sinat_31608641的博客

计算机视觉单词袋是一种描述计算图像之间相似度的技术，常用于用于图像分类当中。该方法起源于文本检索（信息检索），是对NLP“单词袋”算法的扩展。在“单词袋”中，我们扫描整个文档，并保留文档中出现的每个单词的计数。然后，我们创建单词频率的直方图，并使用此直方图来描述文本文档。在“视觉单词袋”中，我们的输入是图像而不是文本文档，并且我们使用视觉单词来描述图像。

现有的图像中目标的分类常用深度学习模型处理，但是深度学习需要大量模型处理。对于明显提取的目标，常常有几个明显特征，利用这几个明显特征使用少量图片便可以完成图像目标分类工作。这里介绍使用高斯混合模型GMM处理图像。下面两张简单的图，第一张用来训练，训练好后进行识别第二张的颜色；1. 先提取特征,提取区域特征（或者边缘，灰度特征等）5.使用高斯混合模型分类。3.创建分类高斯模型。4.训练高斯混合模型。

在进行颜色识别时，可以利用HSV不同分量具有不同特点，在H或者S通道进行颜色选择，使用过Blob分析：二值化，形态学，形状选择，但是对光照敏感，不稳定。这里另一种方法：MLP分类器的方式来识别颜色。

在HSV颜色空间内分析原图采取黄色的部分代码* color_simple.hdev: segment yellow cable in HSV color spacedev_close_window ()dev_open_window (0, 0, 640, 480, 'black', WindowHandle)for i := 1 to 2 by 1 read_image (Image, 'cable' + i) decompose3 (Image, Red,

仿射变换

Blob分析

一九点法标定是工业上使用广泛的二维手眼标定，所谓二维，即工作平面限制在一个平面上，常用于从固定平面抓取对象进行装配等操作，这种应用场景可以满足大多数的工业应用场景。九点标定的作用：1.求解x和y方向的分辨率2.求解图像坐标到xx坐标的仿射变换矩阵二、分辨率求解经过图像处理，我们可以得到九个点的图像上的坐标，然后按照从左到右，从上到下的规律拍好，利用这些点去计算分辨率//pt:点集；hj：行距；lj:列距bool CvGetClibrateData(CvPoint *

1、标准分辨率410K这种镜头一般为1/2’，410K像素的相机设计（芯片8mm对角线，720X580 ）。这种感光器件的像素大小约9um。也就是说这种镜头配合的像素尺寸约9um的感光器件效果较佳。2、百万级这种镜头一般为1/2’~2/3，1M像素的相机设计（芯片8mm对角线，1280X1024）。这种感光器件的像素大小在5um。也就是说这种镜头配合的像素尺寸在5um的感光器件效果较佳。3、 5百万级这种镜头一般为2/3’，5M像素的相机设计（芯片11mm对角线，2500

一、Mark点的作用Mark点是电路板设计中PCB应用于自动贴片机上的位置识别点。Mark点标记可以是裸铜、清澈的防氧化涂层保护的裸铜。PCB板Mark点也叫基准点，为表面贴装工艺中的所有步骤提供共同的可测量点，保证了SMT设备能精确的定位PCB板元件，其Mark点的选用会在一定程度上直接影响到贴片机的贴片效率。因此，Mark点对SMT生产至关重要。二、MARK点分类： 1.Mark点用于锡膏印刷和元件贴片时的光学定位。根据Mark点在PCB上的作用，可分为拼板Mark点、单板Mar...

帧率表示相机每秒采集图像数。帧率越高， 可采集速率越快。相机的实时帧率是下面 4 个因素共同决定的： 帧读出时间： 即 Frame Readout。图像高度越小，读出所需的时间越小，则帧率越高。 曝光时间： 在一定曝光时间范围内， 曝光时间越小，帧率越高。 带宽： 带宽越大能支持传输的帧率越高。 图像格式： 不同像素格式所占的字节数有所差别。 同样环境下，像素格式所占的字节数越多，相机帧率越低。注意：若实时帧率小于设置的帧率，相机以实时帧率采图，相机最终帧率为实时帧率；若实.

线阵相机　　主要应用于工业、医疗、科研与安全领域的图象处理。 在机器视觉领域中，线阵相机是一类特殊的视觉机器。与面阵相机相比，它的传感器只有一行感光元素，因此使高扫描频率和高分辨率成为可能。线阵相机的典型应用领域是检测连续的材料，例如金属、塑料、纸和纤维等。被检测的物体通常匀速运动 , 利用一台或多台相机对其逐行连续扫描 , 以达到对其整个表面均匀检测。可以对其图象一行一行进行处理 , 或者对由...

软触发就是通过软件按照一定周期自动查询信号或仪器当前状态，符合条件则控制系统采集信号。软触发有着更大的柔性，但系统整体速度和测量精度一般不如外触发，特别是有着复杂信号处理模块的时候软件触发模式，外触发就是就是给相机一个信号，相机接到这个信号会实施拍照动作。至于抓拍张数可以软件设定，利用软件延时可以抓拍两张，三张，甚至更多，但真正触发相机的信号只能触发一次。工业相机外触发分类：1、边沿触...

人脸识别系统的组成人脸识别算法主要包含三个模块：人脸检测（Face Detection）人脸对齐（Face Alignment）人脸特征表征（Feature Representation）人脸检测用于确定人脸在图像中的大小和位置，即解决“人脸在哪里”的问题，把真正的人脸区域从图像中裁剪出来，便于后续的人脸特征分析和识别。下图是对一张图像的人脸检测结果：人脸对齐同一个...

一、区域标记的介绍二值图像的图像的亮度值只有两个状态：黑(0)和白(255)。二值图像在图像分析与识别中有着举足轻重的地位，因为其模式简单，对像素在空间上的关系有着极强的表现力。在实际应用中，很多图像的分析最终都转换为二值图像的分析，比如：医学图像分析、前景检测、字符识别，形状识别。二值化+数学形态学能解决很多计算机识别工程中目标提取的问题。二值图像分析最重要的方法就是连通区域标记，它是所...

分水岭算法是一种基于区域的图像分割算法。在分割的过程中，它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据，从而将在空间位置上相近并且灰度值相近（求梯度）的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓。算法原理介绍我们假设图像中每个像素的灰度值表示该点的海拔高度，那么每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆地，而集水盆地的边界则形成分水岭。这些集水的盆地就是我们要识别的物体或区域。对灰度图的地形学解释...

上一篇博客讨论的是由一组种子点来生长区域。另一种方法是首先将一幅图像细分为一组任意的不相交的区域，然后聚合或者分离这些区域。这里先介绍区域分割的基本概念，虽然抽象，但仔细琢磨一下还是可以理解的。令R表示整幅图像区域，并选择一个属性P.对R进行分割的一种方法是一次将他细分为越来越小的四象限区域，以便对于任何区域Ri,有P(Ri)=TRUE。我们从整个区域开始，如果P(Ri)=T...

把图像进行分割为多个区域。方案1，寻找灰度级不连续区域间的边界方案2，基于像素性质分布的阈值处理方案3，直接寻找区域的分割技术区域生长就是方案三，它是根据事先定义的准则将像素或者子区域聚合成更大区域的过程。其基本思想是从一组生长点开始（生长点可以是单个像素，也可以是某个小区域），将与该生长点性质相似的相邻像素或者区域与生长点合并。然后将这些新像素当作新的生长点，继续上面的操作，一直...

首先介绍一下模板匹配的适用场景：1、图像检索2、目标跟踪简单的说，模板匹配最主要的功能就是在一幅图像中去寻找和另一幅模板图像中相似度最高的部分，这就是模板匹配。它是研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物。是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的局限性，主要表现在它只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。#inc...

反向投影的作用是什么？ 反向投影用于在输入图像（通常较大）中查找特定图像（通常较小或者仅1个像素，称为模板图像）最匹配的点或者区域，也就是定位模板图像出现在输入图像的位置。直接看原文 https://blog.youkuaiyun.com/yee_yj/article/details/6035913具体过程就是：假设我们有一张100x100的输入图像，有一张10x10的模板图像，查找的过程...

图像为什么会有边缘？图像边缘一般指图像的灰度变化率最大的位置。成因主要如下：1.图像灰度在表面方向变化不连续；2.图像中物体在空间上的深度不一致；3.在光滑的表面上颜色不一致；4.图像中物体的光影所以边缘检测指的是从图像中检测边缘点和边缘段，并且描述边缘方向的过程。图像可以看成二元函数f（x,y），（x，y）是pixel的位置，f(x,y)是该处的灰度值，这样图像就可以想象...

形态学

为什么要使用图像金字塔？在现实世界中，物体在不同尺度下，有着不同的结构。这就表明，我们如果从不同的尺度去观察同一个物体，会得出不一样的结果。比如，观察一棵树的适当尺度应该是“米”，而观察一片叶子可能需要更细粒度的尺度才能得出较好的结果。 当计算机系统要对一个未知的场景进行分析时，并不能够提前预知要用什么样的尺度来对图像信息中的兴趣结构（interesting structures）进行描述才是...

什么是相机标定？在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定如何标定？在视觉测量中，首先是要定义四个坐标系，即 摄像机坐标系 、 图像物理坐标系 、 像素坐标系 和 世界坐标系（参考坐标...

邻域算子（局部算子）是利用给定像素周围的像素值的决定此像素的最终输出值的一种算子。对于邻域算子，除了用于局部色调调整以外，还可以用于图像滤波，实现图像的平滑和锐化，图像边缘增强或者图像噪声的去除 。而线性邻域滤波是一种常用的邻域算子，像素的输出值取决于输入像素的加权和，具体过程如下图。方框滤波，均值滤波，高斯滤波，它们都属于线性领域滤波器。方框滤波器：方框滤波所用的核为...

关于滤波和模糊，大家往往在初次接触的时候会弄混淆，“一会儿说滤波，一会儿又说模糊，什么玩意儿啊”。没关系，在这里，我们就来辨别一下，为大家扫清障碍。我们已经提到过，滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施。为了方便说明，就拿我们经常用的高斯滤波来作例子吧。我们知道，滤波可分低通滤波和高通滤波两种。而高斯滤波是指用高斯函数作为滤波函数的滤波操作，至于是不是模糊，要看是...

平滑处理，（smoothing）也称模糊处理（bluring）。作用就是减少图像上的噪声或者失真。图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的，而在较高频段，感兴趣的信...

一、认识图像当我们面对图像的时候，我们面对的是抽象的矩阵，如下图，下面是0-255的灰度图像的表示，密密麻麻的 那么我们做的直方图，其实就是对这些像素值的统计，如下图所示，其中Bin表示条数，数据和范围是对图的解释。二、为什么要做直方图均衡化与直方图规定化？在现实的拍摄过程中，很多视频都不清晰。从灰度级的角度看，这是由于其图像的灰度分布集中在较窄的范...

很多时候，一张图像被过度曝光，显得很白，或者光线不足显得很暗，这个时候可以通过调节图像的这两个基本属性，亮度与对比度，来获得整体效果的提升，从而获得质量更高的图片。1. 算子operator首先我们给出算子的概念。一般的图像处理算子都是一个函数，它接受 一个或多个输入图像，并产生输出图像。下式给出了算子的一般形式2. 点操作 pointoperators图像亮度和对比度调...

阈值分割法可以说是图像分割中的经典方法，它利用图像中要提取的目标与背景在灰度上的差异，通过设置阈值来把像素级分成若干类，从而实现目标与背景的分离。一般流程：通过判断图像中每一个像素点的特征属性是否满足阈值的要求，来确定图像中的该像素点是属于目标区域还是背景区域，从而将一幅灰度图像转换成二值图像。用数学表达式来表示，则可设原始图像f(x,y),T为阈值，分割图像时则满足下式：...

使用AOI检测LED固晶焊线的支架产品产品结构使用远心光学镜头，高分辨率、高景深、低畸变以及独有的平行光设计等，被测元件清晰成像， 且无斜视，保证不良检出...

一、什么是角点也叫作感兴趣的关键点，我们可以直观的概括下角点所具有的特征：>轮廓之间的交点；>对于同一场景，即使视角发生变化，通常具备稳定性质的特征；>该点附近区域的像素点无论在梯度方向上还是其梯度幅值上有着较大变化；二、角点检测算法基本思想是什么？算法基本思想是使用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动，比较滑动前与滑动后两种情况，窗口中的像素灰度变化...

1、图像预处理，包括高斯滤波，图像去噪，图像增强等2、图像分割3、孔洞填充4、连通域标记图像的预处理为了方便计算，系统通常将获取的图片灰度化。将彩色图像转化成为灰度图像的过程就称为图像的灰度化处理。彩色图像中R、G、B三个分量的值决定了具体的像素点。一个像素点可以有上千万种颜色。而灰度图像是一种彩色图像，但是它的特点在于R、G、B三个分量具体的值是一致的。灰度图中每个像素...

背光补偿能提供在非常强的背景光线前面目标的理想的曝光，无论主要的目标移到中间、上下左右或者荧幕的任一位置。背光补偿也称作逆光补偿或逆光补正，它可以有效补偿摄像机在逆光环境下拍摄时画面主体黑暗的缺陷。当摄像机处于逆光环境中拍摄时，画面会出现黑色的图像，然而在安防中逆光环境是难以避免的，这个时候就需要进行背光补偿。当引入背光补偿功能时，摄像机如果检测到拍摄图像一个区域中的视频电平比较低，通过上...

白平衡是摄像机的一个极重要的概念。所谓白平衡，就是摄像机对白色物体的还原。当我们用肉眼观看这大千世界时，在不同的光线下，对相同的颜色的感觉基本是相同的，比如在早晨旭日初升时，我们看一个白色的物体，感到它是白的；而我们在夜晚昏暗的灯光下，看到的白色物体，感到它仍然是白的。这是由于人类从出生以后的成长过程中，人的大脑已经对不同光线下的物体的彩色还原有了适应性。但是，作为摄像机，...