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圖像處理

圖像處理
圖像處理
  • 圖像處理算法——邊緣檢測
    圖像處理領(lǐng)域中涉及很多特征，角點特征，邊緣特征，形狀特征，紋理特征，顏色特征，直方圖統(tǒng)計特征等等（還有很多^_^）。這些特征有些是比較底層的特征，如角點特征，邊緣特征，顏色特征等，有些則是較為高層的特征，如形狀特征，紋理特征，直方圖統(tǒng)計特征。 這里我們主要談?wù)摰讓犹卣髦械倪吘壧卣鳎崛∵@些特征的手段叫作邊緣特征提取或叫作邊緣檢測。邊緣檢測常用的算子中分為一階檢測算子和二階檢測算子，這里提及的算子有些類似數(shù)學(xué)中的微分的概念（要有一定的數(shù)學(xué)基...
    2022-11-24 17:26:25
  • 機器視覺檢測圖像處理相關(guān)知識
    圖像處理具有以二維平面拍攝目標物的特長。因此可以廣泛應(yīng)用于自動檢查，以代替目視檢測及目視檢查。 下面對構(gòu)成圖像處理基礎(chǔ)的CCD（像素）和圖像處理的基礎(chǔ)知識進行講解。 關(guān)于攝像元件 CCD 數(shù)碼相機的構(gòu)造與傳統(tǒng)的膠片式相機（模擬式）基本相同。所不同的是數(shù)碼相機中使用被稱為 CCD 的光電轉(zhuǎn)換元件代替膠片，圖像則作為數(shù)字信息采入。 CCD 即相當(dāng)于模擬式相機的膠片，那么它又是如何將圖像轉(zhuǎn)...
    2022-11-22 17:02:47
  • 談如何提高檢測圖像處理速度
    機器視覺（Machine Vision）是人工智能領(lǐng)域中發(fā)展迅速的一個重要分支，目前正處于不斷突破、走向成熟的階段。 一般認為機器視覺“是通過光學(xué)裝置和非接觸傳感器自動地接受和處理一個真實場景的圖像，通過分析圖像獲得所需信息或用于控制機器運動的裝置”，即可以理解為是通過工業(yè)相機等圖像傳感器采集圖像信息，通過分析處理轉(zhuǎn)化的圖像信息繼而控制后續(xù)的自動化設(shè)備的流程動作。 可以看出智能圖像處理技術(shù)在機器視覺中占有舉足輕重的位置。 ...
    2022-11-21 17:04:15
  • 仿射變換和透視變換
    上面這副圖就是我們今天要處理的了，我們想把它從拍照視角變成鳥瞰圖，這是機器人導(dǎo)航中的常用手段，以便在該平面上進行規(guī)劃和導(dǎo)航。 這種變換常常用到透視變換，但我們今天在講解透視變換時，需要普及一下其他的變換，包括 平移 ， 旋轉(zhuǎn) ， 錯切 ， 放縮 ，以及 仿射變換 。 綜述 所有復(fù)雜的東西，都是由基本的組成的。所以我們需要先了解一下基礎(chǔ)的變換有哪些： 平移 我們對矩形（圖像）平移，需要怎么做？ 對每一個像素點坐標平移?？梢宰屆恳?..
    2022-07-22 16:02:53
  • 基于機器視覺的表面缺陷檢測方法分析
    表面缺陷是工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)中不可避免的問題，如果不及時發(fā)現(xiàn)處理，將會影響產(chǎn)品的外觀質(zhì)量及性能，導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)效益下降。現(xiàn)如今，基于機器視覺的表面檢測方法在很多現(xiàn)代化企業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用，在文中將分析主流機器視覺檢測方法的優(yōu)缺點，并指出現(xiàn)有機器視覺檢測技術(shù)存在的問題和對以后的發(fā)展趨勢做進一步的展望。 各種檢查方法的比較 基于機器視覺的缺陷檢測方法的比較如表1所示，包括各種方法的主流分類（檢測）模型、優(yōu)缺點對比。 存在的問題 基于機器視覺的表面缺陷檢測技術(shù)在...
    2022-06-07 15:36:09
  • 圖像采集卡的選擇及主要參數(shù)
    圖像采集卡是將視頻信號經(jīng)過AD轉(zhuǎn)換后，將視頻轉(zhuǎn)換成電腦可使用的數(shù)字格式，經(jīng)過PCI總線實時傳到內(nèi)存和顯存。在采集過程中，由于采集卡傳送數(shù)據(jù)采用PCI Master Burst方式，圖像傳送速度高達40MB/S，可實現(xiàn)攝像機圖像到計算機內(nèi)存的可靠實時傳送，并且?guī)缀醪徽加肅PU時間，留給CPU更多的時間去做圖像的運算與處理。 一、采集卡基本原理 采集卡有多種種類、規(guī)格。但盡管其設(shè)計和特性不同，大多數(shù)采集卡的基本原理相同。近年來，數(shù)字視頻產(chǎn)品取...
    2022-05-17 15:49:20
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