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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,

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

人脸检测.模型训练.人脸识别 2018-08-15 今天给大家带来一套人脸识别一个小案例,主要是帮助小伙伴们解决如何入门OpenCV人脸识别的问题,现在的AI行业比较火热,AI技术的使用比较广泛.就拿现在的只能手机来说吧,现在很多智能手机都必须有人脸识别解锁.拍照自动美颜.拍照物体识别等等功能,这些都是AI技术的功劳.在此也不多说了,让我们来见证奇迹的发生. 1.首先我们先准备好跑代码的环境,这一点很重要,我在跑这个代码的时候就是环境配置搞了我半天的实际,很头疼.我使用的是python3.6.5

直接上代码,list_jian.txt为待检测图像路径列表 import cv2 import numpy as np import os for path in open("list_jian.txt"): path = path.replace('\n', '') #去除换行符号 img = cv2.imread(path, 1) width,height = img.shape[:2][::-1] img_resize = cv2.resize(img,(int(width*1.

在纹理中找瑕疵.基于高斯混合模型(GMM)分类器的纹理检查模型,适用于图像金字塔,可以分析纹理的多个频率范围. [要求]训练样本,必须完美无瑕疵. [步骤] 1.创建模型 create_texture_inspection_model 或 read_texture_inspection_model 2.加载训练样本 add_texture_inspection_model_image 查看样本get_texture_inspection_model_image 保存样本write_object

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

基于知乎上的一个答案.问题如下: 也就是在一张照片里,已知有个长方形的物体,但是经过了透视投影,已经不再是规则的长方形,那么如何提取这个图形里的内容呢?这是个很常见的场景,比如在博物馆里看到一幅很喜欢的画,用手机找了下来,可是回家一看歪歪斜斜,脑补原画内容又觉得不对,那么就需要算法辅助来从原图里提取原来的内容了.不妨把应用的场景分为以下: 纸张四角的坐标(图中红点)已知的情况 也就是上面的左图中4个红点是可以准确获取,比如手动标注,那么就简单了:用OpenCV的Perspective Trans

在本章中,我们将展示两个独立的例子,一个用于人脸检测,另一个用于动态检测,以及如何快速地将这些功能添加到应用程序中. 在这一章中,我们将讨论: 面部检测 动态检测 将检测添加到应用程序中 面部检测 人脸检测,是人脸识别的第一部分.如果你不能从屏幕上的所有东西中识别出一个或多个人脸,那么你将永远无法识别那是谁的脸. 首先让我们看一张我们的应用程序截图: 上图中,通过摄像头我们已经捕获到一张图像,接下来启用面部跟踪,看看会发生什么: 物体面部特征正在被追踪.我们在物体周围看到的是面部追踪器(白色线框

在古老的CNN方法出现以后,并不能适用于图像中目标检测.20世纪60年代,Hubel和Wiesel( 百度百科 )在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks-简称CNN). 参考:DNN的演进结构--CNN AdaBoost,是英文"Adaptive Boosting"(自适应增强)的缩写,由Yoav Freund和Robert Schapir

原地址:http://blog.jobbole.com/65914/ 本文由 伯乐在线 - 小鱼 翻译自 Silviu Tantos.欢迎加入技术翻译小组.转载请参见文章末尾处的要求. [伯乐在线导读]:Iconfinder 是一个图标搜索引擎,为设计师.开发者和其他创意工作者提供精美图标,目前托管超过 34 万枚图标,是全球最大的付费图标库.用户也可以在 Iconfinder 的交易板块上传出售原创作品.每个月都有成千上万的图标上传到Iconfinder,同时也伴随而来大量的盗版图.Iconf

一份不错的作业3资料(含答案) RNN神经元理解 单个RNN神经元行为 括号中表示的是维度 向前传播 def rnn_step_forward(x, prev_h, Wx, Wh, b): """ Run the forward pass for a single timestep of a vanilla RNN that uses a tanh activation function. The input data has dimension D, the hidden

原文链接:https://blog.csdn.net/liqiancao/article/details/55670749 介绍 硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的,代码写到一半,上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了,新图片中很多图片很大,但是图片中的昆虫却很小,所以我就想着先处理一下图片,把图片中的昆虫裁剪下来,这样除去大部分无关背景,应该可以提高识别率. 原图片举例(将红色矩形框部分裁剪出来)):  step1:加载图片,转成灰度图 image = cv2.imread("353.jpg&q

1.训练文件的配置 将生成的csv和record文件都放在新建的mydata文件夹下,并打开object_detection文件夹下的data文件夹,复制一个后缀为.pbtxt的文件到mtdata文件夹下,并重命名为gaoyue.pbtxt 用记事本打开该文件,因为我只分了一类,所以将其他内容删除,只剩下这一个类别,并将name改为gaoyue. 这时我们拥有的所有文件如下图所示. 我们在object_detection文件夹下新建一个training文件夹,在里面新建一个记事本文件并命名为 s

Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至参数空间,变换公式如下: 变换以后,图像空间与参数空间存在以下关系: 图像空间中的一点在参数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点对应于参数空间交于一点的各条曲线. 下面使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检测. close all; clear all; I = imread('scratch.tif'); figure; subplot(1,3,1); imshow(I); BW = edge(I,'canny');%Canny

#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; Mat src, dst; int main(void) { src = imread("..\\lineDetect.jpg"); if (src.empty()) { cout << "Loading image failed!" << e

图像特征描述 什么是图像特征 可以表达图像中对象的主要信息.并且以此为依据可以从其它未知图像中检测出相似或者相同对象 常见的图像特征 常见的图像特征  边缘  角点  纹理 图像特征描述  描述子生成 提取方法 特征提取与描述  SIFT  SURF  HOG  Haar  LBP  KAZE  AKAZE  BRISK DDM  Detection  Description  Matching

以下学习均由此:https://github.com/AITTSMD/MTCNN-Tensorflow 数据集 WIDER Face for face detection and Celeba for landmark detection WIDER Face 总共62个场景的文件夹,每个文件夹中多张图片 文件中保存的是每个图片中所有人脸框的位置,表示意义如下: Celeba 两个文件夹分别表示来源不同的图片.It contains 5,590 LFW images and 7,876 othe

声明:本文是别人发表在github上的项目,并非个人原创,因为那个项目直接下载后出现了一些版本不兼容的问题,故写此文帮助解决.(本人争取在今年有空的时间,自己实现基于YOLO-V4的行人检测) 项目链接:https://github.com/emedinac/Pedestrain_Yolov2 此项目是基于pytorch框架的实现方案. 本文介绍一下ubuntu安装pytorch的安装方法 直接采用pip install pytorch的下载实在太感人,因此先更改一下pip源. 本人采用的是阿里