1.1 视觉测量技术 1.1.1 现代检测技术的发展趋势 检测技术是现代化工业的基础技术之一，是保证产品质量的关键。在现代化的大生产之中，涉及到各种各样的检测。随着工业制造技术和加工工艺的提高和改进，对检测手段、检测速度和精度提出了更高的要求。现代检测技术是工业发展的基础，测量的精度和效率在一定程度上决定了制造业乃至科学技术发展的水平。现代检测技术要能适应快速发展的制造业，根据先进制造技术发展的要
Python计算机视觉工具安装由于刚刚接触Python没多久，对于python软件安装较生疏，但近想学习利用Python处理计算视觉，故着手安装各种包，遇到一些，经过查询相关资料，最终解决了，故总结了此篇博客。PIL安装使用PIL（图像处理类库）提供了通用的图像处理功能，以及大量有用的基本图像操作，比如图像缩放、裁剪。、颜色转换等。它是免费的。下面是安装和使用PIL库的一些总结。1）安装PIL库，
计算机视觉--python图像处理基础前言一、图像轮廓和直方图1.1 原理介绍1.2 代码实现及结果二、高斯滤波（高斯模糊）2.1 原理介绍2.2 代码实现及结果三、直方图均衡化3.1 原理介绍3.2 代码实现及结果 前言 图像处理的研究领域，大家熟知的有Matlab，本章介绍python语言的基础图像处理。Python 里面最常用的图像操作库是Im
1.双目畸变的原理分析：实际情况下，相机的主点（c x ，c y ）并不位于图像中心，两者存在一定的偏差，而且 X 方向的等效焦距 f x 和 Y 方向的等 效焦距 f y 也不相等，所以还需要求解相机的畸变参数； 设畸变坐标为（ x ， y ） , 矫正后坐标为（ x` , y`），则畸变矫正的数学模型为：其中，k1、k2、k3为切向畸变参数，p1、p2为径向畸变参数2.算法核心思想3.RCF边
内容索引项目说明背景建立工程图像处理干扰性文字移除 项目说明此项目在GitHub上开源，点击跳转至GitHub。如转载，请标明转载并写入原文链接。项目中关于python+opencv的知识点主要参考opencv的官网。背景本设计基于X射线对蛤类水产品进行含砂量自动检测。基于python和opencv库。建立工程如下，新建项目。 为方便版本控制，建立GitHub。PyCharm嵌入了GitHub的
视觉测程法（又称视觉测量）指通过分析关联的摄像机图像来测定机器人的位置和朝向的过程，隶属于机器人学和计算机视觉等领域，并被广泛应用于机器人相关应用中，如火星探测车等等。综述在导航领域，测程法指通过一定设备获取执行器运动时的数据，并据此估计执行器随时间的位置变化，如利用旋转编码器测量车轮转动等。传统的方法适用于很多基于轮子或履带运动的载具，但并不适用于使用非标准移动方式的移动机器人，如步行机器人等。
这个大佬的博客主要涉及机器学习/无人驾驶/激光雷达/机器视觉SLAM/智能嵌入式开发等，非常好，明日复明日还不如现在就开始行动**感想学到这里说点收获，作为一个男人最重要的是有胆识和度量，还有具备一点头脑，对于胆识，我们就要具备时刻战胜懒惰，时刻走出舒适区，时刻不会怀疑自己，时刻不会因为没有奖励甚至所谓的不值得而放弃，对于学习和玩耍都要学会尽兴，做事情应该专心自制，格物穷理，切记三心二意，走马观花
立体视觉动态测量
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2022-09-30 05:59:03
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基于YOLOv5的无人机视频检测与计数系统摘要： 无人机技术的快速发展和广泛应用给社会带来了巨大的便利，但也带来了一系列的安全隐患。为了实现对无人机的有效管理和监控，本文提出了一种基于YOLOv5的无人机视频检测与计数系统。该系统通过使用YOLOv5目标检测算法，能够准确地检测无人机，并实时计数其数量，提供给用户可视化的监控界面。原文链接：## 车辆跟踪+测距+测速该项目一个基于深度学习和目标跟踪
目前，随着视觉相关技术的发展，硬件设备性能不断提高，双目视觉测量系统也面临着新的发展，尤其是在精度提高方面，项目围绕双目立体视觉系统结构、光学系统成像模型建立、摄像机标定技术和系统参数误差补偿等几部分展开研究，以期进一步提高系统的测量精度，使其满足目前应用技术发展的需求。 伴随着空间技术的发展及各类空间活动的进行，空间操作在空间计划和任务中已经成为保障空间安全的重要因素。 在不适宜人类生存的空
立体视觉简介
原创
2021-07-19 11:41:40
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单目视觉测量系统误差分析摘 要随着视觉技术在工业检测和控制领域得到广泛的应用，对视觉检测系统的精度分析和误差分析得到了极大的关注，并成为高精度视觉检测系统的研究必不可少的组成部分。误差系统的分析主要方法还是通过建立视觉系统的数学模型，然后针对模型中的参数进行误差分析。国内外对视觉系统误差的研究，主要采用视觉系统标定模型分析视觉系统中的单个或几个参数引起的误差，比较单一、不全面，而且较少涉及这些因素
深度学习之前的方法图像分割基于阈值，边缘基于区域，图论1、基于区域的方法2、基于图论的方法人脸检测Harr-like特征+级联分类器行人检测HOG+SVMHOG(方向梯度直方图)SVM模型DPM 图像分割经典的数字图像分割算法一般是基于灰度值的基本特征：不连续性和相似性基于阈值，边缘1、基于阈值的方法：设定一个阈值，对图像中像素的灰度值做统计，将大于阈值的像素点和小于阈值的像素点分开（大津法：按
目录前言一、系统介绍1.1 设计目的1.2 硬件配置二、程序描述2.1 视觉检测流程2.2 程序描述2.2.1 清空文件夹模块2.2.2 ROI区域划分模块2.2.3 黑白占比计算2.2.4 图像处理模块三、系统简易展示3.1 合格展示3.2 不合格展示四、系统框架代码前言 1. 由于受到软件著作权保护，本视觉检测系统仅提供部分算法设计思路。该系统建议作为一
前言Hello，大家好，这里是OAK中国，我是助手君。目前视觉测距主要有被动双目深度测距、TOF光测距、结构光测距等方式。OAK-D这种类人眼的被动双目测距方式测量，测量精度不如TOF和结构光的主动光方式，但是也有其优点。它不像TOF和结构光基本上只能在室内使用，它能够在室内室外直接使用；不用像TOF和结构光需要在相机上加装特殊的发射器和接收器，长期连续开机的使用寿命更长，硬件成本更低。OAK-
1. 双目视觉算法简介 1.1. 双目视觉简介双目视觉广泛应用在机器人导航，精密工业测量、物体识别、虚拟现实、场景重建，勘测领域。什么是双目视觉？双目视觉是模拟人类视觉原理，使用计算机被动感知距离的方法。从两个或者多个点观察一个物体，获取在不同视角下的图像，根据图像之间像素的匹配关系，通过三角测量原理计算出像素之间的偏移来获取物体的三维信息。得到了物体的景深信息，就可以计算出物
《机器人视觉测量与控制》PDF分享
原创
2021-07-29 16:05:13
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2008-07-03 19:58棋盘点匹配的问题？不考虑，因为R，T对内参标定没影响。固定取左上角为原点就行了。 注意：靶标是以什么为单位无所谓，反正求出的内参是以像素为单位的，T的单位和靶标单位一致。刘博确实很强大，均衡化后巧妙的统计得到了理想的门限，对光照相当鲁棒！！图像处理是一门艺术。OpenCV角点检测小结1，cvGoodFeaturesToTrack，cvCornerMinEige
三维视觉测量技术按照测量过程中是否投射光源，获取被测物体三维形貌信息的方法可以分为两大类: 被动视觉测量和主动视觉测量。一、被动视觉测量被动视觉测量不需要特殊的照明投射装置，仅利用相机拍摄被测物的图像，建立被测物与相机之间的相对位置关系，从而获取被测物表面的三维信息。被动视觉测量所需硬件相对简单。根据所采用相机的数目，被动视觉测量可分为: 单目视觉测量、双目视觉测量和多目视觉测量等。①单
