机器视觉

目录 前言 第 1 章 机器视觉概述 第 2 章 图像采集 第 3 章 图像基本操作 第 4 章 图像平滑与数学形态学 4.1 空间滤波 4.2 频率域滤波 对频谱的进一步理解——频谱移频 4.3 数学形态学 第5章 图像分割技术 5.1 阈值化处理 5.2 基于区域的分割 5.3 分水岭分割 5.4 彩色图像分割 第6章 边缘检测技术 6.1 边缘提取 6.2 形状检测 6.3 几何检测 对Hough变换的进一步理解——坐标系转换 6.4 孤立点检测 结语 参考链接 前言 刚来H时，就有很多课想旁听，但是十一月考试多，差点考废了。 那之后，有幸开始旁听《机器视觉》，能坚持到现在也算是不错。 因为之前看过《数字图像处理》和《计算机视觉》，进度还能跟得上。 课间让老师帮我解决了本科毕设和暑假对于频谱图和Hough变换的部分疑惑,特此记录。 第 1 章 机器视觉概述 美国制造工程师协会(SME)机器视觉分会和美国机器人工业协会 (RIA)自动化分会 : " 机器视觉是通过光学装置和非接触式的传感器，自动获取和处理一幅真实物体的图像，以获得所需信息来用于控制机器运动的装置。 ” 图像处理软件是否先进是机器视觉应用成功的关键 。 第 2 章 图像采集 光学系统设计的成败 是决定整个机器视觉 系统成败的首要因素！ 光学系统核心器件选型： 光源、镜头、相机、采集卡 第 3 章 图像基本操作

　　大家好，我是痞子衡，是正经搞技术的痞子。本系列痞子衡给大家介绍的是 机器视觉模块OpenMV-RT初体验 。 　　近些年机器视觉应用一直是个很火的方向，想象一下机器如果能长上“眼睛”，是不是就可以做一些人类才能做的事情，因此机器视觉是人工智能实现的一个重要基础。痞子衡当年硕士毕业论文课题就是工业相机图像处理相关的，算是机器视觉系统的前端核心。遥想十年以前，想要从事机器视觉系统的开发一直是比较复杂的，需要开发者有相当扎实的嵌入式开发基础，而现在一些机器视觉相关研究小组为了能让开发者把更多重心放在应用本身，推出了简洁易用的机器视觉模块，借助这些模块，即使没有太多嵌入式经验，也可以轻松玩机器视觉。今天痞子衡就带大家一起体验恩智浦推出的一款轻量级的机器视觉模块OpenMV-RT： 一、模块简介 　　今天痞子衡要讲的模块全称是OpenMV-RT，这是一款基于恩智浦最近主打的i.MXRT超高性能系列MCU的视觉模块。如下是模块简图，从简图里可以看出，这款板子设计得非常简洁，基本除了MCU最小系统之外，仅包含四大部件：640x480数字摄像头传感器、九轴姿态传感器、串行SPI Flash（存放代码）、SD卡槽（文件系统）： 　　除此以外，模块还提供了标准OpenMV接口，可在OpenMV项目（关于OpenMV项目，痞子衡会在后续文章里细聊）生态里任意扩展其他功能模块： Note:

完整的视频课堂链接如下： https://www.youtube.com/watch?v=wEoyxE0GP2M&index=6&list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv 完整的视频课堂投影片连接： http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_lecture6.pdf 前一課堂筆記連結： 卷积神经网络 + 机器视觉： L5_卷积层_Pooling Mechanism （斯坦福课堂） Menu this round: activation function data processing weight initialization batch normalization babysitting the learning process hyperparameter optimization 第六节主要讨论的是如何让神经网络自动的去学习权重值 weight 该沿着怎么样的梯度下降去得到最优解。Gradient Descent （我自己简称 GD）通过微分取最小值的方式处理方程式，是目前最有效的找解方案，而这个找解的过程也有叫做 optimization。 而 GD 在这里操作的整个过程全名又叫做 Mini-Batch sarcastic gradient descent (SGD) ，叫做

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from: https://www.cnblogs.com/chita/category/563492.html 随笔分类 - HALCON学习例程中文详解 HALCON学习例程中文详解 跟我学机器视觉-HALCON学习例程中文详解-测量圆环脚宽间距 摘要: 跟我学机器视觉-HALCON学习例程中文详解-测量圆环脚宽间距* This example program demonstrates the basic usage of a circular measure object.* Here, the task is to determine the width of the cogs.*首先读取图像，获取图像的宽度和高度 * First, read in the image and initialize the program.read_image (Image, 'rings_and_nuts')dev_close_window 阅读全文 posted @ 2014-03-24 15:13 志强智达 阅读(1084) | 评论 (0) 编辑 跟我学机器视觉-HALCON学习例程中文详解-开关引脚测量 摘要: 跟我学机器视觉-HALCON学习例程中文详解-开关引脚测量* This example program demonstrates the basic usage of a

完整的视频课堂链接如下： https://www.youtube.com/watch?v=DAOcjicFr1Y&list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv&index=9 完整的视频课堂投影片连接： http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_lecture9.pdf 前一课堂笔记连结： 卷积神经网络 + 机器视觉：L8_Static_Tensorflow_Dynamic_Pytorch (斯坦福课堂） Menu this round （Case Study） AlexNet VGG net GoogleNet ResNet AlexNet 此神经网络大致结构（8层）： CONV1 >>> MAX POOL1 >>> NORM1 >>> CONV2 >>> MAX POOL2 >>> NORM2 >>> CONV3 >>> CONV4 >>> CONV5 >>> MAX POOL3 >>> Fully Connected6 >>> FC7 >>> FC8 ** 注意这边标注的是一个大致的 AlexNet 框架组成内容，并没有写出细节。 开始估算整个神经网络需要占用的资源前，先回忆一下 神经个数计算方法 （点击），如果现在有个 input image: 227*227*3，使用 96 个

本文章先从黑白图像开始，因为黑色和白色只是让一切变得更容易，它只是一个通道。 黑白与彩色图像 所以当我给你们看以下图片的时候，你们实际上会把它想象成一幅图片或者是一些可以看的东西。 但这究竟是什么呢？是一种函数。 实际上，我们可以称这个图片它为 与图像强度有关。 所以，如果我把它当做一个函数，那么我可以把它当做一个曲面，MATLAB让它变得非常简单。 如果我这样做，它会看起来像这样。 这是完全一样的函数，但不是像图片那样，你知道，有点直。 顺便说一下，MATLAB的方法它很酷，越高它也越亮，所以你可以看到。 所以如果你看看她穿的那件糟糕的衬衫上的格子图案，对吧，亮点在这里，而黑点在下面。 计算机视觉，尤其是图像处理，我们今天主要讲的是计算机视觉的图像处理方面， 接下来的几篇文章讲的是如何利用这些功能并从中计算出一些东西。 通常，我们只需要用电脑处理另一个类似图像的函数，即图像输入，图像输出。 有时候，我们会得到一些信息。这里有一个非常简单的例子。假设我取了前一个函数，我对它进行了平滑处理。 好了，现在你看，我得到了和以前一样的表面，但是现在，你知道，它混合起来更光滑了，那件衬衫的波峰和谷都更光滑了。 它们不像以前那么陡峭了。这就是函数。 现在，当然，我可以把它作为图像展示给你们看。那会是什么样子？ 这只是该图像的模糊版本，好的。我把它和平滑函数放在一起，对吧? 顺便说一下

1.全屏 BOOL XXXDlg::OnInitDialog() //初始化 { CDialogEx::OnInitDialog(); // 设置此对话框的图标。 当应用程序主窗口不是对话框时，框架将自动 // 执行此操作 SetIcon(m_hIcon, TRUE); // 设置大图标 SetIcon(m_hIcon, FALSE); // 设置小图标 //ShowWindow(SW_MAXIMIZE); //默认运行窗口最大化 } 2.定时 3.中断 4.多线程 来源： https://blog.csdn.net/weixin_41275726/article/details/100878539