图像识别和机器视觉区别,比较两幅图像的相似度

C++图片处理问题（高分50） 50

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第一个问题很麻烦，因为一个BMP图包含的信息部仅仅是每个点的数据，还有很多bitmap格式信息，解决方法：首先你要确定你用什么环境，vc++6.0,2003,2005可用的办法不一样然后，去网上搜一段写好了的函数或类来解决这个问题，他的实现方法如果你对bmp格式文件存储没有兴趣的话大可以不必关心，与图像处理没有关系。

然后是太阳的问题：这个问题可以简单可以复杂，如果简单处理的话，选择一个阈值，对矩阵中的每个点与该值比较，符合的就被认为是太阳，否则不是，推荐在HSI空间内做，不要在RGB空间做，这样简单一些。

但问题是，要求被处理的图片的的情况类似，否则固定阈值就不能很好的区分。如果画面中只有太阳，可以考虑首先提取圆形区域出来，然后处理。如果画面中，太阳和其他区域的亮度区间比较集中，可以考虑用直方图处理。

……越说越复杂了，这个可以考虑参考机器视觉方面的书（注意不是图像处理，那些书主要讲滤镜的）

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

机器视觉检测主要是什么原理？

机器视觉的缺陷检测原理是基于对人眼检测的模拟，用简单的归纳思维来进行识别文案狗。正如生活中医生对病人进行诊断，就是一个典型的归纳分类的行为。

从最古老的望闻问切，到现在的B超，CT等现代化设备仪器，没有哪一个医生能够单纯靠肉眼就能直接判断病情，只能观察病人表现出的症状和各种化验检测数据来推断病情，这个时候，医生所使用的就是一种归纳分类的思路，病人的单一症状的分类与复合症状的精确分类。

机器视觉缺陷检测系统采用C摄像设备将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜