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

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

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

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

这周末ORB-SLAM3出现了.先看了看论文.IMU部分没细看,后面补上. Abstract 视觉,视觉惯导,多地图SLAM系统 支持单目/立体/RGBD相机 支持pinhole/鱼眼相机 基于特征/紧耦合/视觉惯导,基于最大后验估计的SLAM系统,即使是在IMU的初始化阶段. 我们的系统更准2-5倍. 多地图系统,基于新的场景识别,提升了recall. 1. Introduction short-term data association 前段配 mid-tem data assocation

Given n non-negative integers representing an elevation map where the width of each bar is 1, compute how much water it is able to trap after raining. For example, Given [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1], return 6. 我做题,一般是按照AC率排序选着做的,这道题一不留神,难度居然还是Hard,好吧,确实

程序出了问题,解决后发现如此简单,犯的错误是如此的低级啊,特此记录! 运行程序总是在浏览器中看到一片空白,什么也没有,用application_error跟踪发现抓出一个这样的异常 然后浏览器中就是这样了 找了大半天没找出毛病在哪,结果突然间看到实体类文件(*.cs)中类的属性,virtual关键字,加上后这个讨厌的错误终于解决了,唉,多么低级的错误啊,引以为戒,以后决不允许再犯了! 再次更新,这个错误并不表示什么,又一次遇到,但是不是以上方法能解决的,最后才知道是数据库密码搞错了,把Appli

上一章我们讲了如何根据需要动态设置hash表的大小,在第四章中,我们使用了双重哈希来解决hash表的碰撞,其实解决方法有很多,这一章我们来介绍下其他方法. 本章将介绍两种解决hash表碰撞的方法: 拉链法 开放地址法 拉链法 使用拉链法,每一个bucket都会包含一个链接表,当发生碰撞时,就会将该记录插入在该位置的链接表后面,步骤如下: 插入时:通过hash函数获取到要插入的位置,如果该位置是空的,就直接插入,如果该位置不是空的,就插入在链接表的后面 搜索时:通过hash函数获取到key对应的位

1072: 编辑距离 时间限制(普通/Java):1000MS/10000MS     内存限制:65536KByte 总提交: 917            測试通过:275 描写叙述 如果字符串的基本操作仅为:删除一个字符.插入一个字符和将一个字符改动成还有一个字符这三种操作. 我们把进行了一次上述三种操作的随意一种操作称为进行了一步字符基本操作. 以下我们定义两个字符串的编辑距离:对于两个字符串a和b,通过上述的基本操作,我们能够把a变成b或b变成a,那么字符串a变成字符串b须要的最少基本

项目程序运行的时候,突然出现这个错误,调用堆栈中的函数,没有一个是自己写的,非常困惑. 在网上搜索了一下,先找到一个提示,可以在CApp::InitInstance()中禁用ActivationContext: afxAmbientActCtx= FALSE; 这种做法能“解决”问题,但进一步查证后发现这实际上是隐藏问题. Junfeng Zhang在自己的博客中给了比较详细的解释(http://blogs.msdn.com/b/junfeng/archive/2006/03/19/sxs-ac

1.1数据分析概述 1.1.1数据分析的原则 (1)数据分析是为了验证假设的问题,需要提供必要的数据验证.在数据分析中,分析模型构建完成后,需要利用测试数据验证模型的正确性. (2)数据分析是为了挖掘更多的问题,并找到深层次的原因. (3)不能为了做数据分析而做数据分析. 1.1.2数据分析的步骤 (1)探索性数据分析EDA 从多种渠道获得了大量的可能杂乱无章.看不出规律的数据的时候,首先需要在没有多少经验的情况下第一次对其进行仔细的分析.这时就需要进行探索性数据分析(EDA: Explorat

Description 已知两个长度为N的数组A和B.下标从0标号至N-1. 如今定义一种D序列 (如果长度为L).这样的序列满足下列条件: 1. 0 <= D[i] <= N-1 2. A[D[i]] < A[D[i+1]]  (0 <= i < L-1) 3. B[D[i]] > B[D[i+1]]  (0 <= i < L-1) 求满足条件的D序列的最大长度. (事实上这样的序列叫做D序列的原因是:这道题是D题) Input 多组数据,每组数据第一行是

Exploring Program.cs, Startup.cs and CreateDefaultBuilder in ASP.NET Core 2 preview 1 ASP.NET Core 2.0 的目标之一是已经被简洁化的基础模板.简化了其基本使用,并且让开始一个新项目变得更加简单. 明显从表面上来看,新的 Program 和 Startup 类型相比于 ASP.NET Core 1.0 更加简单.现在,我将从新的 WebHost.CreateDefaultBuilder() 方法出发

实际开发过程中会遇到一些需要用CSS小技巧处理的布局问题,现在分享几个个人工作中遇到的小问题和解决方案. 1.inline元素间的空白间隙 这里要介绍一个神器font-size:0. 如果你写了个列表,因为元素节点有文本节点,在缩进代码时会占据宽度,比如: <ul> <li>我是第一项</li> <li>我是第二项</li> <li>我是第三项</li> <li>我是第四项</li> </ul

继续跟着阮一峰的教程走,下面写到PropTypes的getDefaultProps时,又出现了问题,基于上一个createClass的报错换成了Component写法 错误描述: 解决方法:引入react中的Component,将React.Component换成Component,原本的getDefaultProps换成defaultProps,并以使用属性的方式设置defaultProps 这趴我还是不知道为啥出的问题为啥这方法能解决 (°ー°") 笔记:getDefaultProps是一个

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

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