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图像处理与机器视觉——基于OpenCV 3.0.0的计算机视觉技术

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简介:
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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客服
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  • ——OpenCV 3.0.0
    优质
    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
  • OpenCV应用
    优质
    本研究探讨了OpenCV库在机器视觉领域中图像处理的应用,包括特征检测、目标识别及跟踪等关键技术,以提升自动化系统的效率与精度。 基于OpenCV的机器视觉图像处理讲解了opencv在机械学习中的基本思路。
  • 综述
    优质
    本综述探讨了图像处理与计算机视觉领域的最新进展,涵盖了从基础理论到高级应用的技术概览,旨在为研究者提供全面指导。 本段落介绍了图像处理与计算机视觉技术,并详细阐述了计算机视觉的相关知识和技术,有助于理解图像处理和计算机视觉之间的关系。
  • LabVIEW运动资料-培训.zip
    优质
    本资源为《LabVIEW视觉运动与图像处理》资料及机器视觉基础技术培训课程打包文件,适合初学者深入了解并掌握机器视觉系统开发技能。 LabVIEW视觉运动相关资料包括:《LabVIEW VIs 图像处理》、《机器视觉基础技术培训资料》、《LabVIEW VIs 图像处理》、《LabVIEW实时图像采集.pdf》、《LabVIEW应用于实时图像采集及处理系统.pdf》、《LabVIEW调用MATLAB进行图像处理的实现.pdf》,以及NI公司的教程:《NI_机器视觉培训教程.pdf》。此外还有其他文档如《利用LabVIEW进行图像采集与处理.pdf》、基于计算机视觉原理的自主足球机器人位置规划相关文献,和介绍基础概念的文章如《机器视觉(重要基础).pdf》等。另外,《边干边学机器视觉_光源选择部分 .pdf》和关于软件选型的相关资料《选择机器视觉软件的几大要素.pdf》也是重要的参考材料。
  • 优质
    计算机视觉与机器视觉是人工智能领域的重要分支,专注于赋予机器像人类一样的视觉感知能力。通过图像和视频分析,实现物体识别、场景理解等功能,在自动驾驶、安全监控等领域有广泛应用。 机器视觉的导论性教材主要介绍该领域的理论基础、基本方法和实用算法。
  • 硬币识别中
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    本研究聚焦于硬币识别领域中计算机视觉及图像处理技术的应用,探索提升自动识别准确率的方法与算法。 本课程涉及使用Matlab进行计算机视觉项目,包括硬币识别、确定每枚硬币的面值以及计算总金额。
  • 、分析
    优质
    《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。
  • _A1Q_MATLAB小棍识别_
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一种高效的机器视觉系统,专注于小棍的自动计数和识别。通过图像处理技术和算法优化,实现了高精度、实时性的物体检测功能,适用于多种工业场景应用。 基于MATLAB的算法能够识别图片中的小棍数量。
  • 综述PPT课件
    优质
    本PPT课件全面介绍计算机视觉与图像处理的基本概念、核心技术及其应用领域。内容涵盖图像预处理、特征提取、目标识别等关键技术,并探讨其在智能监控、自动驾驶等领域的实践案例,适合相关专业师生及研究人员参考学习。 图像处理与计算机视觉技术综述PPT课件涵盖了该领域的基本概念、发展历程以及最新的研究进展和技术应用。此文档旨在为学习者提供一个全面的视角来理解这些复杂的技术,并展示它们在实际问题解决中的作用。通过详细的案例分析和理论讲解,帮助读者深入掌握相关知识技能,以便在未来的研究或项目中加以运用。
  • 传感
    优质
    本课程深入浅出地讲解了机器视觉系统中相机和图像传感器的核心原理和技术细节,旨在为工程师和研究人员提供坚实的理论基础。 《机器视觉基础:相机与图像传感技术》 在现代科技领域,机器视觉扮演着至关重要的角色,使设备能够“看”并理解周围环境。本段落将深入探讨相机及图像传感器技术的基础知识,帮助我们了解这些技术背后的原理。 首先我们要掌握光的基本知识。光是电磁波谱中一个非常狭窄的频段,在200-1100纳米范围内最为关注。其中400-750纳米为可见光,200-400纳米为紫外光,而750-1100纳米则属于近红外光范围。每个光粒子称为一个光子,并且其能量取决于波长;这个波长对应的颜色决定了我们所见的光线颜色。此外,光的强度等于其中包含的光子数量。 当这些光线照射到硅表面时,会产生光电效应,释放出电子。量子效率(Quantum Efficiency, QE)是衡量传感器将光转化为电荷能力的一个指标:假设QE为60%,那么每10个光子撞击像素就会产生6个电子。需要注意的是,这种特性与相机的设计无关,并且绝对的量子效率才是比较不同传感器性能的良好标准。 全阱容量(Full Well Capacity)是指一个像素能够捕获的最大电荷量,这直接影响了传感器的灵敏度、信噪比(SNR)以及动态范围。通常来说,较大的像素拥有更高的全阱容量:例如小型像素可能为4,000电子,中型则可达10,000电子,而大型可以高达5万至数十万个电子。 接下来我们来看数字相机的基本原理和CCD(Charge-Coupled Device)与CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor)图像传感器的区别。CCD以其卓越的成像质量著称,在高质量摄影应用中非常有用,但其功耗较高且成本较大;相比之下,CMOS在能耗及价格方面更具优势,并且随着技术的进步,它的图像质量也逐渐接近甚至超过了CCD水平,广泛应用于各种消费级和工业级相机。 接口是连接相机与其他设备的关键部分。常见的标准包括USB、GigE(千兆以太网)、Camera Link以及CoaXPress等,各自具有独特的优势与应用场景:例如,USB易于使用;而GigE则支持长距离传输需求;CoaXPress提供高速数据传输能力。 了解不同类型相机及其适用场景也十分重要。面阵相机适合用于静态或低速移动物体的检测工作;线扫描相机适用于高速连续生产线上的物品检测任务。此外,在选择时还需考虑全局快门和卷帘快门等关键因素:前者在同一时间捕获整个画面,非常适合处理快速运动场景,而后者则逐行曝光,更适合相对静止或者速度较慢的情况。 综上所述,理解相机及图像传感器技术的基础对于挑选合适的机器视觉系统至关重要。无论是光线的基本性质、传感器的物理特性还是相机的设计和接口选择等各个方面都需要根据实际应用需求综合考量。通过深入学习这些基础知识,我们可以更好地利用机器视觉技术解决现实问题,并提升自动化系统的性能水平。