到圆心的距离的方差，并以此作为判断杯口圆度是否符合标准的依据。若方差小于设定值，则为合格品，弱大于设定值，则为不合格。

所以说到底，机器视觉和图像处理技术并不是多神奇的技术。限于篇幅，这次就先介绍这些。