入门机器视觉的正确打开方式——徒手撸一个python+opencv实现的机器视觉简易调试工具（下）

csdn推荐

效果如下：

2.框架思路

如上所示，我们可以把opencv这个极开源世界优秀视觉处理的知识库，从抽象的代码，变成一条条流程化的知识流，并且利用将超级参数的调整可视化，即视化实现对机器视觉处理模块或算法的快速直观理解，极端时间内建立对算法的“手感”。便于在实际问题中，快速思考获得解决方案。

视觉识别的过程就是一个图像信息的流处理过程：

基于以上思考，可以把我们的调试工具设计成一个类似流水线一样的解读执行过程，就是我们先根据场景特点确定上下游的处理模块，把它们做成一个草图，然后我们的主程序负责把它按流程图执行，并且可以随时打开流水线的某个处理盒子，对参数进行方便的调节。总得来说这个工具应该是这样的：

3.图像处理流程化的实现

上篇讲到，我们可以用JSON格式来把整个图像处理过程结构化，形成一个树状结构的，把父节点子节点进行上下游关联。然后通过一个对JSON结构解析的一个解析器进行解析，顺序调用相应的opencv图像处理模块，进行流程化处理，最终获得结果。

3.1如何解析图像流程数据结构

这里为了处理图像的流程结构，需要有一些技术手段。特别是涉及到不是单个流程的时候，图像流程数据结构为树状结构有分支，且有很多串联，像这样子：

如何去读取这种结构，把图像从节点1，进行按顺序处理，知道节点4。我们选择了一个比较强大的库networkx。

3.2 使用networkx网络图库

以下是大模型对networkx网络图库的解释：

NetworkX 是一个用 Python 编写的开源软件包，用于创建、操作和研究复杂网络的结构、动态和功能。它提供了丰富的数据结构和方法，使得处理网络数据变得简单和直观。以下是 NetworkX 的一些主要特点：多种网络类型：NetworkX 支持多种类型的网络，包括无向图、有向图、多图、加权图等。

丰富的算法：NetworkX 提供了大量用于分析网络的算法，如最短路径、连通性、聚类系数、中心性分析等。

图形绘制：NetworkX 可以与 Matplotlib 等图形库结合使用，方便地绘制网络图形，帮助用户直观地理解网络结构。

数据读取和写入：NetworkX 支持多种数据格式的读取和写入，包括边列表、邻接矩阵、Pickle 文件、GraphML、GML 等。

交互式工具：NetworkX 还提供了一些交互式工具，如网络分析工具箱（NetworkX Toolkit）和网络分析浏览器（NetworkX Explorer）。

扩展性：NetworkX 的设计允许用户根据自己的需求扩展新的功能。

社区支持：NetworkX 是一个活跃的开源项目，拥有一个庞大的用户和开发者社区，提供了大量的文档、教程和示例代码。

跨平台：NetworkX 可以在多种操作系统上运行，包括 Windows、macOS 和 Linux。

NetworkX 广泛应用于社会学、生物学、计算机科学、物理学等领域，用于研究社交网络、生物网络、互联网结构等复杂网络系统。

3.3 python实现

我们利用networkx库的nx.DiGraph() ，有向图结构，把以上JSON格式内的图像从源到处理各分支转变为有向图，问题就解决了一大半。我们可以通过遍历父子节点关系，把流程图转化为图结构，并利用图结构的方法把一条条流程获取出来：

    def draw_module(module,layout):
        """
        解释并画出模型流程
        """
        dG= nx.DiGraph() #有向图
        edges=[]
        for key in module:            
            if key[:1]!='@':
                if len(module[key]['son']):
                    for son in module[key]['son']:
                        edges.append((key,son))
        dG.add_edges_from(edges)
        for key in module:            
            if key[:3]=='图像源':                
                endnodes=[]
                searchson(key,module,endnodes)
                if len(endnodes):
                    for b in endnodes:
                        link=nx.dijkstra_path(dG,key, b) 
                        layout.append([sg.Button(bu) for bu in link])

以上程序中找到一个有效的图像处理链路，是利用了在 NetworkX 库中，nx.dijkstra_path 函数，此函数是用于计算图中从一个源节点到其他所有节点的最短路径。

于是就可以生成了如下流程：

4.结论

通过图像处理流程的结构化（或者序列化）我们把图像处理流程的模型进行了持久化，把处理的流程顺序处理模块关系，以及调整的参数都可以进行保存，甚至可以持久保存到硬盘，这样就可以进行经验模型的复用了。还有就是，我们实现了把opencv等视觉处理模型的参数调整进行了可视化套壳，使得抽象的参数变得易于调试，直接看效果，快速掌握参数的作用。在一个是我们巧妙的利用了NetworkX 库，把复杂流程图进行了转化，转化成有向图，并利用最小路径查找，实现了流程的解析。利用这三个方法，我们就可以构建任意符合流程化图像处理的庞大的图像处理库，和图像处理知识模型和参数调试工具。可以助力踏入机器视觉领域的初学者快速积累经验。

5.python源码

文章来源:https://blog.csdn.net/kanbide/article/details/140040056