基于机器视觉的七巧板拼图案例

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#机器人 #人工智能 #python #java #c++

基于机器视觉的七巧板拼图案例

数学文化的展览：全球数学文化展览推荐
AI天才研究院
07-06 1600
为什么要逛数学文化展览？如果把数学比作一座冰山，课本上的公式和定理只是水面上的一角，而水下藏着更广阔的世界——数学家的奇思妙想、数学与艺术的碰撞、数学改变生活的真实故事。数学文化展览的使命，就是把这座冰山完整地展现在大众面前：它让抽象的概念变得具体，让复杂的逻辑变得有趣，让冰冷的公式变得有温度。本文的范围涵盖全球六大洲12个国家的15个顶级数学文化展览，从历史悠久的科技馆常设展到创意十足的临时特展，从适合5岁孩子的互动游戏到让数学家都惊叹的前沿装置。
基于机器视觉的全景图像拼接
04-23
景图像拼接是近年在机器视觉计算机图像处理领域一个研究的热点课题，是基于图像的绘制技术中的重要研究方向。目前，机器视觉技术在农业在的应用有着广泛的前景。运用全景图像拼接技术对整颗玉米的籽粒进行计数、分析等，从而可以挑选出优良的种子和玉米的生长情况。
毕业设计之 ---- 基于机器视觉的图像拼接算法
HUXINY的博客
11-10 4048
文章目录前言一、拼接效果二、算法介绍1.拼接算法简介1.1 基于区域相关拼接算法1.2 基于特征相关拼接算法1.3 拼接算法的基本流程2. 拼接算法原理2.1 第一种：特征匹配2. 2 第二种：计算图像之间的变换结构2. 3 第三种：通过graph cut寻找拼接缝总结 前言 图像拼接在实际的应用场景很广，比如无人机航拍，遥感图像等等，图像拼接是进一步做图像理解基础步骤，拼接效果的好坏直接影响接下来的工作，所以一个好的图像拼接算法非常重要。 再举一个身边的例子吧，你用你的手机对某一场景拍照，但是你没有办
全景图像拼接——计算机视觉
weixin_42645763的博客
03-24 1313
文章目录一、简述二、原理三、实验要求四、实验代码五、实验结果与分析六、总结 一、简述 全景拼接是计算机视觉领域取得的一项早期成就。在2007年，Brown 和 Lowe发表了著名的图像拼接论文。自打那以后，自动全景拼接技术受到广泛应用，例如Google街景地图、智能手机上的全景照片、拼接软件比如Photosynth和AutoStitch。 二、原理 检测并提取图像的特征和关键点 匹配两个图像之间...
图像拼接算法总结（一）
带头奋青的博客
06-13 7万+
图像的拼接技术包括三大部分：特征点提取与匹配、图像配准、图像融合。 1、基于SRUF 的特征点的提取与匹配 为了使拼接具有良好的精度和鲁棒性，同时又使其具有较好的实时性，本实验采用SURF 算法完成图像序列特征点的提取。 SURF 算法又称快速鲁棒特征，借鉴了SIFT 中简化近似的思想，将DoH 中的高斯二阶微分模板进行了近似简化，使得模板对图像的滤波只需要进行几个简单的加减法运算，并且这种
AI+智能分拣实验实训教学平台仪器
中智讯的博客
09-09 555
基于中智讯自主研发的智能分类机器人系统软件，可进行人工智能分拣的实践与应用，通过点击大类中的小目标，然后当摄像头拍摄的图片识别正确之后，会获取到目标的位置，如果不存在则返回“未找到目标”，如果识别到目标则会返回目标在哪个格子并控制机械臂去目标格子进行抓取操作。AI+智能分拣实训平台（AI-InRB）是应用机器视觉技术和机器人智能控制技术，通过深度学习实现目标识别和定位，并控制机械臂进行活动并完成目标物体拾取动作。实训2：基于ROS机器人操作系统的机械臂目标抓取。实训2：基于强化学习的机械臂目标抓取。
安卓平台七巧板拼图游戏源码项目实战
weixin_28895791的博客
10-08 384
android {free {paid {debug {release {上述配置将生成四种变体：debugreleasefreepaid可在代码中通过常量判断当前构建类型：showAds() // 免费版展示广告应用场景延伸此机制还可用于接入不同的后端接口。
android安卓源码海量项目合集打包-1
热门推荐
chenhao0568的专栏
06-11 15万+
下载地址 最后更新共计113个分类5177套源码29.2 GB。 卷 新加卷 的文件夹 PATH 列表 卷序列号为 00000200 5E7A:7F30 F:. ├─前台界面 │ ├─3D标签云卡片热门 │ │ Android TagCloudView云标签的灵活运用.rar │ │ Android 实现 标签 拖动 改变位置.rar │ │ android 流式布局和热门标签.zip │ │ ...
（2023，GPT-4V，LLM，LMM，功能和应用）大型多模态模型的黎明：GPT-4V(ision) 的初步探索
qq_44681809的博客
10-07 4585
本文分析最新的具有视觉功能的模型 GPT-4V，重点关注其可以执行的有趣任务，包括测试样本来探究其功能的质量和通用性、其支持的输入和工作模式，以及提示模型的有效方法，并深入讨论了基于 GPT-4V 的系统的新兴应用场景和未来研究方向。
机器视觉系统之案例篇技术资料-综合文档
05-21
本技术资料集主要探讨了机器视觉系统的实际应用案例，旨在帮助读者深入理解其工作原理和实践应用。 一、机器视觉系统基础 机器视觉系统通常由以下几个关键组件构成：光源、镜头、相机、图像采集卡以及图像处理软件...
七巧板拼图——打印版教学教材.pdf
10-14
基于上述推测的知识点，一份完整的七巧板教学教材应当包括关于七巧板的起源、制作过程、基本拼法、图案分类及解析、教育意义、高级应用以及如何使用相关软件等多方面的内容，为学习者提供全面、系统的七巧板学习体验...
机器视觉检测定位测量的应用案例-综合文档
05-18
本篇将详细探讨机器视觉在检测定位测量中的应用案例，揭示其在各个行业的广泛影响力。 一、基本概念 机器视觉，简单来说，就是让机器“看”世界，通过摄像头捕捉图像，然后利用算法分析和理解这些图像，实现自动化...
2021高职 机器视觉系统应用 任务书2-七巧板创意造型摆拼(赛项赛题).pdf
06-19
《机器视觉系统应用在七巧板创意造型摆拼中的任务详解》 机器视觉系统在现代工业和科技领域中扮演着至关重要的角色，尤其在高职教育中，它已成为培养学生实践技能和创新思维的重要载体。2021年全国职业院校技能大赛...
基于Arduino的七巧板拼图机器人设计
本项目“jgswpzzlbt”是一个基于Arduino平台开发的智能拼图机器人，专门用于解决七巧板（Tangram）这一经典几何拼图问题。该项目融合了嵌入式系统、计算机视觉、自动控制与机器人设计等多个前沿技术领域，展现出高度...
AAAI 2026 Oral | 清华SpatialActor：解耦语义与几何的机器人操控新框架
2501_93430156的博客
11-20 904
精确的空间理解是机器人与物理世界交互的基础。然而，现有方法常面临困境：基于点云的方法因稀疏采样损失细粒度语义；基于图像的方法将语义与几何特征纠缠，在真实世界常见的深度噪声干扰下，其性能会显著下降。此外，这些方法大多关注高层几何结构，忽略了对精确操控至关重要的低层空间线索。为解决这些问题，我们提出，一个为机器人操控设计的解耦表示框架。SpatialActor 的核心思想是将语义和几何信息彻底分离，并进一步将几何信息分解为高层结构与低层线索。
2025年接待服务机器人选型指南：技术对比与场景适配方案
sjxs_007的博客
11-21 388
猎户星空豹小秘2搭载自研Orion-14B大模型，在CMMLU学科评测中得分70.6，超越LLaMA2-13B的38.4分和Baichuan2-13B的61.3分，支持320K超长文本处理，可一次性读入整本小说内容。更重要的是，机器人累计的访客行为数据可用于优化办公布局、评估营销活动，92%的访客认为配备机器人的企业更具创新力，品牌形象得到显著提升。配合高扭力轮毂电机（扭矩提升50%），可在企业大堂、展厅通道等复杂环境中平稳行走，10米主动迎宾，2米接待引导，确保访客跟随过程顺畅自然。
视觉识别在工业巡检机器人仪表数据识别中的应用研究
最新发布
Wnq10072的博客
11-24 632
本文探讨了视觉识别技术在工业巡检机器人仪表数据识别中的应用与发展。文章分析了传统机器视觉和深度学习两种识别方法的优缺点，指出深度学习在复杂环境下具有更高的准确率和适应性。同时，详细介绍了仪表数据识别软件系统的架构组成及主流工具平台。针对当前识别准确率的影响因素，提出了硬件升级、算法优化、多传感器融合等提升策略。最后展望了轻量化模型、多模态融合等未来发展方向。研究表明，视觉识别技术能显著提升工业巡检的自动化水平和可靠性，为工业智能化转型提供重要支撑。
六维力传感器和关节力传感器国产替代正当时：机器人“触觉神经”的角逐
机器人产业研究员
11-21 377
国产六维力传感器迎来爆发期，技术突破推动百亿市场成型 摘要：六维力传感器作为机器人"触觉神经"的核心部件，正随着人形机器人商业化加速迎来爆发式增长。国内企业通过技术攻关，已突破0.1%FS高精度、10kHz响应频率等关键技术指标，部分产品实现核心部件100%国产化。目前国内市场年销量超8000套，预计2030年人形机器人领域市场规模将达138亿元。蓝点触控等领军企业已占据80%市场份额，并与多家头部机器人厂商建立合作。随着标准化生产推进和产能扩张，传感器单价有望从1-4万元降至千元级别，
基于视觉识别的七巧板拼图机器人设计
10-28
基于视觉识别的七巧板拼图机器人设计方案通常包含以下几个方面： ### 机械结构设计 机器人的机械结构需要能够灵活地抓取和移动七巧板。可以采用多关节机械臂，其具有较高的自由度，能够在三维空间中实现精确的运动。例如，使用六轴机械臂，它可以模拟人类手臂的动作，方便地从七巧板放置区域抓取七巧板，并将其移动到拼图区域。机械臂的末端执行器可以设计为夹爪，根据七巧板的形状和尺寸，调整夹爪的开合程度，确保稳定抓取。此外，还需要设计一个稳定的底座，以支撑机械臂的运动，防止在操作过程中发生晃动。 ### 视觉识别系统设计 视觉识别系统是机器人的关键部分，用于识别七巧板的形状、颜色和位置。可以使用摄像头作为视觉传感器，安装在机械臂的合适位置，确保能够清晰地拍摄到七巧板。为了提高识别的准确性，需要对摄像头采集的图像进行预处理，包括图像滤波、边缘检测等操作。采用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），对七巧板的形状和颜色进行分类识别。通过大量的七巧板图像数据进行训练，使模型能够准确地识别不同形状和颜色的七巧板。同时，利用图像处理技术，计算出七巧板在图像中的位置和姿态信息，为机械臂的抓取提供准确的目标位置。 ### 控制系统设计 控制系统负责协调机械结构和视觉识别系统的工作。可以采用单片机或工控机作为控制核心，接收视觉识别系统传来的七巧板位置和姿态信息，并根据预设的拼图策略，生成机械臂的运动控制指令。使用运动控制算法，如PID控制算法，对机械臂的关节运动进行精确控制，确保机械臂能够准确地到达目标位置。同时，控制系统还需要具备安全保护功能，如碰撞检测和急停功能，以防止在操作过程中发生意外。 ### 拼图策略设计 拼图策略是机器人完成拼图任务的关键。可以采用基于规则的方法，根据七巧板的形状和目标拼图图案，制定一系列的拼图规则。例如，先从拼图的边缘开始，选择合适的七巧板进行拼接，逐步向内填充。也可以采用智能算法，如遗传算法、模拟退火算法等，对拼图方案进行优化。通过不断地尝试不同的拼图组合，找到最优的拼图方案，提高拼图的效率和准确性。 以下是一个简单的Python代码示例，用于模拟视觉识别系统对七巧板形状的识别： ```python import cv2 import numpy as np # 读取七巧板图像 image = cv2.imread('tangram_image.jpg') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 图像预处理 blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150) # 查找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 识别七巧板形状 for contour in contours: perimeter = cv2.arcLength(contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.04 * perimeter, True) num_sides = len(approx) if num_sides == 3: shape = "三角形" elif num_sides == 4: shape = "正方形或平行四边形" elif num_sides > 4: shape = "多边形" print(f"识别到的形状: {shape}") ```
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