机器视觉检查已经进入中国好几年，不过与发达国家相比，我国的机器视觉检测远远落后于发达国家。然而，目前我国在机器视觉领域取得了不错的成绩。将机器视觉引入检测领域，可以在许多场合完成在线高精度、高速的测量，机器视觉检测理论也逐渐发展起来。其中，机器视觉检测理论经历了几个过程。接下来，思普泰克技术有限公司将详细介绍机器视觉检测理论的发展过程。机器视觉检测理论的发展可以概括为七个阶段。即初级视觉理论——自
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2023-10-02 21:13:28
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基于图像处理的物体识别与分类系统—2021研究生电子设计大赛总结1. 赛题 我们组选的是TI企业命题第三题：基于图像处理的物体识别与分类系统。摄像机采集图像，通过图像处理算法实时检测识别出目标物体，并测量目标与小车距离，控制小车移动靠近目标并同时控制机械臂抓取目标物体进行分类抓取3种以上物体（例如：泡沫小球、泡沫方块等等机械臂可抓取物体）目标识别与分类可以使用Opencv、Arm NN、Caffe
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2024-01-25 20:55:53
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在前面的博客里面 我有发布过两个例子 一个是识别条码 一个是识别回形针个数和方向 识别条码用到了内置的算子 create_bar_code_model halcon这个算子还是蛮强大的 我当时用工业相机去实时采集 很多拍下来的条码都能显示正确 既然后面涉及到了个数的识别 然后我想看更多的例子 好的 这个时候 我们点击一下halcon示例 在搜索栏输入 count 可以看到 关于个数的识别 halc
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2024-08-04 15:59:13
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## 如何实现计算机视觉识别物体颜色
### 步骤概述
首先，让我们来看一下整个过程的流程图：
```mermaid
journey
title 开发计算机视觉识别物体颜色
section 准备工作
开发者->新手开发者: 确认需求
开发者->新手开发者: 准备开发环境
section 图像处理
开发者->新手开发者
原创
2024-07-01 06:25:05
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一、操作1、平台介绍 本文中提到的相关技术来自于 百度AI-飞桨BML。 研究之初，本人也调研了 阿里云-机器学习PAI。相比之下，百度AI更容易上手，而且还提供了免费时长，所以果断选择了百度进行相关的学习。 以下则是本次学习中所使用到的
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2024-08-05 19:45:26
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让计算机'看'是一个不小的壮举。为了让机器像人或动物一样真正地观察世界，它依赖于计算机视觉和图像识别。计算机视觉是条形码扫描仪能够“看到”UPC中的一堆条纹的能力。这也是Apple的Face ID可以判断出它的相机正在看的脸是否是你的。基本上，只要机器处理原始视觉输入（例如JPEG文件或摄像机馈送），它就会使用计算机视觉来理解它所看到的内容。一般来讲计算机视觉视为处理眼睛接收到的信息的人类大脑的一
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2023-08-29 19:01:19
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python卷积神经网络识别物体介绍函数卷积：tf.nn.conv2d(...)池化函数：数据集实现导入数据预处理建立模型训练可视化评估，预测代码 介绍模型：函数卷积：tf.nn.conv2d(…)参数： input：输入，4维（[batch,in_height,in_width,in_channels]），类型float32或float64。 filter：卷积核，（[filter_heigh
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2023-10-23 10:30:02
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目标检测是计算机视觉中的一项重要任务，它旨在识别图像或视频中存在的特定对象并确定它们的位置。下面是实现目标检测的一般步骤：计算机视觉如何实现目标检测？特征提取：从原始图像中提取有用的特征。这些特征可以是边缘、纹理、颜色或形状等。候选区域生成：使用物体提议算法生成可能包含目标的候选区域。这些算法可以是基于深度学习的方法，如R-CNN、Faster R-CNN、YOLO等。物体分类：对于每个候选区域，
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2024-01-04 14:33:03
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作者 | 李秋键今天我们将利用python+OpenCV实现对视频中物体数量的监控，达到视频监控的效果，比如洗煤厂的监控水龙头的水柱颜色，当水柱为黑色的超过了一半，那么将说明过滤网发生了故障。当然不仅如此，我们看的是图像视频处理的技巧，你也可以将项目迁移到其他地方等，这仅仅是一个例子而已。我们知道计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：分类-Classification：解决“是什么？”的问题，
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2024-02-02 18:19:32
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百度为大家提供了计算机视觉模型。能够识别图像中的相关物体。给大家介绍计算机视觉工具，EasyDL是能够识别物体，图像分类的工具，可以在线，也可以本地下载，本地下载大概1.5G。图像识别真实距离。图片真实距离/物体真实距离=图像物体之间距离/物体真实之间距离。Hi，欢迎来到百度EasyDL图像目前EasyDL图像共支持训练3种不同应用场景的模型：图像分类识别一张图中是否是某类物体/状态/场景。可以识
数字图像与机器视觉--基于python+opencv识别硬币和细胞数量以及条形码检测一、用奇异值分解（SVD）对一张图片进行特征值提取（降维）处理奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。具体代码如下import numpy as np
imp
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2023-08-17 16:14:26
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尺度不变特征核心是不同尺度拍摄的两幅图像的同一个物体，对应的两个theta比率等于拍摄两幅图像的尺度的比率。而OpenCV提供的SIFT和Surf正是利用尺度不变性就行特征点检测的代表。它们的原理可以参考本文的参考文献，写的很详细，本来想在这里介绍下它们的原理的，但是看到参考的blog中写的太好了，我不能写的这么清楚，就省去了。使用起来也很方便，比如利用Sift找到匹配物体代码如下：int mai
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2024-01-12 11:09:50
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1. 基本概念1.1 视觉识别 视觉识别包含以下内容： 1）Image Classification ）Object Detection 3）Object Localization 4）Instance Segmentation
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2023-08-14 20:30:32
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引言计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”的学科，而物体识别是计算机视觉中的一个重要研究领域。随着人工智能的发展和计算机性能的提升，物体识别在图像处理、自动驾驶、安防监控等领域发挥着越来越重要的作用。什么是物体识别物体识别是指计算机利用图像或视频数据，通过算法自动识别和分类出图像中的物体。这不仅包括了对物体的检测，还包括了对物体的分类和定位。物体识别的目标是使计算机能够像人类一样理解和分析图像中的
原创
精选
2024-06-28 09:45:10
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ROS的优点之一是有大量可以在应用程序中重用的软件包。在我们的例子中，想要实现一个物体识别和检测系统。而find_object_2d包（http://wiki．ros．org/find_object_2d）就是一个物体识别和检测的ROS包，它实现了SURF、SIFT、FAST和BRIEF特征检测器（https：//goo．gl/B8H9Zm）和用于物体检测的描述符。通过此包提供的GUI，可以标记待
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2024-04-23 08:47:50
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物体识别（图像识别）物体识别是计算机视觉领域中的一项基础研究，它的任务是识别出图像中是什么物体。如，手写数字识别的图像类别分类问题。物体检测从图像中确定物体的位置，并进行分类。图像分割在像素水平上对图像进行分类。图像标题的生成给出一个图像后，会自动生成介绍这个图像的文字（图像的标题）。融合了计算机视觉和自然语言。PS：将组合图像和自然语言等多种信息进行的处理称为多模态处理。图像风格变换输入两个图像
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2023-12-19 07:02:05
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## Java图片物体识别简介
物体识别是计算机视觉领域中的一项重要任务，它用于识别图像中的特定物体。在Java中实现物体识别，通常我们会使用一些开源库，如OpenCV和deeplearning4j。这篇文章将介绍如何在Java中实现基本的物体识别，并提供一个简单的代码示例。
### 物体识别流程
物体识别的基本流程一般包括以下几步：
1. 读取图像
2. 图像预处理
3. 使用训练好的模型
原创
2024-08-11 05:32:12
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SIFT算法（Scale-Invariant feature transform，尺度不变特征变换）通过在图像中提取独特性不变特征，可以实现物体或场景在不同视角下的可靠匹配。其提取的特征对于图像缩放、旋转和一定范围内的三维仿射变换、噪声叠加、光照变化均具有不变性。由于特征的高度独特性，场景中的每一个特征都有很大的可能在由多幅图像提取的特征数据库中得到正确的匹配结果。因此使用这些特征可以用于物体识别
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2022-01-05 13:36:00
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SIFT算法（Scale-Invariant feature transform，尺度不变特征变换）通过在图像中提取独特性不变特征，可以实现物体或场景在不同视角下的可靠匹配。其提取的特征对于图像缩放、旋转和一定范围内的三维仿射变换、噪声叠加、光照变化均具有不变性。由于特征的高度独特性，场景中的每一个特征都有很大的可能在由多幅图像提取的特征数据库中得到正确的匹配结果。因此使用这些特征可以用于物体识别
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2022-04-21 10:13:07
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机器视觉是通过计算机来模拟人类视觉功能，以让机器获得相关视觉信息和加以理解。可分为“视”和“觉”两部分原理，“视”是将外界信息通过成像来显示成数字信号反馈给计算机，需要依靠一整套的硬件解决方案，包括光源、相机、图像采集卡、视觉传感器等；“觉”则是计算机对数字信号进行处理和分析，主要是软件算法。机器视觉在工业上应用领域广阔，核心功能包括：测量、检测、识别、定位等。产业链可以分为上游部件级市场、中游系
