数字图像处理——隐形眼镜缺陷检测算法摘 要：本文致力于寻找出一种具有较强鲁棒性的检测隐形眼镜边缘缺陷的方法。本文针对图像中物体几何形状的特殊性，提出了一种基于霍夫变换的缺陷检测算法，并在低噪声图像的缺陷检测中取得了不错的效果。在此过程中，本文还分别对残缺图像、大缺陷图像以及含椒盐噪声的图像进行了实验，仅通过改变预处理的一些步骤就可达到相同的检测效果，验证了该算法的鲁棒性。关键词：霍夫变换；边缘检测
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2024-10-22 10:22:02
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人脸识别一直是计算机视觉领域中关注的焦点，而且这些年来围绕该研究课题产生的人脸识别算法也是层出不穷，而降维思想一直是众多经典的人脸识别算法中一个主要解决技巧，它的主要目标就是要从原始的人脸图像中发现隐藏的关键结构信息。1.主成分分析法 主成分分析算法，又叫PCA，通过选择原始图像中的主要组成部
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2024-04-22 14:24:53
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文章目录1.基本概念1.1 为什么神经网络中深度网络的表现比广度网络表现好？1.2 推导BP算法1.3 什么是梯度消失和梯度爆炸？1.4 常用的激活函数有哪些？1.5 常用的参数更新方法有哪些？1.6 解决过拟合的方法？数据层面模型层面1.7 对卡在极小值的处理方法？1.8 为何使用Batch Normalization？1.9 学习的本质是什么？2.卷积神经网络2.1 1*1卷积核的作用有哪些
卷积神经网络（CNN）一、算法思想卷积神经网络主要是通过设计的滤波器与图像进行卷积操作，提取图片中的某些特征，歃歎歎的主要思想是通过滤波器不断提取特征从局部特征到整体特征，从而对物体进行识别。二、算法推导1、边缘检测示例假如有一张图像，想让计算器搞清楚图片上有什么物体，可以做的事情是检测图像的水平边缘与垂直边缘。
图1是一个的灰度图像，构造一个的矩阵，在卷积神经网络中通常称为filter,
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2023-11-13 11:45:55
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国家的飞速发展、我们生活越来越方便、依靠科技我们通讯方式也越来越方便。无论是我们平时用的电脑电视、电话都离不开线缆的作用，可以说我们享受的每一次服务都是基于线缆的功劳，所以厂商对每个线缆都需要做质量的检测，那么我们就来看看国辰是如何通讯线缆的视觉检测吧。【瑕疵类型】表面缺陷检测：未包裹护、砂眼、凹凸、表面不平滑尺寸检测：直径测量精度：±0.1mm【项目需求】1)最小缺陷尺寸 0.1*0.1mm;2
机器视觉在生产制造中主要用在视觉引导，尺寸测量，产品检测，物体识别等几个领域。在这几个领域中，一个最基本的算法就是产品识别和定位，比如视觉引导机器人，要在图像中识别出要抓取的产品，并定位出坐标，才引导机器人到指定的产品位置。尺寸测量，产品检测等也是一样的，在测量和检测之前，首先要知道有没有产品，产品的位置在哪里，才可以应用后续的各种分析工具。因此，产品识别和定位是一个基本问题。 如果要
一、缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求，主要是其稳定性和精度的保证。首先常见缺陷：划痕、污点瑕疵、漏诊、破洞、毛丝等。常用的手法有六大金刚， 1.blob+特征 2.blob+差分+特征 3.光度立体 4.特征训练 5.测量拟合 6.频域+空间结合二、频域+空间结合法1、频域结合空间，其实频域就是用波动观点看世界，看问题角度变了，光经过镜头其实发生的是傅立叶变换，此思想在傅立叶光学上有所阐述，就
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2024-03-16 10:08:54
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之前和大家简单介绍了什么是神经网络（见我的文章：一句话告诉你什么是神经网络 )。那么今天再跟大家分享一些深度学习算法在图像识别上的应用。主要内容大概可以分为如下三个部分：● 深度学习介绍；● 神经网络工作原理；● 用 TensorFlow 实现图像识别。深度学习介绍我们知道深度学习现在是已经是一个非常热门的技术，那大家第一次听到这个深度学习的时候呢？很有可能就是因为去年这个时候 Alph
吴恩达机器学习栏目清单专栏直达： 文章目录18.应用实例：图片文字识别(Application Example: Photo OCR)18.1 问题描述和流程图18.2 滑动窗口18.3 获取大量数据和人工数据18.4 上限分析：哪部分管道的接下去做 18.应用实例：图片文字识别(Application Example: Photo OCR)18.1 问题描述和流程图参考视频: 18 - 1 -
<2023.07.02> 新增 4.5 PyramidFlow 模型图和创新点总结 <2023.06.14> 新增 4.5 PyramidFlow 基础信息 <2023.05.01> 新增 4.4 FastFlow <2023.04.24> 新增 4.3 CS-Flow <2023.02.26> 新增 4.2 CFlow <2023
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2024-01-29 17:35:50
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图像处理的层次：图像预处理 ——> 图像理解从原始图像到目标识别的过程中常常伴随着数据缩减。图像运算：（1）点运算（2）局部图像运算（3）全局图像运算像素数据格式：二元数据：只有黑（true）白（false），因此只要1bit灰度级：覆盖0～255的范围，需要1Byte彩色数据：需要R，G，B 3种成分 点 运 算变换运算：灰度图像 --> 二元图像 可以用 门限设置 或者
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2023-09-03 16:53:59
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图像识别过程分为图像处理和图像识别两个部分。图像处理部分内容参考此篇：图像识别过程（以下图像识别内容同样参考本篇）图像识别将图像处理得到的图像进行特征提取和分类。识别方法中基本的也是常用的方法有统计法(或决策理论法)、句法(或结构)方法、神经网络法、模板匹配法和几何变换法。1)统计法(StatisticMethod) 该方法是对研究的图像进行大量的统计分析,找出其中的规律并提取反映图像本质特点的特
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2023-08-21 23:23:35
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文章目录K最近邻法-KNNN折交叉验证法KNN总结：线性分类器得分函数损失函数（代价函数）损失函数1：hinge loss/支持向量机损失损失函数2：互熵损失（softmax分类器） K最近邻法-KNN现在用的比较少，因为其比较耗费内存，运行速度较慢练习： CIFAR-10数据集 60000张32*32小图片，总共10类，50000张训练和10000测试 下图第一行，左侧为大量的飞机数据，右侧第
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2024-02-24 12:19:23
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60年代迅速发展起来的一门学科。特别是随着近年来大量科研成果的出现，在很多领域得到了成功的应用。 为了有效的实现分类识别，就要对原始图像数据进行变换，得到最能反映分类本质的图像特征。 图像特征是指图像的原始特征或属性。每一幅图像都有其本身的特性，其中有些是视觉直接感受到的自然特征，如亮度、边缘、纹理或色
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2024-01-04 14:04:14
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概念定位电力系统运行中，存在以下三种情况：正常运行不正常运行，包括两过一低一振荡：
过负荷：负荷超过额定值引起电流升高（最常见的不正常运行）过电压：发电机突然甩负荷频率降低：系统中功率缺额系统振荡故障，包括横向故障与纵向故障：
横向故障：三相短路、两相短路、单相短路、两相接地短路（共10种）纵向故障：两相断线、单相断线电力系统故障分析主要关注第三点的内容。故障类型电力系统故障可以按照不同标准进行分
最后来看看canny算子，这个是被成为最好的算子，因为过程多，有准测，后面会列出来，也是边缘检测的最后一个，所以这里作为结尾，来看看各个边缘检测的效果。边缘检测结果比较Roberts算子检测方法对具有陡峭的低噪声的图像处理效果较好，但是利用roberts算子提取边缘的结果是边缘比较粗，因此边缘的定位不是很准确。Sobel算子检测
基于颜色特征的物体识别系统对于不同颜色的分别提取和识别 (以上两幅图片由某大学机器人实验室负责人暨机器人天空主编Liu Weichao友情提供) 随着计算机科学和自动控制技术的发展，越来越多的不同种类的智能机器人出现在生产生活中，视觉系统作为智能机器人系统中一个重要的子系统，也越来越受到人们的重视。 视觉系统是一个非常复杂的系统，它既要做到图像的准确采集还要做到对外界变化反应的实时性，同时还需
深度学习缺陷识别算法
近年来，深度学习技术在计算机视觉领域的应用取得了显著进展，尤其是在缺陷识别方面。随着工业自动化和智能制造的发展，如何高效、准确地识别产品缺陷成为亟待解决的重要问题。2019年，随着卷积神经网络（CNN）在图像处理中的成功应用，深度学习的缺陷识别算法开始逐渐成为研究的热点。
> *“在深度学习技术诞生之前，缺陷识别主要依赖传统机器学习方法和人工干预。如今，深度学习为这一领域
图像识别算法在Python中被广泛应用于各类视觉识别任务，如人脸识别、物体检测、图像分类等。本文将详细探讨这一领域中的各种要素，帮助你更好地理解和应用图像识别算法。
在背景描述中，我们可以看到使用的四象限图如下所示，展示了图像识别的市场发展、技术趋势、应用场景和挑战。下面是相关的四象限图示例：
```mermaid
quadrantChart
title 图像识别技术发展
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## Python图像识别算法实现流程
### 1. 数据准备
在进行图像识别算法之前，我们需要准备好相关的数据集。数据集应包含标记好的图像，其中每个图像都有对应的标签，用于指示图像的内容。可以从公开数据集中获取数据，或者自己收集和标记图像。
### 2. 数据预处理
在开始训练模型之前，我们需要对数据进行预处理。预处理的步骤包括图像的缩放、裁剪、灰度化等操作，以便使图像数据适合模型的输入。
原创
2023-08-21 05:29:16
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