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

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+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,

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

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

开关检测案例一: 具体电路图如下: K1--K4闭合,控制 D1—D4 亮灭 产生的问题: 1.关于 R8 R9 R7 R10 的阻值选择问题,倘若太大的话,  比如10K 不管开关断开还是闭合,好像都没什么用,电阻上部分电流被拉低,一直为低电平,虽然仿真对,但终究有问题 倘若选择一般大,则为灰色,表示电平不确定,最后不得已选择 20Ω 电阻,电平可以确定,开关闭合,电平拉低,那么实际电路中, 电阻的取值究竟怎样呢???? 2.需要掌握 按位与 的用法 参加运算的两个数据,按二进制位进行“与”运

Netty 编解码技术 数据通信和心跳监控案例 多台服务器之间在进行跨进程服务调用时,需要使用特定的编解码技术,对需要进行网络传输的对象做编码和解码操作,以便完成远程调用.Netty提供了完善,易扩展,易使用的编解码技术.本章除了介绍Marshalling的使用,还会基于编解码技术实现数据通信和心跳检测案例.通过本章,你将学到Java序列化的优缺点,主流编解码框架的特点,模拟特殊长连接通信,心跳监控案例.还在等什么,丰满的知识等你来拿! 技术:编解码,数据通信,心跳监控 说明:github上有完

旋转.平移.镜像.缩放.斜切,可参考https://blog.csdn.net/machaoyu86/article/details/51182473 仿射变换前,需要获得仿射变换矩阵. 关于shape_trans(Region : RegionTrans : Type : ),内.外接圆.矩形,凸包.可参考https://blog.csdn.net/u012551485/article/details/75136664 以halcon自带案例check_blister.hdev为例,部分代码且

腐蚀.膨胀.开运算(先腐蚀后膨胀).闭运算(先膨胀后腐蚀) 以halcon自带案例ball.hdev为例(开运算),注意代码有所缩减.关于sort_region函数,参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_13849dbbc0102xhts.html dev_update_window ('off') //停止更新窗体 dev_close_window () //关闭窗体 dev_open_window (, , , , 'black', WindowID) //创建窗

SPPNet论文翻译 <Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition> Kaiming He 摘要:         当前深度卷积神经网络(CNNs)都需要输入的图像尺寸固定(比如224×224).这种人为的需要导致面对任意尺寸和比例的图像或子图像时降低识别的精度(因为要经过crop/warp).本文给网络配上一个叫做“空间金字塔池化”(spatial pyramid pooling,

1.halcon环境 halcon功能:1.视觉算法(核心)基本 2. 弱语言 3.解释性语言 halcon软件介绍: 1.标题栏 2.菜单栏 3.工具栏 4.工作区 图形窗口(显示图像) 变量窗口(显示内存中变量的值) 程序窗口(编辑代码) 算子窗口(算子的解释) halcon中重要的两个路径: 1. C:\Program Files\MVTec\HALCON-12.0 halcon所需要的库及其相关文件 2.C:\Users\Public\Documents\MVTec\HALCON-12.

连日来,新型冠状病毒感染的肺炎疫情,牵动的不仅仅是全武汉.全湖北,更是全国人民的心,大家纷纷以自己独特的方式为武汉加油!我们相信坚持下去,终会春暖花开. 今天让我们以简单实用的神经网络模型,来检测肺炎的CT影像. 第一步:导入我们需要的库 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, load_img from keras.models import Sequential from keras.layers import De

讲一个简单的案例 @哈希码用来校验,这样子会安全 MAINTANIER可能将会被LABEL代替,仅仅说说明一下镜像信息罢了. 1.首先是我们创建一个镜像 [root@ELK-chaofeng08 ~]# mkdir /docker [root@ELK-chaofeng08 ~]# cd /docker [root@ELK-chaofeng08 docker]# vim Dockerfile 输入以下内容: #Description: httpd image FROM busybox:latest

halcon自带案例的学习. Tuple1 := [,,,,] //数组 Number := |Tuple1| //元素个数 SingleElement := Tuple1[] Part := Tuple1[:] //2,3,4 Copy := Tuple1[:|Tuple1| - ] //所有元素 观察图像灰度值快捷键:Ctrl+滑动鼠标 把每个连通域的面积值保存到D盘的area.dat文件中 read_image (Image, 'fabrik') //读入自带图像 regiongrowin

前言 最近有一个idea需要去验证,比较忙,看完Mask R-CNN论文了,最近会去研究Mask R-CNN的代码,论文解析转载网上的两篇博客 技术挖掘者 remanented 文章1 论文题目:Mask R-CNN 论文链接:论文链接 论文代码:Facebook代码链接:Tensorflow版本代码链接:] to compute the exact values of the input features at four regularly sampled locations in each

JavaScript变量: 由于JavaScript变量松散类型的本质,决定了它只是在特定时间用于保存特定值的一个名字而已.由于不存在定义某个变量必须要保存何种数据类型值的规则,变量的值及其数据类型可以在脚本的生命周期内改变. 基本类型和引用类型的值: ECMAScript变量可能包含两种不同数据类型的值: 1.基本类型值,指的是简单的数据段,如undefined.Null.Boolean.Number和String.这五种基本数据类型是按值访问的,因为可以操作保存在变量中的实际的值: 2.引用

今天分享下 Pony.ai 在感知探索的过程中,使用的传统方法和深度学习方法.传统方法不代表多传统,深度学习也不代表多深度.它们都有各自的优点,也都能解决各自的问题.我们希望发挥它们的优点,并且结合起来. 本次分享的大纲: 感知 in Pony 2D 物体检测 3D 物体检测 一.感知 in Pony 首先介绍下 Pony 感知系统.感知可以认为是对周围世界建模的过程,比如车辆在行驶过程中,需要知道物体的地理位置.速度.运动方向.加速度等各种各样的信息,接收这些信息之后,再通过后续的规划和控制模

论文标题:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 标题翻译:用于视觉识别的深度卷积神经网络中的空间金字塔池 论文作者:Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf SPP的GitHub地址:https://github.com/yueruc

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