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圖像處理

圖像處理
圖像處理
  • 亞像素?cái)?shù)值極值檢測(cè)算法總結(jié)
    動(dòng)機(jī) 在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，經(jīng)常需要檢測(cè)極值位置，比如SIFT關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)、模板匹配獲得最大響應(yīng)位置、統(tǒng)計(jì)直方圖峰值位置、邊緣檢測(cè)等等，有時(shí)只需要像素精度就可以，有時(shí)則需要亞像素精度。本文嘗試總結(jié)幾種常用的一維離散數(shù)據(jù)極值檢測(cè)方法，幾個(gè)算法主要來自論文《A Comparison of Algorithms for Subpixel Peak Detection》，加上自己的理解和推導(dǎo)。 問題定義 給定如下離散值，求其極值位置?？芍?25為觀察極值。 如果...
    2020-10-16 08:54:39
  • 偏振鏡光學(xué)原理和在機(jī)器視覺中的應(yīng)用
    有很多機(jī)器視覺檢測(cè)對(duì)象物體的表面會(huì)發(fā)出雜亂的眩光（如拋光金屬表面、煙盒、晶片等），這會(huì)嚴(yán)重影響成像質(zhì)量，降低機(jī)器視覺檢測(cè)特征的對(duì)比度。為了減弱或者消除雜散光、眩光等干擾，在很多視覺檢測(cè)、測(cè)量、定位等系統(tǒng)構(gòu)建時(shí)，我們?cè)阽R頭前面需要搭配偏振鏡來使用。我們簡單的看兩幅效果圖，以下圖片是在同樣的時(shí)間，同樣的相機(jī)參數(shù)情況下拍攝的。不同點(diǎn)就在 于一個(gè)沒有使用偏振鏡，下面的圖片拍攝時(shí)采用了高質(zhì)量德國schneider的偏振鏡片。效果之區(qū)別一目了然。 下面，我...
    2020-05-27 08:50:59
  • 圖像處理初學(xué)者應(yīng)該學(xué)習(xí)的100個(gè)問題-你都學(xué)會(huì)了嗎？
    本文整理了圖像處理初學(xué)者應(yīng)該需要了解的100個(gè)基礎(chǔ)問題，涉及讀取、顯示圖像、操作像素、拷貝圖像、保存圖像、灰度化（Grayscale）、二值化（Thresholding）、大津算法、HSV 變換、減色處理、平均池化（Average Pooling）、最大池化（Max Pooling）、高斯濾波（Gaussian Filter）、中值濾波（Median filter）、仿射變換（Afine Transformations）等100多個(gè)知識(shí)點(diǎn)。 給出了詳細(xì)...
    2020-05-27 08:39:16
  • 機(jī)器視覺的應(yīng)用 · 引導(dǎo)
    機(jī)器視覺 都有怎樣的應(yīng)用？ 機(jī)器視覺 的應(yīng)用主要分為四大類別，包括 引導(dǎo) 、 識(shí)別 、 測(cè)量 和 檢驗(yàn) （英文首字母縮寫：GIGI），GIGI 表示 Guidance（引導(dǎo)）、Inspection（檢驗(yàn)）、Gauging（測(cè)量）和 Identification（識(shí)別）。 今天讓我們先從 機(jī)器視覺 應(yīng)用的引導(dǎo)部分開始詳細(xì)了解一下吧~ 機(jī)器視覺 應(yīng)用前的準(zhǔn)備工作 ...
    2020-05-13 08:42:31
  • 偏振技術(shù)在成像中的多種應(yīng)用
    偏振是光能如何傳播的一種特性。在偏振中，光的狀態(tài)會(huì)反復(fù)改變；事實(shí)上，每當(dāng)光被反射或通過某物時(shí)，其偏振狀態(tài)會(huì)發(fā)生改變。 在 機(jī)器視覺 領(lǐng)域眾所周知的是，可以使用偏振技術(shù)來濾除發(fā)光表面的眩光。其實(shí)除了這項(xiàng)應(yīng)用外，還有很多其他應(yīng)用也是偏振技術(shù)能夠勝任的。 炫光和反射 圖1顯示了偏振鏡的一種典型應(yīng)用，其使用了一個(gè)偏振光源和放置在相機(jī)前面的另一個(gè)偏振鏡。 圖1：偏振鏡的典型應(yīng)用，使用一個(gè)偏振光源和放置在相機(jī)前...
    2020-02-12 10:18:00
  • 卷積運(yùn)算（Convolution）說明
    邊緣 邊緣(edge)是指圖像局部強(qiáng)度變化最顯著的部分。主要存在于目標(biāo)與目標(biāo)、目標(biāo)與背景、區(qū)域與區(qū)域(包括不同色彩)之間，是圖像分割、紋理特征和形狀特征等圖像分析的重要基礎(chǔ)。 圖像梯度特征的常用算子：Sobel、Prewitt、Roberts 一階導(dǎo)數(shù)法：梯度算子 對(duì)于左圖，左側(cè)的邊是正的（由暗到亮），右側(cè)的邊是負(fù)的（由亮到暗）。對(duì)于右圖，結(jié)論相反。常數(shù)部分為零。用來檢測(cè)邊是否存在。 二階微分法：拉普拉斯 二階微分在亮的一邊是負(fù)的，在暗的...
    2019-09-12 11:12:26
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