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圖像處理

圖像處理
圖像處理
  • 亞像素數值極值檢測算法總結
    動機 在計算機視覺領域,經常需要檢測極值位置,比如SIFT關鍵點檢測、模板匹配獲得最大響應位置、統計直方圖峰值位置、邊緣檢測等等,有時只需要像素精度就可以,有時則需要亞像素精度。本文嘗試總結幾種常用的一維離散數據極值檢測方法,幾個算法主要來自論文《A Comparison of Algorithms for Subpixel Peak Detection》,加上自己的理解和推導。 問題定義 給定如下離散值,求其極值位置。可知125為觀察極值。 如果...
    2020-10-16 08:54:39
  • 偏振鏡光學原理和在機器視覺中的應用
    有很多機器視覺檢測對象物體的表面會發出雜亂的眩光(如拋光金屬表面、煙盒、晶片等),這會嚴重影響成像質量,降低機器視覺檢測特征的對比度。為了減弱或者消除雜散光、眩光等干擾,在很多視覺檢測、測量、定位等系統構建時,我們在鏡頭前面需要搭配偏振鏡來使用。我們簡單的看兩幅效果圖,以下圖片是在同樣的時間,同樣的相機參數情況下拍攝的。不同點就在 于一個沒有使用偏振鏡,下面的圖片拍攝時采用了高質量德國schneider的偏振鏡片。效果之區別一目了然。 下面,我...
    2020-05-27 08:50:59
  • 圖像處理初學者應該學習的100個問題-你都學會了嗎?
    本文整理了圖像處理初學者應該需要了解的100個基礎問題,涉及讀取、顯示圖像、操作像素、拷貝圖像、保存圖像、灰度化(Grayscale)、二值化(Thresholding)、大津算法、HSV 變換、減色處理、平均池化(Average Pooling)、最大池化(Max Pooling)、高斯濾波(Gaussian Filter)、中值濾波(Median filter)、仿射變換(Afine Transformations)等100多個知識點。 給出了詳細...
    2020-05-27 08:39:16
  • 機器視覺的應用 · 引導
    機器視覺 都有怎樣的應用? 機器視覺 的應用主要分為四大類別,包括 引導 、 識別 、 測量 和 檢驗 (英文首字母縮寫:GIGI),GIGI 表示 Guidance(引導)、Inspection(檢驗)、Gauging(測量)和 Identification(識別)。 今天讓我們先從 機器視覺 應用的引導部分開始詳細了解一下吧~ 機器視覺 應用前的準備工作 ...
    2020-05-13 08:42:31
  • 偏振技術在成像中的多種應用
    偏振是光能如何傳播的一種特性。在偏振中,光的狀態會反復改變;事實上,每當光被反射或通過某物時,其偏振狀態會發生改變。 在 機器視覺 領域眾所周知的是,可以使用偏振技術來濾除發光表面的眩光。其實除了這項應用外,還有很多其他應用也是偏振技術能夠勝任的。 炫光和反射 圖1顯示了偏振鏡的一種典型應用,其使用了一個偏振光源和放置在相機前面的另一個偏振鏡。 圖1:偏振鏡的典型應用,使用一個偏振光源和放置在相機前...
    2020-02-12 10:18:00
  • 卷積運算(Convolution)說明
    邊緣 邊緣(edge)是指圖像局部強度變化最顯著的部分。主要存在于目標與目標、目標與背景、區域與區域(包括不同色彩)之間,是圖像分割、紋理特征和形狀特征等圖像分析的重要基礎。 圖像梯度特征的常用算子:Sobel、Prewitt、Roberts 一階導數法:梯度算子 對于左圖,左側的邊是正的(由暗到亮),右側的邊是負的(由亮到暗)。對于右圖,結論相反。常數部分為零。用來檢測邊是否存在。 二階微分法:拉普拉斯 二階微分在亮的一邊是負的,在暗的...
    2019-09-12 11:12:26
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