零基础学习机器视觉机器视觉与计算机视觉的区别机器视觉（MV machine vision）与计算机视觉（CV computer vision）虽然核心的算法都是图像识别算法，大体一样，但是从实际项目的角度是不一样的。CV项目一般面临的图像采集环境很复杂，光线的强弱、镜头距离物体的远近等都会导致采集到的图像质量可能不会很高；所以一般CV更多的是做目标物有无或基本轮廓匹配判断，一般不会涉及高精度测量和
各位同学好，今天和大家分享一下如何使用 opencv+Mediapipe 通过手势识别来演示PPT，先放张图看效果。当只有大拇指翘起时，向左翻页；当只有小拇指翘起时，向右翻页；当食指和中指翘起时，表示鼠标指针移动，如图中黄色指针；当只有食指翘起时，红色线条绘制板书；当所有手指都弯曲时，擦除板书。1. 安装工具包pip install opencv_python==4.2.0.34 # 安装ope
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2024-08-09 16:32:57
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什么是机器视觉 机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设
# 机器视觉深度学习算法工作原理
机器视觉深度学习算法是一种利用神经网络进行图像识别、目标检测和图像分割等任务的技术。深度学习算法在计算机视觉领域取得了巨大成功，广泛应用于人脸识别、自动驾驶、医学影像分析等多个领域。
## 深度学习算法工作原理
深度学习算法通过多层神经网络模拟人类大脑的神经元网络，实现对图像信息的学习和识别。主要包括卷积神经网络（Convolutional Neural N
原创
2024-05-29 04:11:29
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上期我们一起学习了OpenCV中常用的数据类型，机器视觉算法(第6期)----OpenCV中的基础数据类型今天我们主要认识一下OpenCV中很重要的几个辅助对象。1. TermCriteria类在OpenCV中的很多算法都需要一个终止条件以确定何时退出。通常终止条件的形式要么是达到允许的有限迭代次数（称为COUNT或MAX_ITER），要么是某种形式的误差参数（如果接近于如此程度，就可以退出，称为
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2023-08-24 14:08:37
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本文是【AI工业自动化第三期】深度学习+机器视觉：下一代工业视觉检测技术路线 的观看笔记B站视频：https://.bilibili.com/video/BV177411f79u看完之后，收获良多。文章目录深度学习 + 传统机器视觉：下一代
原创
2021-11-30 09:09:19
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# 深度学习加机器视觉
## 引言
近年来，深度学习技术的快速发展使得人工智能领域取得了巨大的突破。其中，机器视觉作为人工智能的一个重要组成部分，也得到了广泛的关注和研究。通过深度学习技术与机器视觉的结合，我们可以实现许多有趣和实用的应用，如图像分类、物体检测、人脸识别等。本文将介绍深度学习加机器视觉的基本原理和一些常见的应用。
## 深度学习与机器视觉
深度学习是一种基于神经网络的机器学
原创
2023-10-08 13:57:19
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1 概述机器视觉就是用机器代替人眼和人脑来做测量和判断。机器视觉系统工作的基本过程是获取目标的图像后，对图像进行识别、特征提取、分类、数学运算等分析操作，并根据图像的分析计算结果，来对相应的系统进行控制或决策的过程。 在很多机器视觉应用中，都需要用到机器视觉测量，即根据目标的图像，来得到目标在实际空间中的物理位置，典型的如抓取机械手、行走机器人、SLAM等。 要根据图像中的目标像素位置，得到目标的
什么是机器视觉？机器视觉是人工智能的一个重要分支，简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，但其功能范围不仅包括人眼对信息的接收，同时还延伸至大脑对信息的处理与判断。从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分，机器视觉是研究试图建立从图像或者多维数据中获取“所需信息”的人工智能识别系统。机器视觉系统被应用于各行业的生产设备中，助力行业设备升级，提高
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2023-12-05 10:28:00
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一、机器视觉的定义机器视觉是一种通过光学设备和非接触式传感器自动接收并处理真实物体的图像的设备，以获得所需信息或控制机器人的运动。机器视觉就是用机器代替人眼进行测量和判断。本质上，机器视觉是图像分析技术在工厂自动化中的应用，通过使用光学系统，工业数码相机和图像处理工具，以模拟人类的视觉功能并做出相应的决策，通过指挥特定的装置来实现这些决策。在现代的自动化生产过程中，机器视觉已开始逐渐取代人工视觉，
在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作。如今，发展迅猛的机器视觉自动化技术在我国掀起了热潮，每个人对它的看法发生了巨变。机器视觉系统让大批量、持续生产的自动化程度提高了，大大提高了为工业生产效率和产品精度，同时获取信息与自动处理的能力变得极其快，为工业生产的信息集成提供了有效途径。机器视觉技术不断成熟和进步
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2024-01-12 14:56:58
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1. 简介 人识别物体是根据物体的特征来进行识别、分类的。所以，计算机要识别所看到的物体，必须事先学习物体的特征。特征学习：是计算机视觉的核心。 人工设计的特征有：LBP、HAAR、HOG、SIFT等。 深度学习：可从给予的样本中自动学习特征。1.1 为什么要自动学习特征？ 1）机器学习中，获得好
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2023-11-24 08:58:30
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本文翻译的外国学者的一份talk，主要内容是关于立体视觉算法和应用的基础知识。限于个人水平，如有疏漏之处请谅解。大纲 1、介绍 2、立体视觉系统概述 3、视觉匹配算法 4、计算优化 5、硬件实现 6、应用视觉匹配算法(匹配步骤与匹配代价函数)匹配陷阱光学扭曲和噪音：图像在成像时会发生扭曲和噪音干扰；a)高光区域：由于光照的原因，两幅图像的高光区可能并不一致；b)透视收缩、失真：由于透视原理，图
基础篇 这里写目录标题基础篇一、完整机器视觉系统二、如何做机器视觉项目1.项目前期准备2.项目规划3.详细设计4.开发流程5.项目交付总结 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。一、完整机器视觉系统（1）光学系统—光源，工业相机，工业镜头 （2）图像采集模块—图像采集卡 （3）图像处理系统—视觉处理软件 （4）交互界
-最前沿的机器视觉技术
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2021-07-19 09:31:13
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在深度学习的浪潮下，机器视觉的应用不断拓展，二者的深度融合为各行各业带来了新的机遇与挑战。本博文将记录我在解决“机器视觉与深度学习技术深度融合”过程中的思考与实践，详细描述从环境准备到生态扩展的整个过程。
## 环境准备
在进行机器视觉与深度学习的深度融合前，我们需要准备合适的环境。其中包括操作系统、依赖库及框架的安装。
### 依赖安装指南
1. 安装 Python 3.7+
2. 安装
近些年，随着自动化行业的飞速发展，机器视觉逐渐成为崛起的新兴行业。 在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量和效果，不仅效率低且精度不高，用机器视觉检测技术可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。在一些不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，也常用机器视觉来代替人工视觉。机器视觉对于提高生产的柔性和自动化程度，起到了积极的作用。在国外，机器视觉的应用普及主要体现
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2023-11-26 15:09:28
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人工智能，作为计算机科学的一个分支。从1956年夏季麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等一批有远见卓识的年轻科学家首次提出，到2006年机器学习泰斗Geoffrey Hinton和他的学生RuslanSalakhutdinov在《科学》上发表了一篇开启深度学习在学术界和工业界浪潮的文章，50多年时间，无数科学家提出了很多机器学习的算法，试图让计算机具备与人一样的智力水平，但直到2006年深度学习算法的
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2024-05-09 15:41:54
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所谓视觉检测，就是用机器视觉代替人眼进行观察和判断。视觉检测系统是指通过摄像头等产品将捕捉到的目标转化为图像信号，传输到专用的图像处理软件，再根据像素分布和亮度、颜色等信息转化为数字信号。之后，成像系统对这些信号进行系统计算，提取目标特征，然后根据判别结果控制设备进行下一步操作。比如自动贴标生产线中产品的剔除、分瓶等。 为什么要使用视觉检测?工业自动化生产线使用视觉检测系统的主要原因有几
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2024-01-14 08:27:43
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机器视觉（四）——机器视觉应用 目录一、人脸识别二 、物体跟踪三、二维码识别四、物体识别 一、人脸识别人脸识别需要在输入的图像中确定人脸（如果存在）的位置、大小和姿态，往往用于生物特征识别、视频监听、人机交互等应用中。2001年，Viola和Jones提出了基于Haar特征的级联分类器对象检测算法，并在2002年由Lienhart和Maydt进行改进，为快速、可靠的人脸检测应用提供了一种有效方法
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2023-11-26 10:29:51
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