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图像采集(机器视觉)

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简介:
图像采集技术是机器视觉系统的关键组成部分,它通过高效的摄像机和镜头捕捉精确的图像数据,为自动化检测、识别及测量提供可靠的信息来源。 本段落主要描述了机器视觉系统中图像采集所使用的组件,包括照明光源、镜头、相机以及采集卡等内容,适用于清华大学数字图像处理课程的课件使用。

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    图像采集技术是机器视觉系统的关键组成部分,它通过高效的摄像机和镜头捕捉精确的图像数据,为自动化检测、识别及测量提供可靠的信息来源。 本段落主要描述了机器视觉系统中图像采集所使用的组件,包括照明光源、镜头、相机以及采集卡等内容,适用于清华大学数字图像处理课程的课件使用。
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    本教程旨在教授使用LabVIEW进行机器视觉和图像采集的基础知识与高级技巧,适合初学者及进阶用户。 通过一系列实例教学,帮助你掌握IMAQ Vision软件包的使用方法,并为机器视觉应用打下坚实的软件基础。
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    本资源合集为LabVIEW用户提供了一系列关于视频与图像采集的专业教程和实用工具,涵盖LabVIEW图像处理及视频采集技术,适用于各类相机设备。 LabVIEW(Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench)是由美国国家仪器公司开发的一款图形化编程环境,专门用于创建各种虚拟仪器应用。在“labview 视频图像采集合集.rar”中包含了一系列关于LabVIEW视频图像采集的代码示例和教程。这些资源主要依赖于NI公司的IMAQ(Image Acquisition)库,这是一个强大的图像处理和分析工具,为用户提供丰富的函数来实现视频捕获、图像处理及分析。 IMAQ库的核心功能包括: 1. **视频采集**:通过连接各种类型的摄像头或视频源(如USB、GigE、Firewire等),IMAQ提供API接口用于实时捕获视频流。用户可以设置帧率、分辨率和色彩模式,确保图像质量符合需求。 2. **图像处理**:包含多种算法,例如滤波、边缘检测、阈值分割及形态学操作。这些函数有助于进行噪声消除、特征提取与目标识别等任务,并对采集到的图像进一步分析。 3. **颜色空间转换**:支持常见的颜色模型(如RGB、灰度和HSV),方便在不同颜色空间之间转换,以适应不同的处理需求。 4. **几何变换**:包括缩放、旋转和平移等功能,可用于校正图像或调整视角,并进行形状匹配等操作。 5. **测量与分析**:提供了一整套工具用于测量距离、角度和面积等物理量及执行形状识别与计数任务。 6. **事件驱动编程**:利用LabVIEW中的事件结构来响应图像捕获完成或者错误发生等事件,实现更灵活的程序控制。 7. **硬件同步**:对于需要高精度时间同步的应用场景,IMAQ库提供了硬件触发和同步功能以确保多摄像头或多设备间的同步采集。 在实际应用中,开发者通常会结合IMAQ库与LabVIEW其他模块(如数据分析、控制算法及用户界面设计),来构建完整的系统解决方案。例如,在机器视觉检测、运动控制或医疗成像等领域的需求可以使用这些代码实现。 此合集中的示例代码将帮助初学者快速上手LabVIEW的视频图像采集,并为有经验的开发者提供灵感和参考,通过深入学习与实践不仅能掌握基本技巧还能探索更高级的技术。
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    机器视觉是一种利用计算机模拟人类视觉能力的技术,广泛应用于工业自动化、质量检测等领域,通过图像处理和分析实现物体识别、测量等功能。 ### 机器视觉与双目立体视觉在机器人导航中的应用 #### 一、机器视觉与双目立体视觉概览 机器视觉是指使用计算机或机器来解释和理解来自传感器的图像输入,通过图像处理及模式识别技术使设备能够“看懂”并分析其环境。其中,双目立体视觉是机器视觉的一个重要分支,它模仿人类双眼的工作原理,利用两台相机从不同视角捕捉同一场景,并计算出物体深度信息以构建三维空间模型。 #### 二、双目立体视觉在机器人导航中的优势与挑战 **优势:** 1. **隐蔽性高:** 双目视觉系统是一种被动式传感器,在执行特殊任务(如军事侦察)时,不会主动发射能量,从而提高了隐蔽性和安全性。 2. **灵活性和适应性:** 它可以根据环境条件灵活调整导航精度及实时性能,提供更定制化的解决方案。 3. **丰富的信息获取:** 双目视觉能提供更多关于物体深度、距离等细节的信息,帮助机器人更好地理解周围环境并做出准确决策。 **挑战:** 1. **计算延迟问题:** 处理双目立体图像通常需要复杂的算法和大量数据处理,可能造成系统响应时间较长。 2. **精确地图生成难度大:** 目前的技术还难以在保证精度的同时快速构建三维地图,这对机器人自主导航提出了技术挑战。 #### 三、关键技术 1. **数字图像获取:** 使用两个相机捕获环境的二维图像数据。 2. **噪声过滤与边缘分割:** 对采集到的数据进行预处理以提升质量,减少干扰因素并突出关键特征边界。 3. **特征提取和立体匹配:** 辨识出图像中的重要特征,并在两张图片间找到对应的点对,这是计算深度信息的基础步骤。 4. **生成深度图:** 根据上述的对应关系来确定每个像素的距离值,形成完整的深度地图。 5. **三维重建与表示方法:** 结合相机位置和深度数据构建环境模型,并采用合适的格式进行存储展示。 6. **导航算法设计:** 例如路径规划等技术,在已知的地图基础上寻找最优路线并绕开障碍物。 #### 四、研究重点及创新点 本项目关注于双目立体视觉系统的整体优化以及三维地图生成的改进。提出了一种基于任务需求和反馈机制简化处理流程的方法,以实现快速响应与导航精度之间的平衡;在构建3D模型方面,则通过深度图、原始图像对等多类型数据综合应用,采用特征反向匹配策略逐步完成点线面体转换过程,并加入坐标转换及错误校验环节确保最终地图的准确性和完整性。 #### 五、结论和未来展望 双目立体视觉在机器人导航中具有巨大潜力,特别是在未知环境中的自主探索能力和障碍物规避能力方面。然而为了克服实时性与精确建图方面的挑战,未来的科研工作需要进一步优化图像处理算法以提高效率,并开发出更高效的地图生成技术来满足日益增长的应用需求。随着人工智能和机器视觉领域的不断进步与发展,我们期待未来机器人将更加智能自主地适应复杂多变的环境条件,为人类社会带来更多的便利与价值。
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    《图像处理、分析与机器视觉》是一本专注于探讨现代计算机视觉技术及其应用的专业书籍。书中详细介绍了如何通过先进的算法和技术对数字图像进行高效处理和深入分析,涵盖从基础理论到高级实践的全方位知识,为读者提供了一套全面理解并掌握机器视觉领域核心概念及技能的方法。 《图像处理、分析与机器视觉》(Sonka第三版2007年)清晰的PDF文档。
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    双目视觉采集.vi 是一个用于模拟人类双眼感知的软件程序,通过同时捕捉两个摄像头的数据来计算深度信息和三维空间位置。适用于机器人导航、增强现实及自动化系统等领域。 该程序是LabVIEW双目图像采集工具,能够利用两个摄像头获取两幅图像,并进行拼接处理。随后对图像执行灰度化、直方图均衡化及中值滤波操作,并显示最终结果。此外,还可以将生成的图片保存为jpeg格式。
  • 处理、分析及4
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    本课程涵盖图像处理与分析的基础理论和实践应用,包括滤波、分割、特征提取等技术,并探讨其在机器视觉领域的前沿发展。 资源名称:图像处理、分析与机器视觉4 资源太大,已上传至百度网盘,有需要的同学可自行领取。链接在附件中提供。
  • 处理与——基于OpenCV 3.0.0的计算技术
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    本书详细介绍如何使用OpenCV 3.0.0库进行图像处理和机器视觉编程,适合计算机视觉领域学习者及开发者阅读。 OpenCV3是一款开源的计算机视觉处理平台,以跨平台性和高效率著称。它为开发者提供了强大的图片操作功能,并与多种编程工具兼容,使得开发人员能够更高效地编辑代码。根据BSD 3条款许可发布的OpenCV是免费且可以用于商业用途的。该库支持C++、Python和Java接口,在Linux、MacOS、Windows、iOS及Android等操作系统上运行良好。 优化方面,OpenCV是一个高度优化的库,特别适合实时应用程序的需求。其应用领域包括但不限于以下几点: 1. 人机互动 2. 物体识别 3. 运动分析 4. 机器视觉 5. 结构分析 6. 汽车安全驾驶 7. 图像分割 8. 人脸识别 9. 动作识别 10. 运动跟踪 11. 机器人技术
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