机器视觉系统的构建和计算机视觉

本文介绍了如何使用Python和OpenCV构建机器视觉系统,包括安装依赖、图像读取显示、图像处理与特征提取,以及目标检测。通过实例展示了如何进行图像灰度转换、边缘检测和使用YOLO模型进行目标检测。

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计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分支,通过使用计算机和相应的算法,使计算机能够理解和解释图像和视频数据。机器视觉系统是基于计算机视觉技术构建的一种应用系统,可以用于各种领域,例如图像识别、目标检测、人脸识别等。本文将介绍如何构建一个简单的机器视觉系统,并提供相应的源代码。

首先,我们需要选择一个适合的编程语言和计算机视觉库。Python是一种常用的编程语言,并且具有丰富的计算机视觉库,例如OpenCV和TensorFlow。在本文中,我们将使用Python和OpenCV库来构建我们的机器视觉系统。

步骤 1: 安装依赖库

首先,我们需要安装Python和OpenCV库。可以通过以下命令在Python环境中安装OpenCV库:

pip install opencv-python

步骤 2: 图像读取和显示

接下来,我们将编写代码来读取和显示图像。请将以下代码保存在一个名为image_processing.py的文件中:

import cv2

# 读取图像
image =<
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