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

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

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

LAWS纹理滤波 texture_laws(Image, 原图像 ImageTexture, 输出值,滤波后图像 FilterType, 过滤器类型 Shift, 灰度值转换,滤波后的灰度值可能会比较大,转换后的灰度值Gray=Gray/(Shift2),要根据滤波器选择合适的灰度值转换 FilterSize) 过滤器大小,3, 7, 5可选 过滤器类型帮助文档中有详细列举, 各种大小的过滤器都是由leswruo这几个向量构成,文档中单个向量都有原型,对于组合出来的滤波器矩阵,就是两个向量的点积

一.利用直方图的方式进行批量的图片缺陷检测(方法简单) 二.步骤(完整代码见最后) 2.1灰度转换(将原图和要检测对比的图分开灰度化) 灰度化的作用是因为后面的直方图比较需要以像素256为基准进行相关性比较 img = cv2.imread("0.bmp") #原图灰度转换 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) #循环要检测的图,均灰度化 for i in range(1, 6): t1=cv2.cvtColor(cv2.imread

实验七.缺陷检测 一. 题目描述 ​ 对下面的图片进行缺陷检测操作,请详细地记录每一步操作的步骤. ​ 第一站图片是标准样品,后面几张图中有几个样品有瑕疵,需要你通过计算在图片上显示出哪张是合格,哪张不合格. **1.思路** ​ Python-Opencv中用compareHist函数进行直方图比较进而对比图片 图像直方图 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比

明火烟雾目标检测项目部署 目录 明火烟雾目标检测项目部署 1. 拉取Docker PyToch镜像 2. 配置项目环境 2.1 更换软件源 2.2 下载vim 2.3 解决vim中文乱码问题 3. 运行项目 3.1 拷贝项目到容器中 3.2 安装项目所需的工具包 3.3 启动项目 4.搭建项目镜像 4.1 Docker commit搭建 4.2 Dockerfile搭建 5.发布项目镜像 这个项目是我去年负责的项目,当时还有一些小问题没有完全解决,同时也受限于当时的知识储备,就一直搁置到现在.在

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

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

前几天看到开源工具MLeaksFinder,决定用在公司的项目中试一下,效果很不错,用法也很简单,直接把项目文件夹拖到项目中就可以了,依靠这个项目,我发现公司项目中有不少内存泄露的地方,在此总结一下: 1.block中用引用外界对象一定要先__weak,否则容易引起循环引用; 2.对象中的delegate属性,不能用strong修饰,要使用weak; MLeaksFinder开源地址: https://github.com/Zepo/MLeaksFinder 想要知道如何使用的请参阅以下文章:

转自:http://www.52itstyle.com/thread-27470-1-1.html HeartBeat. ~2 Z8 U! ?8 r心跳检测各类应用服务器(如Tomcat,Jetty),WEB服务器(如 Apache,Nginx) 的java WEB应用程序.5 R9 b. x6 y( e& J- C4 y0 |1 | # Q( P, Z$ E4 }7 W4 }如何实现? ! Q/ H( g( f; S7 @: V, z: V$ u7 D3 J使用HttpClient对指定的服务

这期教向大家介绍仅仅 1.3M 的轻量级高精度的关键点人脸检测模型DBFace,并手把手教你如何在自己的电脑端进行部署和测试运行,运行时bug解决. 01. 前言 前段时间DBFace人脸检测库横空出世,但是当时这个人脸识别模型是7M大小,几乎可以识别出世界最大自拍中的所有人像.DBFace出自国内人工智能公司深兰科技(DeepBlue),这个模型的创建者正是这个公司的两位“高手”-Libia和Wish,而最近,高手就是高手,两位大佬对模型进行了再升级,现在这个模型的大小仅仅只有1.3M. 该模

1. the YOLO model (YOLO ,you only look once) (1)We will use 5 anchor boxes. So you can think of the YOLO architecture as the following: IMAGE (m, 608, 608, 3) -> DEEP CNN -> ENCODING (m, 19, 19, 5, 85). (2)Training a YOLO model takes a very long tim

ELK filebeat:具有日志收集功能,相比logstash,+filebeat更轻量,占用资源更少,适合客户端使用. redis消息队列选型:Redis 服务器通常都是用作 NoSQL 数据库,不过这里的 redis 只是用来做消息队列,海量日志建议使用kafka. logstash:主要是用来日志的搜集.分析.过滤日志的工具,支持大量的数据获取方式.一般工作方式为c/s架构,client端安装在需要收集日志的主机上,server端负责将收到的各节点日志进行过滤.修改等操作在一并发往ela

github地址:https://github.com/Zepo/MLeaksFinder MLeaksFinder使用简单方便,可以帮助你在开发时发现内存泄露你的iOS应用.它可以自动发现和UIView的对象的UIViewController泄漏,在其视图的ViewController堆泄漏对象泄漏发生时,应当出示警报.就可以尝试找到使用泄露的对象的保留周期FBRetainCycleDetector.除了在寻找和的UIView对象的UIViewController泄漏,开发人员可以扩展它找到其

1.问题描述 我们需要知道的是在iOS9.3以下系统上,.ipa包内如果含有p3图片,将会导致严重的闪退问题,具体原因还请google,非本文的重点. 2.问题解决 拿到的如果是ipa包(不是则跳过): 打开命令行,依次输入回车 cd Payload/ cd Payload/ ls cd qding.app/ 接着以下操作 有办法拿到Assets.car find . -name 'Assets.car' {这里填Assets.car路径} sudo xcrun assetutil --info

很牛的测试 参考: 1.https://www.radiantvisionsystems.com/ 2.https://www.radiantvisionsystems.com/node/275 LCD显示器缺陷自动化检测方案 Video 成像亮度计及成像色度计在显示器生产过程中针对显示器亮度.色度缺陷检测的应用,从而助力制造商提高产效.降低生产成本,提高显示器每一制程的产品品质. × × WATCH THE VIDEO Prefer to watch on YouKu?