Hi 又见面啦!
不知道小伙伴们最近有没有好好学习软件呢
今天我将带领大家从【测量篇】开始学习,要学习到的算法就是——最小外接矩形!
机器视觉定位方法很多如:
基于特征点匹配的、基于形状的、基于外截圆、外截矩形的等等。其中基于最小外接矩形的定位方法是我们常见的一种定位方法。
其定位机理可以概述为:通过查找目标特征区域的最小外接矩形,依据矩形的位置及方向来定位目标物体的位置与姿态。再通过与模板图像的比对,从而计算出目标物体的偏移量与旋转角度,从而引导机械手进行相应的作业。
✔算法介绍
本文介绍了最小外接矩形算法在机器视觉定位中的使用,该算法用于寻找目标特征区域的最小外接矩形,以定位物体位置和姿态。通过设置灰度阈值、精度等参数,可以应用于检测物体的特征,如玻璃瓶瓶口的高度。文中通过实例展示了如何在SGVision软件中应用该算法,并强调了正确设置阈值以避免多层图形的误识别。
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不知道小伙伴们最近有没有好好学习软件呢
今天我将带领大家从【测量篇】开始学习,要学习到的算法就是——最小外接矩形!
机器视觉定位方法很多如:
基于特征点匹配的、基于形状的、基于外截圆、外截矩形的等等。其中基于最小外接矩形的定位方法是我们常见的一种定位方法。
其定位机理可以概述为:通过查找目标特征区域的最小外接矩形,依据矩形的位置及方向来定位目标物体的位置与姿态。再通过与模板图像的比对,从而计算出目标物体的偏移量与旋转角度,从而引导机械手进行相应的作业。
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