机器视觉基础

2024年学习计划

2024-2-29号完成机器视觉基础知识学习，并可以处理视觉工作中的需求。
baivfhpwxf2023·2024-01-07 19:49

机器人制作开源方案 | 桌面级全向底盘--机器视觉

机器视觉基础主要包含
Robotway·2023-09-12 21:00

【计算机视觉】数字图像与机器视觉基础

一、位图文件分析1.什么是位图位图图像（bitmap），亦称为点阵图像或栅格图像，是由称作像素（图片元素）的单个点组成的。这些点可以进行不同的排列和染色以构成图样。当放大位图时，可以看见赖以构成整个图像的无数单个方块。扩大位图尺寸的效果是增大单个像素，从而使线条和形状显得参差不齐。然而，如果从稍远的位置观看它，位图图像的颜色和形状又显得是连续的。用数码相机拍摄的照片、扫描仪扫描的图片以及计算机截屏
枫叶的鱼·2023-08-18 08:51

机器视觉初步2：机器视觉基础知识

本节概况1.机器视觉的定义2.机器视觉系统的工作流程3.机器视觉的组成视场和最大像面1.机器视觉的定义什么是机器视觉，其中美国的一种定义为：“机器视觉是研究如何通过光学装置和非接触式传感器自动地接收、处理真实场景的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的学科。”2.机器视觉系统的工作流程一图胜千言，看图，很清晰。3.机器视觉的组成首先着重介绍一下光源的作用，其他内容后续会陆续展开。光源的作用有：
@作死星人·2023-06-17 06:43

机器视觉初步1：大纲

第1周（2023年6月2日2023年6月8日）：了解机器视觉基础知识学习光源选型的基本原则学习相机选型的基本原则第2周（2023年6月9日2023年6月15日）：学习如何进行光源和相机的校准学习如何使用
@作死星人·2023-06-17 06:13

小黑仿生轮腿机器人（二）-机器视觉

本文将结合机器视觉基础，基于开源的轮腿机器人平台，进行形状识别（识别圆形）、颜色检测（红绿蓝）、颜色
Robotway·2023-03-31 21:08

数学图形与机器视觉基础（1）

文章目录一、图片处理及分析1.修改图片位数和颜色并进行分析2.修改图片格式并进行分析二、用奇异值分解（SVD）对一张图片进行特征值提取（降维）处理三、采用图像的开闭运算(腐蚀-膨胀)，检测出2个样本图像中硬币、细胞的个数四、采用图像梯度、开闭、轮廓运算等，对图片中的条形码进行定位提取；再调用条码库获得条码字符一、图片处理及分析1.修改图片位数和颜色并进行分析原图如下，首先将其分别保存为32位、16
亦横·2023-01-09 15:53

相机视场角和焦距_机器视觉基础（二）：相机和镜头选型

在上一讲中，我们对相机的成像原理进行了解释，并推导了相机在三维空间中工作时所常用的几个坐标系的相互转换关系。本期将围绕着机器视觉中相机和镜头的选型进行讲解，解释在此过程中会频繁遇到的各种参数的含义。1.相机选型1.1相机分类相机根据构造，原理，参数规格等各种标准，在工业上有非常多的分类方式：按芯片分类，可以可分为CCD相机和CMOS相机；按传感器结构特性分类，可以分为线阵相机和面阵相机；按扫描方式
weixin_39946996·2022-12-31 10:14

相机标定-机器视觉基础（理论推导、Halcon和OpenCV相机标定）

相机标定是获得目标工件精准坐标信息的基础。首先，必须进行相机内参标定，构建一个模型消除图像畸变；其次，需要对相机和机器人的映射关系进行手眼标定，构建一个模型将图像坐标系上的点映射到世界坐标系。主要分为背景知识、相机内外参模型推导、编程代码实现三个部分。1背景知识在讨论相机模型标定之前，我们应当先了解几何里面关于2D、3D空间里面几种几何变换形式。主要包括欧式变换、相似变换、仿射变换和透视变换，相机
beyond951·2022-12-15 23:08

数字图像与机器视觉基础补充(2)

一、彩色图像文件转换为灰度文件（一）使用opencv1.通过cvtColor库将其转为灰度（1)代码importcv2ascvimg=cv.imread('C:/Users/86199/Pictures/lena/lena.jpg',1)img_1=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)cv.imshow('gray',img_1)cv.imshow('colour'
一只特立独行的猪 ️·2022-12-14 10:10

数字图像与机器视觉基础(2)

一、彩色图像文件转换为灰度文件（一）使用opencv1.通过cvtColor库将其转为灰度（1)代码importcv2ascvimg=cv.imread('C:/Users/86199/Pictures/lena/lena.jpg',1)img_1=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)cv.imshow('gray',img_1)cv.imshow('colour'
M1_n·2022-12-14 10:29

数字图像与机器视觉基础补充(2)--颜色转换+分割车牌

录一、彩色图像文件转灰度文件1.1使用opencv1.1.1通过cvtColor库将其转为灰度1.1.2通过分离RGB三个通道得到三个通道的灰度图1.2不使用opencv二、将彩色图像转化为HSV、HSI格式2.1彩色图像转化为HSV格式2.1.1HSV介绍2.1.2代码2.1.3运行结果2.2彩色图像转化为HSI格式2.2.1HSI介绍2.2.2代码2.2.3运行结果三、分割车牌3.1分割字符步
YouthBlood9·2022-12-14 10:26

深度学习-机器视觉基础 01

图片&视频的加载和显示机器视觉基础1.1机器视觉的应用物体识别:人脸识别,车辆检测识别图像中的文字(OCR)图像拼接,修复,背景替换图像视频的加载和显示2.1创建和显示窗口namedWindow()创建命名窗口
处女座_三月·2022-11-29 23:19

维视智造x西安电子科技大学，联合授课助力AI产业人才培养

点击蓝字关注我们为加速人工智能技术和人才培养在产业端的落地，2022年10月维视智造与西安电子科技大学计算机科学与技术学院联合举办了“机器视觉”线上授课，为2022级研究生带来机器视觉基础培训、通用视觉检测软件
Microvision维视智造·2022-11-25 16:07

数字图像与机器视觉基础补充(1)

文章目录一、相关概念1.位图||矢量图2.常见图像格式3.BMP文件结构二、文件格式变换与比较1.格式转化2.对比三、图片处理编程1.奇异函数分解（SDV）2.图像的开闭运算(腐蚀-膨胀)3.图像梯度、开闭、轮廓运算四、总结参考链接一、相关概念1.位图||矢量图①位图图像（bitmap），亦称为点阵图像或栅格图像，是由称作像素（图片元素）的单个点组成的。这些点可以进行不同的排列和染色以构成图样。当
狴鲲·2022-11-23 22:47

ROS2自学笔记：机器视觉基础

机器视觉是对图像进行识别和处理的技术。一般分为采集图像，分析图像，和输出结果。采集过程即为把光信号转换为数字信号，一般依靠光源和相机。分析过程即为特征提取，标记等操作，最后转化为输出的机器人动作或可视化显示。安装ros2相机标准节点，该节点读取摄像头信息并发布图像，支持各种类型的usb相机sudoaptinstallros-humble-usb-cam启动相机节点ros2runusb_camusb
Raine_Yang·2022-11-21 06:25

工业机器视觉基础—工业相机镜头篇

工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件,工业相机一般安装在机器流水线上代替人眼来做测量和判断，选择合适的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节，而选择哪种或者什么型号的相机，也主要是判断相机镜头的适配。首先，相机怎么选。1、相机分辨率：根据对图像精度的要求来选择相机的分辨率2.、案例分析2.1、已知条件待检测物体大小30mm*20mm检测精度0.01mm视野范围35mm*25mm2.2.、计算相机最
深眸科技·2022-11-20 20:36

数字图像与机器视觉基础

一、位图文件分析1、基本概念位图图像（bitmap），亦称为点阵图像或栅格图像，是由称作像素（图片元素）的单个点组成的。这些点可以进行不同的排列和染色以构成图样。当放大位图时，可以看见赖以构成整个图像的无数单个方块。扩大位图尺寸的效果是增大单个像素，从而使线条和形状显得参差不齐。然而，如果从稍远的位置观看它，位图图像的颜色和形状又显得是连续的。用数码相机拍摄的照片、扫描仪扫描的图片以及计算机截屏图
y000827·2022-08-31 19:29

python视觉项目_面部识别核心关键技术基于Python-OpenCV机器视觉项目实战课程 [复制链接]...

而转换一个角度之后，有了一定的机器视觉基础后，再加上项目实战的历练，可以非常高效率的帮助同学们完善项目体系的历练，帮助会非常大。目
沈忘·2022-02-23 12:30

数字图像与机器视觉基础（1）

数字图像与机器视觉基础（1）一、图片各种格式的对比二、用奇异值分解对图片进行特征值提取（降维）处理三、使用开闭运算(腐蚀-膨胀)，检测硬币和细胞的个数四、条形码检测五、总结参考一、图片各种格式的对比以Lean
Baker_Streets·2021-12-03 15:49

【计算机视觉】数字图像与机器视觉基础

目录一、位图文件分析1.什么是位图2.BMP位图文件3.BMP文件结构4.位图文件头5.位深度6.不同位深度图像对比二、对比不同文件格式的图片文件大小三、基于奇异值分解(SVD)提取图片特征值四、开闭运算检测图像中硬币和细胞的个数1.检测硬币数量2.检测细胞数量五、图片条形码定位六、总结七、参考一、位图文件分析1.什么是位图  位图图像（bitmap），亦称为点阵图像或栅格图像，是由称作像素（图片
Max_Shy·2021-12-03 09:11

python+opencv实现机器视觉基础技术(2)(宽度测量，缺陷检测，医学检测

 本篇博客接着讲解机器视觉的有关技术和知识。包括宽度测量，缺陷检测，医学处理。一：宽度测量  在传统的自动化生产中，对于尺寸的测量，典型的方法就是千分尺、游标卡尺、塞尺等。而这些测量手段测量精度低、速度慢，无法满足大规模的自动化生产需求。基于机器视觉的尺寸测量属于非接触式的测量，具有检测精度高、速度快、成本低、安装简便等优点。可以检测零件的各种尺寸，如长度、圆、角度、线弧等测量。  利用pytho
青年夏日·2021-02-07 22:59

python机器视觉算法_python+opencv实现机器视觉基础技术(边缘提取，图像滤波，边缘检测算子，投影，车牌字符分割)...

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。它是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等)。下面介绍一些机器视觉的基础方法，用到的技术是python+opencv。python是一种很方便的高级编程语言，代码量少，而OpenCV是一个基
weixin_39769740·2020-12-04 01:43

机器视觉基础之——LBP特征描述算子

一、图像纹理特征简介纹理是一种反映图像中的同质的一种视觉特征，它体现了物体表面的结构组织排列属性。纹理特征具有三大标志：某种局部序列性不断重复、非随机排列、纹理区域内大致为均匀的统一体。纹理不同于灰度、颜色等图像特征，他通过像素及其周围空间邻域的弧度分布来表现，纹理具有局部性，当局部纹理重复出现时就是全局纹理信息。纹理特征体现全局性质时，描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种
zhangxiaolinxin·2020-07-01 00:31

机器视觉基础知识

序2019年校招提前批基本结束了，目前只参加了学校组织的一场提前批校招笔面试，感悟良多，在此总结一二，作为一个小白一样的存在，说帮助他人就太牵强了，更多的是帮助自己，总结不足，有针对性的提升自我。今年的算法岗供需严重失衡，供远大于求，开发岗供需两旺，移动端开发供不应求，于是出现了大厂招聘劝退算法岗的情况。劝退的只是算法基础薄弱，看了几个博客，跑了几个demo的人，对于有实际项目经验，有好的pape
Xiacedar·2020-06-30 01:33

2017 个人CV项目工作回顾

项目比较基础，主要涉及机器视觉基础、工业照明搭建、相机选型、c++接口移植、初级UI设计。    首次接触大创，踩坑多。
WS0·2020-06-29 20:05

全是干货，机器视觉基础应用知识详解

随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。维视教育为您准备了这篇机器视觉入门学习资料。机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系
weixin_45547190·2020-06-29 16:56

最全经典 | 机器视觉基础知识汇总

人工智能的小白资源群，这里有最齐全的干货资源，可以和你一样的入门小白一同交流学习亦可以得到专业技术大神的指导。欢迎入群813416857（AI人工智能学习交流），785685380（机器学习技术交流群），796764800（人工智能技术交流）群好好学习，天天向上。本文转载自鼎酷IOT部落今日头条号原创到如今，中国已经成为世界机器视觉发展最为活跃地区，应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象
leoaran·2020-06-24 03:48

机器视觉基础知识详解

来源：工业机器人随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用
人工智能学家·2020-06-21 00:34

python+opencv实现机器视觉基础技术(2)(宽度测量，缺陷检测，医学处理)

  本篇博客接着讲解机器视觉的有关技术和知识。包括宽度测量，缺陷检测，医学处理。一：宽度测量  在传统的自动化生产中，对于尺寸的测量，典型的方法就是千分尺、游标卡尺、塞尺等。而这些测量手段测量精度低、速度慢，无法满足大规模的自动化生产需求。基于机器视觉的尺寸测量属于非接触式的测量，具有检测精度高、速度快、成本低、安装简便等优点。可以检测零件的各种尺寸，如长度、圆、角度、线弧等测量。  利用pyth
软工李昂·2020-05-03 19:37

python+opencv实现机器视觉基础技术(2)(宽度测量，缺陷检测，医学处理)

  本篇博客接着讲解机器视觉的有关技术和知识。包括宽度测量，缺陷检测，医学处理。一：宽度测量  在传统的自动化生产中，对于尺寸的测量，典型的方法就是千分尺、游标卡尺、塞尺等。而这些测量手段测量精度低、速度慢，无法满足大规模的自动化生产需求。基于机器视觉的尺寸测量属于非接触式的测量，具有检测精度高、速度快、成本低、安装简便等优点。可以检测零件的各种尺寸，如长度、圆、角度、线弧等测量。  利用pyth
一只帅气的IT小昂·2020-05-03 19:00

python+opencv实现机器视觉基础技术(边缘提取，图像滤波，边缘检测算子，投影，车牌字符分割)

目录一：边缘提取1.对图像进行阈值分割并反色2.边缘提取二：图像滤波1.读取原图2.均值滤波3.中值滤波4.高斯滤波5.高斯边缘检测三：边缘检测算子1.显示原图2.对图像进行反色3.对图像用sobel方法进行边缘检测4.对图像用robert方法进行边缘检测四：投影1.显示原图2.垂直方向投影3.水平方向投影五：车牌字符分割1.读取原图2.灰度转换3.反色4.阈值分割5.投影6.字符识别匹配分割  
一只帅气的IT小昂·2020-03-29 18:00

机器视觉基础——1

机器视觉在中国的发展已有十余个年头。过去十年是机器视觉产业在中国市场发展最快的十年，经过一定时期的普及与推广，机器视觉已逐渐为广大客户所熟知，而且应用范围也逐渐开始扩大，大规模的应用领域由起初的电子、制药等行业，逐步扩展到包装、印刷等各大领域。机器视觉市场在发展，机器视觉技术在进步，在以不断满足客户发展需求的同时，最基本需求的满足也是不容忽视的。一直以来，我国的科技水平都处于不断发展的阶段，机器视
狗子的狗窝·2020-02-15 01:18

机器视觉基础——3

工业相机作为机器视觉系统中的核心部件，对于机器视觉系统的重要性是不言而喻的。按照分类的不同，相机又分为很多种：机器视觉工业相机1、彩色相机、黑白相机：黑白相机直接将光强信号转换成图像灰度值，生成的是灰度图像；彩色相机能获得景物中红、绿、蓝三个分量的光信号，输出彩色图像。彩色相机能够提供比黑白相机更多的图像信息。彩色相机的实现方法主要有两种，棱镜分光法和Bayer滤波法。棱镜分光彩色相机，利用光学透
狗子的狗窝·2020-01-01 20:00

机器视觉基础知识/经典系统/常用领域以及机器视觉常用的图像处理库

【0-定义】**计算机视觉：**一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。【1-图像和视频的基础知识】图像：彩色图像中，图像用二维矩阵表示，矩阵中的元素是RGB的值，每个值占一个字节（8位），值得取值范围是0~255。三通道是用（255,0,0）代表红色
时间之里·2019-10-15 14:33

机器视觉基础知识详解

什么是机器视觉机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器
cszn6666·2018-08-22 15:31

机器视觉基础知识汇总

【机器视觉的优势】机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度和速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：【系统组成】一个典型的机器视觉系统包括以下部分：1.照明照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉光源照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳
amw269292·2018-05-11 14:45

【机器视觉】整合：机器视觉基础知识汇总

本文系鼎酷IOT部落今日头条号原创，转载请注明出处。到如今，中国已经成为世界机器视觉发展最为活跃地区，应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象等国民经济各个行业。虽然机器视觉的成长速度非常快，但是还是有很多人对机器视觉并不了解，今天我们来了解下机器视觉。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMO和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信
产业智能官·2018-01-23 00:00
上一页 1 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他