引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob+特征(官方示例surface_scratch.hdev) blob+差分+特征(官方示例pcb_inspection.hdev) 光度立体 特征训练 测量拟合 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方法总结(频域空间域结合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 深度学习 前一篇总结了频域与空间域的结合使用,本篇就光度立体的缺陷检测做一个总结. 光度立体 在工业领域,表面检测是一个非常广泛的应用领域.在halcon中,

官方文档翻译 名称: photometric_stereo -- 通过光度立体技术重建表面. 签名: photometric_stereo(Images : HeightField, Gradient, Albedo : Slants, Tilts, ResultType, ReconstructionMethod, GenParamName, GenParamValue : ) 描述: photometric_stereo可以用来从一个物体的两维纹理,例如它的打印照片,来区分出它的三维形状.这

引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob分析+特征 模板匹配(定位)+差分 光度立体:halcon--缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 特征训练 测量拟合 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方法总结(频域空间域结合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 深度学习 本篇主要总结一下缺陷检测中的定位+差分的方法.即用形状匹配,局部变形匹配去定位然后用差异模型去检测缺陷. 模板匹配(定位)+差分 整体思

引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob分析+特征 模板匹配(定位)+差分:halcon--缺陷检测常用方法总结(模板匹配(定位)+差分) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 光度立体:halcon--缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 特征训练 测量拟合 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方法总结(频域空间域结合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 深度学习 本篇主要总结一

引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob分析+特征 模板匹配(定位)+差分:halcon--缺陷检测常用方法总结(模板匹配(定位)+差分) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 光度立体:halcon--缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 特征训练 测量拟合:halcon--缺陷检测常用方法总结(测量拟合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方

摘要 缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求,主要是其稳定性和精度的保证.首先常见缺陷:凹凸.污点瑕疵.划痕.裂缝.探伤等. 缺陷检测算法不同于尺寸.二维码.OCR等算法.后者应用场景比较单一,基本都是套用一些成熟的算子,所以门槛较低,比较容易做成标准化的工具.而缺陷检测极具行业特点,不同行业的缺陷算法迥然不同.随着缺陷检测要求的提高,机器学习和深度学习也成了缺陷领域一个不可或缺的技术难点. 总的来说,机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob+特征(官方示例surface_scratch.hde

例程:detect_indent_fft.hdev 说明:这个程序展示了如何利用快速傅里叶变换(FFT)对塑料制品的表面进行目标(缺陷)的检测,大致分为三步: 首先,我们用高斯滤波器构造一个合适的滤波器(将原图通过高斯滤波器滤波): 然后,将原图和构造的滤波器进行快速傅里叶变换: 最后,利用形态学算子将缺陷表示在滤波后的图片上(在缺陷上画圈). 注:代码中绿色部分为个人理解和注释,其余为例程中原有代码 *Initialization(初始化) dev_updata_off() //这一句包含如下

例程:surface_scratch.hdev 说明:这个程序利用局部阈值和形态学处理提取表面划痕 代码中绿色部分为个人理解和注释,其余为例程中原有代码 *surface_scratch.hdev:extraction of surface scratches via local thresholding and morphological post-processing* dev_close_window() dev_update_window('off') ***** *step: acqu

https://mp.weixin.qq.com/s/I-rNwgXHEtwgdpkWzKtVXw 摘要 新一代增强现实技术需要依赖可视计算理论与方法解决大尺度复杂环境下的场景建模.内容生成.感知交互三个关键科学问题.本文从以上三个方面,介绍了面向增强现实的可视计算技术的主要研究进展.其中,场景建模主要涉及复杂场景定位.重建与建模,包括同时定位与地图构建.场景几何与材质精确重建与数字化.实时高质量动态环境重建等:内容生成主要涉及视觉一致性驱动的高逼真度虚实融合,包括场景渲染参数估计.虚拟物体嵌入

持更 应用范围 (罗列自官方帮助文档,以后有空了按照需求展开叙述) 1. 安全系统 2. 表面检测 3. 定位 4. 二维测量比较 5. 二维码识别 6. 二维位置定位 7. 二维物体识别 8. 光学字符识别 9. 机器人视觉 10. 交通监视和驾驶辅助系统 11. 三维测量比较 12. 三维物体定位 13. 三维物体识别 14. 特征检测 15. 完整性检测 16. 颜色检测 17. 一维码识别 18. 印刷检测 方法 Blob分析 对前景/背景分离后的二值图像,进行连通域提取和标记.核心思想

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 18. Image Stitching图像拼接,另一个相关的词是Panoramic.在Computer Vision: Algorithms and Applications一书中,有专门一章是讨论这个问题.这里的两面文章一篇是综述,一篇是这方面很经典的文章.[20

大恒图像:成立于1991年,专注于视觉部件.视觉系统及互联网医疗相关产品研发.生产和营销的高科技企业. 旗下产品信息: 1.图像采集卡 摄像机等输入的模拟图像信号经过A/D转换,或将数字摄像机的输出信号,通过计算机总线传输到计算机内存或显存,计算机可以对现场采集的图像进行实时处理和存储. 2.数字摄像机 1)传感器:摄像机核心部件(摄像机常用的感光芯片:CCD.CMOS) CCD(电荷耦合器件)三种结构:全帧转移.帧传输.行转移 CMOS(互补金属氧化物半导体):除感光部分外,还有放大器和读出电

14.1  Access 1. get_region_chain 功能:一个对象的轮廓(contour)作为链式码. 2. get_region_contour 功能:查询一个目标的轮廓(contour). 3. get_region_convex 功能:查询突起的外表作为轮廓(contour). 4. get_region_points 功能:查询一个区域的像素数. 5. get_region_polygon 功能:用一个多边形近似获取区域. 6. get_region_runs 功能:查询一

论文链接:https://arxiv.org/pdf/1902.09738v2.pdf 这两个月忙着做实验 博客都有些荒废了,写篇用于3D检测的论文解读吧,有理解错误的地方,烦请有心人指正). 博客原作者Missouter,博客园链接https://www.cnblogs.com/missouter/,欢迎交流. [Abstract] 该论文提出了一种结合图像中语义.几何学与稀疏.稠密信息的3D目标检测算法. 该算法用Faster R-CNN接收作为立体输入的左右图像,同时检测.联系两幅图像中的

如何选择视觉CV光源颜色 一．光源颜色分类 光源颜色的选择对机器视觉光源有什么影响及意义呢,常用的光源颜色有白色(W).蓝色(B).红色(R).绿色(G).红外光(IR).紫外光(UV),这六种颜色.那么这六种光源颜色又有什么区别及用途呢?下面就让沃德普机器视觉光源来给大家介绍一下: 1.白色光源(W): 白色光源通常用色温来界定,色温高的颜色偏蓝色(冷色,色温>5000K),色温低的颜色偏红(暖色,色温<3300与5000K)之间称之为中间色,白色光源适用性广,亮度高,特别是拍摄彩色图像时使

ORB-SLAM是一种基于ORB特征的三维定位与地图构建算法(SLAM)[1].该算法由Raul Mur-Artal,J. M. M. Montiel和Juan D. Tardos于2015年发表在IEEE Transactions on Robotics.ORB-SLAM基于PTAM架构,增加了地图初始化和闭环检测的功能,优化了关键帧选取和地图构建的方法,在处理速度.追踪效果和地图精度上都取得了不错的效果.要注意ORB-SLAM构建的地图是稀疏的. ORB-SLAM一开始基于monocular

转载出处:blog.csdn.net/carson2005 以下链接是本人整理的关于计算机视觉(ComputerVision, CV)相关领域的网站链接,其中有CV牛人的主页,CV研究小组的主页,CV领域的paper,代码,CV领域的最新动态,国内的应用情况等等.打算从事这个行业或者刚入门的朋友可以多关注这些网站,多了解一些CV的具体应用.搞研究的朋友也可以从中了解到很多牛人的研究动态.招生情况等.总之,我认为,知识只有分享才能产生更大的价值,真诚希望下面的链接能对朋友们有所帮助.(1)goog

背景 在一pc端的web项目里,由于某些特性需要由动态语言处理,所以只在有需要使用vue来处理数据的页面,直接引入vue.js来处理.由于刚开始并没有打算使用前端来渲染数据和处理交互,所以使用了一些非vue的ui和插件,导致后来冲突坑点不少.非vue模块化下使用vue,虽然不能import vue文件,使用组件方式也有点恶心,但处理一些事情还是不错的. 使用formdata提交表单数据 先上代码 var that = this; var myForm = document.getElementB

************************************************************************************************ ************************************************************************************************ * 例程:detect_indent_fft.hdev * . 说明:这个程序展示了如何利用快速傅里叶变换(FF

第六章 1.从控制台输入一个数,如果这个数大于等于60,就输出”及格”,否则输出”不及格” 从控制台输入一串字符,如果这个这串字符的长度大于3,并且字符首字母为A,,则输出“格式正确”,如果这串字符的长度小于等于3,则输出“字符长度必须大于3” using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace test { class Program { static v