《ROS机器人开发实践》是一本以实践为中心，讲解大量机器视觉、机器语音、机械臂控制、SLAM和导航、机器学习等多方面ROS应用的实现原理和方法。

早在80年代，机器视觉技术便已经引入中国。但与国外相比，我国起步较晚，技术也相对落后。

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在一些机器视觉检测项目中，许多客户都遇到了检测精度的问题。如，要求以10um的精度测量加工零件的外部尺寸、内径和外径。目前很多配置选择500万工业相机镜头头，理论上可以达到10um的精度。

了解更多方案内容，欢迎您访问官网：neuro-T|友思特机器视觉光电检测；或联系销售经理：18124130753导读：深度学习模型帮助工业生产实现更加精确的缺陷检测，但其准确性可能受制于数据样本的数量。

熟悉halcon助手的操作，利用助手快速完成几何测量和车牌识别。一、测量为了每次只用一个固定的测量线段进行测量，对于每次来的不同方向的图片先做放射变换进行校正并移到图像中心位置处进行测量。

一、实验内容实验内容包含要进行什么实验，实验的目的是什么，实验用到的算法及其原理的简单介绍。（1）编程实现基于knn的场景图像检索a)至少实现三种特征组合进行检索；b)使用recall与precision分析不同特征组合对检索精度的影响。（2）实现基于SVM的人脸图像识别a)准备一张含有有自己照片的图片,并拍摄自己的人脸图片集；b)训练SVM人脸分类器c)实现基于滑动窗口的人脸检测算法；d)识别出

照射方式 选择不同的光源，控制和调节照射到物体上的入射光的方向是机器视觉系统设计的最基本的参数，它取决于光源的类型和相对于物体放置的位置，一般来说有二种最基本的方式：直射光和漫射光，所有其它的方式都是从这二种方法中延伸出来的

打开Halcon，将编辑好的代码按导出为cs文件。

##C#联合Halcon使用HWindowContorl控件实现显示一张图片功能####C#联合Halcon编程实例##拖动一个button控件与一个HWindowControl控件到窗口中：代码分为基础显示

*打开摄像头句柄AcqHandleopen_framegrabber('DirectShow',1,1,0,0,0,0,'default',8,'rgb',-1,'false','default','[0]USB2.0HDUVCWebCam',0,-1,AcqHandle)*从摄像头抓取一张图片grab_image(Image,AcqHandle)*抓完关闭摄像头close_framegrabbe

项目简介---我们的项目是使用OpenCV来识别图片中的数字。我们将使用一个预训练的模型，将图片中的数字转换为对应的数字标签。为了实现这个功能，我们需要完成以下步骤：——安装必要的软件包和库——————准备数据集————————训练模型——————————测试和优化模型————————————使用模型进行预测步骤一：环境配置首先，我们需要安装Python和OpenCV。在命令行中运行以下命令：#安

文章目录0前言1项目简介2验证码识别步骤2.1灰度处理&二值化2.2去除边框2.3图像降噪2.4字符切割2.5识别3基于tensorflow的验证码识别3.1数据集3.2基于tf的神经网络训练代码4最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于python的验证码识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-sen

前言在机器视觉领域，可以把各个部件划分为光源，镜头，相机，采集卡，算法，运动平台等。各个部件都是系统的有机组合，均有各自的重要性。在实际应用中，成像镜头涉及的光学理论较多，在选型过程比较繁琐。

使用Halcon匹配助手进行模板匹配文章目录使用Halcon匹配助手进行模板匹配1.选择匹配方法2.创建模板3.检测模板4.优化匹配速度使用Halcon匹配助手，可以很方便地选择模板图像，设置匹配参数，

Halcon指定区域的形状匹配文章目录Halcon指定区域的形状匹配1.在参考图像中选择目标2.创建模板3.搜索目标在这个实例中，会介绍如何根据选定的ROI选择合适的图像金字塔参数，创建包含这个区域的形状模板

Halcon基于透视形变的模板匹配透视形变也是一种形变，属于形状模板匹配的延伸。形状模板匹配对于形变非常敏感，而透视形变匹配则能适应出现透视形变的情况。透视形变的匹配又分为无标定和有标定两种情况。

Halcon基于描述符的模板匹配与基于透视形变的匹配类似，基于描述符的匹配允许一定程度的透视形变，并且能在有标定和无标定的图像中进行。

Halcon基于局部形变的模板匹配基于局部形变的模板匹配与基于形状的模板匹配的相似之处是，二者都是通过检测目标的形状轮廓进行匹配的；不同之处在于，前者的匹配过程可以接受轻微的形变，其匹配步骤如下。

Halcon优化模板匹配速度文章目录Halcon优化模板匹配速度1.缩小搜索空间2.使用图像下采样优化匹配速度可以从两个方面入手：缩小搜索空间和使用图像下采样。本节将分别从这两个方面进行解释。

相机基础概述相机是机器视觉的基础，相机直接产生了相机数据。所有视觉算法都是作用在相机数据上的。相机数据的好坏，或者对相机数据的理解方式，直接决定了视觉算法的效果。世界中的光线被检测到，于是产生了视觉。

前言在上位机软件开发领域，特别是机器视觉领域，经常会遇到尺寸测量的场景，比如让我们求一个点到一条直线的距离，我们已知了直线上的两个点的坐标，然后又已知了直线外的一个点的坐标，那么如何求出该直线外的一点到直线的距离呢

基本思想：需要使用linux系统调用alliedvisio工业相机完成业务，这里只做驱动相机调用，具体不涉及业务开发Alvium相机选型-AlliedVision一、先用软件调用一下用于机器视觉和嵌入式视觉的

问题描述：机器视觉图像处理中的斑点分析方法是什么意思？

1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的银行卡识别算法设计该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate2算法设计流程银行卡卡号识别技术原理是先对银行卡图像定位，保障获取图像绝对位置后，对图像进行字符分割，然后将分割完成的信息与模型进行比较，从而匹配出与其最相似的数字。

halcon图像处理基本运算图像处理最基本的操作包括颜色空间转换，各种代数运算，放射变换等。

混合编程详解_qmlc++-CSDN博客2.ECMAScript教程_w3cschool(ECMAScript)3.Qt打包可执行文件.exe的两种方式_qt打包成可执行程序-CSDN博客(QT打包)4.Halcon

近年来，机器人技术日新月异，为各行各业的发展注入了新的活力。制造业作为一项工作内容重复、劳作时间长的产业，对自动化改造需求最为迫切，因此，也是机器人技术渗透最早、最广的产业。螺钉抓取在制造业的应用十分广泛，可用于汽车、电子产品、家电等领域的组装过程中。Part.1传统螺钉抓取上料难点在传统制造业生产线中，通常使用人工对螺钉等小型物体进行抓取和上料操作，不仅需要投入大量的人力和成本，还严重耗费时间和

近年来，科技日新月异，机器视觉缺陷检测技术被广泛用于纺织、汽车零件、半导体、光伏组件等产品的产线中，大大提高了制造业的生产效率和产品质量。

镜头选型1.基本概念1.1焦距1.2光圈1.3光圈系数1.4景深1.5分辨率1.6放大倍率1.7接口1.8尺寸1.9像差2.MTF曲线3.选型案例4其他光学器件4.1棱镜4.2偏振镜4.3滤镜4.4远心镜头5.PDF下载1.基本概念1.1焦距镜头主点到焦点的距离1.2光圈控制通光量的大小1.3光圈系数1.4景深在保证物体成像清晰的前提下，物体在空间中被允许移动的最大范围光圈越大，景深越小；光圈越小

相机选型1.相机的主要参数1.1曝光时间：光电转换的时间1.2帧率：1.3分辨率：1.4增益1.5靶面尺寸1.6和镜头的接口：C/CS1.7输出接口1.8白平衡相机选型1.相机的主要参数1.1曝光时间：光电转换的时间全局曝光（帧曝光）行曝光（滚动曝光）。曝光时间×运动速度×放大倍率≤1个像元大小（产生拖影的极限条件）。1.2帧率：1秒钟拍照次数。曝光时间越长，帧率越低。拖影和帧率没有关系，而是与曝

一、收集客户需求被测物类型、检测指标（大小，颜色，位置有无毛刺等等）、被测物尺寸、工作距离、分辨率、检测速度、安装空间、是否存在触发信号、颜色及材质、工作环境以及其他特殊要求等等。二、选择相机1.相机色彩进行颜色检测，选择黑白相机或者彩色相机。2.相机接口需求带宽>800mm，选择CamerLink接口（通信距离10m）；需求带宽>400mm，选择千兆以太网（通信距离100m）或者IEEE1394

机器视觉之硬件导入——机器视觉的硬件要求文章目录机器视觉之硬件导入——机器视觉的硬件要求相机的选型一、相机基本参数：1.分辨率：2.像素位数：3.像素尺寸：4.帧速度：5.曝光方式和快门速度：6.传感器尺寸

相机镜头的选型1焦距(FocalLength)记为f。从镜头中心点到胶平面上所形成的清晰影像之间的距离。一般情况下，焦距越大，工作距离越大，视角越小；焦距越小，工作距离越小，视角越大。f/WD=SensorSize(V)or(H)/FOV(V)or(H)2CCD芯片的尺寸（SensorSize)正常的1英寸=25.4mmCCD相机沿用的1英寸=16mm且为对角线长度。镜头可支持的最大CCD尺寸应大

0前言无人驾驶技术是机器学习为主的一门前沿领域，在无人驾驶领域中机器学习的各种算法随处可见，今天学长给大家介绍无人驾驶技术中的车道线检测。1车道线检测在无人驾驶领域每一个任务都是相当复杂，看上去无从下手。那么面对这样极其复杂问题，我们解决问题方式从先尝试简化问题，然后由简入难一步一步尝试来一个一个地解决问题。车道线检测在无人驾驶中应该算是比较简单的任务，依赖计算机视觉一些相关技术，通过读取came

前言本文介绍本人的大一课程设计作业项目：五子棋，本来准备挑战更有难度的机器视觉目标检测系统（对于我来说困难），但是在经历各种不可预测的事情（包括变成小人）之后，还是放弃了，然后写了这个项目（之前就有写过一点

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的手势检测与识别算法该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1实现效果废话不多说，先看看学长实现的效果吧2技术原理2.1手部检测主流的手势分割方法主要分为静态手势分割和动态手势分割两大类方法。静态手势分割方法:单张图片利用手和

文章目录0前言1课题意义课题难点：2实现方法2.1图像预处理2.2字符分割2.3字符识别部分实现代码3实现效果最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器视觉的火车票识别系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

简介2020新冠爆发以来，疫情牵动着全国人民的心，一线医护工作者在最前线抗击疫情的同时，我们也可以看到很多科技行业和人工智能领域的从业者，也在贡献着他们的力量。近些天来，旷视、商汤、海康、百度都多家科技公司研发出了带有AI人脸检测算法的红外测温、口罩佩戴检测等设备，依图、阿里也研发出了通过深度学习来自动诊断新冠肺炎的医疗算法。优质竞赛项目系列，今天要分享的是图像口罩识别该项目较为新颖，适合作为竞赛

文章目录1前言2先上成果3车道线4问题抽象(建立模型)5帧掩码(FrameMask)6车道检测的图像预处理7图像阈值化8霍夫线变换9实现车道检测9.1帧掩码创建9.2图像预处理9.2.1图像阈值化9.2.2霍夫线变换最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的视频多目标跟踪实现该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/d

报错内容：严重性代码说明项目文件行禁止显示状态错误MC1000未知的生成错误“Couldnotfindassembly'System.Drawing.Common,Version=0.0.0.0,Culture=neutral,PublicKeyToken=cc7b13ffcd2ddd51'.EitherexplicitlyloadthisassemblyusingamethodsuchasLoa

Halcon基于组件的模板匹配基于组件的模板匹配可以包含多个ROI，每个区域对应一个组件，并且组件之间还可以发生相对位置关系变化。因此，该方法的难点就在于确定组件之间的相对位置关系。其步骤如下。

Halcon基于灰度值的模板匹配基于灰度值的模板匹配适用于图像内灰度变化比较稳定，噪声比较少，且灰度差异比较明显的检测目标。

Halcon基于相关性的模板匹配基于相关性的模板匹配也是一种基于灰度特征的匹配方法。该方法使用一种基于行向量的归一化互相关匹配法，在检测图像中匹配模板图像。

Halcon基于形状的模板匹配基于形状的匹配，就是使用目标对象的轮廓形状来描述模板。Halcon中有操作助手，可以直观地进行形状模板匹配的参数选择以及效果测试。如果使用算子编写，步骤如下。

焦距越小，景深越大；焦距越小，畸变越大；光圈越大，图像亮度越高；光圈越大，景深越小；光圈越大，分辨率越高；一般像场中心较边缘分辨率高，像场中心较边缘光场照度高；一般像场中心得到的图像的分辨力越高。所以在需要精密尺寸及位置测量的视觉系统中，尽量采用短波长的单色光作为照明光源，对提高系统精度有很大的作用；

文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习行人重识别(personreid)系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分更多资料,项目分享：https:

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