基于C++的OpenCV项目实战——零部件的自动光学检测一、背景首先任务背景是AOI（自动光学检测）最重要的目的在于：将前景和物体进行分割与分类；场景示意图：需要注意，在螺母的传送带上，需要有前光和背光，给物体打光才能够拍摄清晰的图像； 二、基础知识首先分为以下几步：1、噪声抑制（预处理）2、背景移除（分割）3、二值化4、连通域、轮廓查找算法 降噪算法： 先使用中值滤波对椒盐噪声进行过滤，
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2023-09-25 18:45:46
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上期沙龙介绍了颜色相关的基础知识。今天接着上期内容，就视觉检测中十分常用的几类光源作一个简单介绍。上期沙龙介绍了颜色相关的基础知识。今天接着上期内容，就视觉检测中十分常用的几类光源作一个简单介绍。一，环形光源较为常见的 LED 光源之一，提供基本的照明作用。随着光源距离产品的工作距离 LWD 变化而产生的亮度分布，如下图暖色表示亮；冷色表示暗。
同时该图示是针对特定一款大小的环形光源的数据（下同）
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2024-08-27 14:59:08
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# 使用Python OpenCV淡化光源的探索
在计算机视觉中，光源的处理对图像的质量和分析有着至关重要的影响。光源过于强烈或分布不均，可能导致图像细节的丢失或者是信息的扭曲。为了改善这一情况，我们可以使用OpenCV库中的一些技术来对图像进行淡化光源，从而达到提升图像质量的效果。
## 何为光源淡化？
光源淡化是指针对图像中强光或高亮区域进行处理的过程，这通常涉及到对亮度值的降低或调整。
1. RGB模型。 三维坐标： 原点到白色顶点的中轴线是灰度线，r、g、b三分量相等，强度可以由三分量的向量表示。 用RGB来理解色彩、深浅、明暗变化： 色彩变化： 三个坐标轴RGB最大分量顶点与黄紫青YMC色顶点的连线 深浅变化：RGB顶点和CMY顶点到原点和白色顶点的中轴线的距离 明暗变化：中轴线的点的位置，到原点，就偏暗，到白色顶点就偏亮 PS: 光学的分析 三原色RGB混合能形成其他
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2024-05-10 18:15:46
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闪光灯上slave是什么意思闪光灯上slave意思：SLAVE A中的“A”佳能称之为“组别”，也叫从属账号，是用来区分无线闪光中主光、辅助光、背景光的。一般来说A组是主光，B组是辅助光，C组是背景光。不过实际操作中不一定需要遵循以上设置，可以按你的意思设置。Master和Slave是什么意思答：主板一般拥有两个IDE接口，可分别连接两条IDE数据线。而每条IDE数据线上有两个IDE接口，可分别连
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2024-08-19 19:13:50
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光流的概念是指在连续的两帧图像当中，由于图像中的物体移动或者摄像头的移动而使得图像中的目标形成的矢量运动轨迹叫做光流。本质上光流是个向量场，表示了一个像素点从第一帧过渡到第二帧的运动过程，体现该像素点在成像平面上的瞬时速度。而当我们对图像当中每一个像素点都赋予一个速度矢量时，就形成了一个图像运动场。这个图像运动场可以表示出某一特定时刻，图像上所有像素点的瞬时相对运动关系。当图像中所有的像素点没有瞬
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2024-03-11 15:19:26
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* LK光流法跟踪特征点
* 1】灰度不变假设
* I(x+dx, y+dy, t+dt) = I(x, y, t) 同一个空间点的像素灰度值 在各个时间点的图像上是固定不变的 假设
* 泰勒展开 I(x+dx, y+dy, t+dt) = I(x, y, t)
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2024-07-30 20:02:38
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目录参考一、直线检测1.1 霍夫变换直线检测——HoughLinesP1.1.1原理1.1.2 HoughlinesP（）函数1.1.3 代码1.1.4 检测效果1.2 FLD算法1.2.1 报错AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute 'ximgproc'1.2.2 FLD有关函数1.2.3 代码实现1.2.4 检测效果二、增强算法 参
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2023-08-04 16:06:00
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直线检测直线检测可以通过OpenCV的HoughLines和HoughLinesP函数来完成，它们仅有的差别是：第一个函数使用标准的Hough变换，第二个函数使用概率Hough变换，即只通过分析点的子集并估计这些点都属于一条直线的概率，这在计算速度上更快。函数原型：HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines=None, minLineLength
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2023-12-27 21:31:33
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环境：Python3.8 和 OpenCV内容：Hough圆检测将直角坐标系中的一个圆映射为新坐标系中的一个点，对于原直角坐标系中的每一个圆，可以对应(a, b, r) 这样一个点，这个点即为新三维中的点。标准法实现步骤： 1.获取原图像的边缘检测图像；2.设置最小半径、最大半径和半径分辨率等超参数；3.根据转化后空间的圆心分辨率等信息，设置计数器N(a, b, r)；4.对边缘检测图像的每个白色
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2023-12-02 21:01:28
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目录c++检测垂直线 检测所有线：python RANSAC直线检测c++C++: void HoughLinesP(InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double minLineLength=0, double maxLineGap=0 )第一个参数，InputAr
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2024-01-08 17:04:27
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缺陷识别简介：这个项目是我的本科毕业设计，主要针对传送带上的木质圆形工件的缺陷识别和分类，并且进行工件的计数和缺陷工件的计数。这里我主要是识别污渍和划痕缺陷类型污渍：划痕：最后的成果sum:为工件的总个数scratch_num:为含有划痕工件的总个数blot_num:为含有污渍工件的总个数黄颜色圈住的缺陷为划痕蓝颜色圈住的缺陷为污渍简单思路通过边缘检测，得到每个工件的坐标，并计算出工件的中心来标记
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2023-10-10 11:01:20
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直线检测 cv2.HoughLinesP()函数原型：HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines=None, minLineLength=None, maxLineGap=None)image： 必须是二值图像，推荐使用canny边缘检测的结果图像；rho：线段以像素为单位的距离精度，double类型的，推荐用1.0theta： 线段以弧度为单位
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2023-10-11 09:23:32
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使用dlib，OpenCV和Python进行人脸识别--检测眼睛，鼻子，嘴唇和下巴前期文章我们分享了如何使用python与dlib来进行人脸识别，本期我们就来更细的来了解一下人脸识别的内容如下图，dlib人脸数据把人脸分成了68个数据点，从图片可以看出，人脸识别主要是识别：人眉，人眼，人鼻，人嘴以及人脸下颚边框，每个人脸的部位都有不同的数据标签从1-68当我们识别出人脸的这68个点，
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2024-02-24 14:10:15
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文章目录1.前言2.调用摄像头进行实时canny边缘检测3.三种检测方法的分析Sobel边缘检测**Laplacian边缘检测**Canny边缘检测4.参考博文 1.前言计算机中的目标检测与人类识别物体的方式相似。作为人类，我们可以分辨出狗的形象，因为狗的特征是独特的。尾巴、形状、鼻子、舌头等特征综合在一起，帮助我们把狗和牛区分开来。同样，计算机能够通过检测与估计物体的结构和性质相关的特征来识别
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2023-10-28 11:51:18
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直线检测原理核心要点：图像坐标空间、参数空间、极坐标参数空间 -> （极坐标）参数空间表决给定一个点，我们一般会写成y=ax+b的形式，这是坐标空间的写法；我们也可以写成b=-xa+y的形式，这是参数空间的写法。也就是说，给定一个点，那么经过该点的直线的参数必然满足b=-xa+y这一条件，也就是必然在参数空间中b=-xa+y这条直线上。如果给定两个点，那么这两点确定的唯一的直线的参数，就是参
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2024-02-26 14:00:43
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Python部落(python.freelycode.com)组织翻译，禁止转载，欢迎转发。利用Opencv中的Houghline方法进行直线检测---python语言在图像处理中，霍夫变换用来检测任意能够用数学公式表达的形状，即使这个形状被破坏或者有点扭曲。下面我们将看到利用HoughLine算法来阐述霍夫变化进行直线检测的原理，把此算法应用到特定图像的边缘检测是可取的。Houghline算法基
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2024-03-13 22:12:52
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1、光源的选择光源是基础，打光是艺术。一个好的打光效果，基本决定了视觉检测成功的一半。光源的合理性选择，直接影响了输入图像数据的质量与应用效果。针对每个不同的应用案例与环境，需要选择相应的光源与合理的照明方式，以求达到最好的应用效果。（1）光源种类光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源有LED灯、萤光灯、卤素灯（光纤光源)、特殊光源。LED 灯：使用寿命约10000－30000小时。可以
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2022-11-09 13:16:43
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简介：1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如，直线，圆等)。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上，根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解，那么这个解就对应着要寻找的几何形
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2024-08-19 19:15:26
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边缘检测是一种图像处理技术，用于识别图像中目标或区域的边界(边缘)。边缘是图像中最重要的特征之一。我们通过图像的边缘来了解图像的基本结构。因此，计算机视觉处理管道在应用中广泛地使用边缘检测。1.如何检测边缘?边缘的特征是像素强度的突然变化。为了检测边缘，我们需要在邻近的像素中寻找这些变化。来吧，让我们探讨一下OpenCV中可用的两种重要边缘检测算法的使用:Sobel边缘检测和Canny边缘检测。我
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2023-08-16 23:27:49
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