机器视觉第四章
《机器视觉及其应用》习题
第一章机器视觉系统构成与关键技术1、机器视觉系统一般由哪几部分组成?机器视觉系统应用的核心目标是什么?主要的分成几部分实现?用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断的装置。
组成:光源、场景、摄像机、图像卡、计算机。
用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断。
三部分:图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。
2、图像是什么?有那些方法可以得到图像?图像是人对视觉感知的物质再现。
光学设备获取或人为创作。
3、采样和量化是什么含义?数字化坐标值称为取样,数字化幅度值称为量化。
采样指空间上或时域上连续的图像(模拟图像)变换成离散采样点(像素)集合的操作;量化指把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换。
采样和量化实现了图像的数字化。
4、图像的灰度变换是什么含义?请阐述图像反色算法原理?灰度变换指根据某种目标条件按照一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值,从而改善画质,使图像的显示效果更加清晰的方法。
对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反。
第二章数字图像处理技术基础1、对人类而言,颜色是什么?一幅彩色图像使用RGB色彩空间是如何定义的?24位真彩色,有多少种颜色?对人类而言,在人类的可见光范围内,人眼对不同波长或频率的光的主观感知称为颜色。
一幅图像的每个像素点由24位编码的RGB 值表示:使用三个8位无符号整数(0 到255)表示红色、绿色和蓝色的强度。
256*256*256=16,777,216种颜色。
2、红、绿、蓝三种颜色为互补色,光照在物体上,物体只反射与本身颜色相同的色光而吸收互补色的光。
一束白光照到绿色物体上,人类看到绿色是因为?该物体吸收了其他颜色的可见光,而主要反射绿光,所以看到绿色。
3、成像系统的动态范围是什么含义?动态范围最早是信号系统的概念,一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。
而在实际用途中,多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围,比如在音频工程中,一个放大器的动态范围可以表示为:D = lg(Power_max / Power_min)×20;对于一个底片扫描仪,动态范围是扫描仪能记录原稿的灰度调范围。
机器视觉第4章 图像处理技术课件
4章 图像处理技术
4.6.2 Harris角点检测
对每个像素点进行如下操作:
4. 对矩阵C进行特征值分解,得到两个特征值1, 2
C
I
2 x
wx, y
Ix I y w x, y
IxIy
y
5. 计算区域判别准则值R
R det C k trC
k一般取值0.06。
4.2 图像分割
阈值变换方法主要有两类:固定阈值法和浮动阈值法。 双峰法 迭代法 大津法 判别分析法 一维最大熵法
4章 图像处理技术
4.2.1 双峰法
认为图像由前景和背景组成,在直方图上两者各形成一个 高峰,双峰间的最低谷就是图像分割阈值。
具体实现:先绘出直方图,然后人为定下双峰间分割阈值
类Cj的发生概率wj,平均值uj为
wj k w k j w k j1
uj
u w
kj kj
u k j1 w k j1
4章 图像处理技术
4.2.4 判别分析法
类间方差
M
2 wj u j uT
j 1
uT
uL
L i 1
i Ni N
使2最大的阈值组,就是最佳阈值组
1 0
0 1
Prewitt
1 0 1 1 0 1 1 0 1
1 1 1
0
0
0
1 1 1
边缘定位准 对噪声敏感 平均、微分 对噪声有抑制作用
Sobel
1 0 1 2 0 2 1 0 1
1 2 1
0
0
0
1 2 1
加权平均 边宽2像素
Isotropic(各 1 0 1 1 2 1 权值反比于邻点与
4章 图像处理技术
机器视觉系统的设计与实现
机器视觉系统的设计与实现第一章:绪论机器视觉系统是一种基于计算机视觉技术实现的智能化系统,可以识别、分类、追踪和分析图像或视频中的信息。
随着计算机视觉技术的不断发展,机器视觉系统已经广泛应用于自动化生产线、安防监控、智能交通等领域,成为现代工业自动化和智能化的重要组成部分。
本文将对机器视觉系统的设计与实现进行详细介绍,包括系统硬件组成、图像采集与处理、算法选择与优化等内容。
通过深入分析和实验验证,本文旨在提出一种高效、稳定、实用的机器视觉系统实现方案,为相关领域的工程师和研究者提供参考和借鉴。
第二章:机器视觉系统框架设计机器视觉系统的框架设计是整个系统的核心,它决定了系统的性能、功能和应用范围。
一般而言,机器视觉系统框架可以分为以下几个主要组成部分:1. 图像采集与处理模块:该模块主要负责采集图像或视频数据,并对数据进行处理和优化,以提高图像质量和系统稳定性。
2. 物体检测与识别模块:该模块主要负责通过算法实现物体检测、分类和识别等功能,以实现对图像或视频中目标物体的自动化识别和追踪。
3. 数据储存和管理模块:该模块主要负责对采集和处理后的数据进行存储和管理,以支持后续的数据分析和应用开发。
4. 人机交互模块:该模块主要负责系统界面设计和用户交互相关工作,以实现人机交互的友好性和可扩展性。
基于这样的框架设计方案,可以实现基本的机器视觉功能,并为后续功能优化和应用拓展提供基础支持。
第三章:系统硬件组成机器视觉系统的硬件组成是整个系统的基础,它决定了系统的性能、响应速度和数据处理能力。
一般而言,机器视觉系统硬件组成包括以下几个主要部分:1. 图像采集设备:一般采用CCD或CMOS摄像头,可以输出标准的数字视频信号或图像,以进行后续的处理和分析。
2. 数据采集卡或接口:一般采用PCI或USB等接口,可以将图像采集设备输出的数字信号或图像传输到计算机系统中,实现数据的实时处理和优化。
3. 计算机系统:一般采用高性能的工控机或服务器,以保证系统的稳定性和响应速度。
FANUC工业机器人系统集成与应用 第4章 机器视觉与机器人智能分拣系统集成
5
机器视觉系统 概述
FANUC 视觉 iRVision简介
智能分拣系统 项目实施
4.1.1 机器视觉系统简介
3 机器视觉系统的特点
非接触测量
对于视觉系统和被测物都不会产生任何损伤,从而提高系统的可靠性。在一些不适合人 工操作或检测的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉替代人工视觉 。
点击“编辑”,进入相机校准参 数设置页面;
23
机器视觉系统 组成
FANUC视觉 iRVision简介
智能分拣系统 项目实施
4.2 智能分拣系统项目实施
3 机器视觉系统配置
(2)相机校准
基准用户坐标选“0”,即大地绝对坐标; 相机:选刚才新建的相机yzk; 格子间距:11.5mm,实际点阵图的间距; 点阵板设置情报中心的用户坐标:选择第2步创建的用户坐标系号,这里选6; 焦距:选“下一个值”, “12mm”(因为点阵图间距是11.5mm,所以,运算步距可以设
24
机器视觉系统 组成
4.2 智能分拣系统项目实施
3 机器视觉系统配置
(3)模型示教
FANUC视觉 iRVision简介
智能分拣系统 项目实施
点击“视觉类型”,选择“视觉处理程序”, 进入iRVision的视觉处理程序页面;
点击“新建”,弹出创建视觉处理程序的对话 框,选择视觉处理类型为2D 单视野检测 (2-D Single-View Vision Process),名称自命名(如 yzk3);
机器视觉应用案例
机器视觉应用案例机器视觉技术是一种基于计算机视觉原理和图像处理技术的应用,通过模拟人类的视觉系统,实现对图像和视频的感知、分析和理解。
随着深度学习和大数据的发展,机器视觉在各个领域得到了广泛的应用。
本文将介绍几个机器视觉应用案例,展示其在不同领域的应用价值。
第一章交通监控机器视觉在交通监控领域有着广泛的应用。
通过使用摄像头或者传感器等设备,可以对道路上的交通情况进行实时监控和分析。
例如,交通摄像头可以监测车辆的数量、车速以及违规行为,如闯红灯、逆向行驶等。
这些数据可以用于优化城市交通管理,提高交通安全性,减少交通堵塞。
第二章工业生产机器视觉在工业生产中起到了关键作用。
通过使用视觉传感器和图像处理算法,可以对产品进行自动检测和分类。
例如,在电子制造业中,机器视觉可以用于检测电路板的焊接质量和组装错误。
在食品加工行业,机器视觉可以用于检测食品的形状、大小和颜色,确保产品质量和安全。
第三章医疗诊断机器视觉在医疗诊断中扮演着越来越重要的角色。
通过使用医学影像技术和机器学习算法,可以提高疾病的早期检测和诊断准确性。
例如,计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)可以生成高分辨率的医学图像,机器学习算法可以对这些图像进行自动分析和解读,帮助医生发现异常情况和疾病。
第四章零售行业机器视觉在零售行业中也有着广泛的应用。
通过使用摄像头和图像识别技术,可以对顾客行为和购买意向进行分析。
例如,某些商场可以通过机器视觉技术实时监测顾客的面部表情和行为,了解他们对不同产品的兴趣程度和满意度,以便进行精准的商品推荐和营销策略。
总结机器视觉技术在各个领域的应用案例层出不穷。
从交通监控到工业生产,从医疗诊断到零售行业,机器视觉为我们带来了更高效、更准确和更智能的解决方案。
随着技术的不断发展和创新,相信机器视觉将在未来的发展中发挥更加重要的作用,为人们的生活和工作带来更大的改变。
机器视觉培训教程第四讲
机器视觉培训教程第四讲一、引言二、图像处理基础1. 图像预处理图像预处理是图像处理的第一步,主要包括图像灰度化、二值化、去噪、增强等操作。
灰度化是将彩色图像转换为灰度图像,以简化后续处理。
二值化是将灰度图像转换为仅包含黑白两种颜色的图像,便于后续的特征提取。
去噪和增强则是为了消除图像中的噪声和突出图像中的有用信息。
2. 边缘检测边缘检测是图像处理中的一项重要任务,其目的是找出图像中物体的轮廓。
常见的边缘检测算子有Sobel、Prewitt、Canny等。
这些算子通过计算图像中像素点的梯度来检测边缘。
3. 角点检测角点检测是找出图像中具有代表性的关键点。
常见的角点检测算法有Harris、Shi-Tomasi等。
这些算法通过计算像素点的自相关矩阵来检测角点。
4. 区域生长区域生长是一种基于种子点的图像分割方法。
它将具有相似特征的像素点归为一类,从而实现图像的分割。
区域生长的关键是选择合适的种子点和相似性准则。
三、特征提取与匹配1. 基本特征提取特征提取是从图像中提取具有代表性的信息,以便于后续的图像识别和分类。
常见的特征提取方法有:(1)颜色特征:颜色直方图、颜色矩等。
(2)纹理特征:灰度共生矩阵、小波变换等。
(3)形状特征:几何不变矩、傅里叶描述子等。
2. 特征匹配特征匹配是将提取到的特征进行匹配,以找出图像之间的对应关系。
常见的特征匹配方法有:(1)暴力匹配:计算两幅图像中所有特征点之间的距离,找出最小距离对应的匹配点。
(2)最近邻匹配:计算每个特征点与其最近邻特征点之间的距离,若距离小于设定的阈值,则认为匹配成功。
(3)RANSAC匹配:采用随机抽样一致算法,从匹配点中筛选出内点,从而实现特征匹配。
四、实战案例本讲将通过一个实际案例,介绍机器视觉技术在工业自动化中的应用。
案例背景为某汽车零部件生产企业,需要对生产线上的零部件进行质量检测。
具体步骤如下:1. 图像采集:使用工业相机采集生产线上的零部件图像。
学习机器视觉的基础知识和技能
学习机器视觉的基础知识和技能第一章:机器视觉简介机器视觉是研究如何使计算机能够“看”的一门学科。
它利用计算机视觉、模式识别和图像处理等技术,将图像或视频信号转化为可理解的数据并进行分析。
机器视觉被广泛应用于自动驾驶、智能安防、医学影像分析等领域。
1.1 机器视觉的发展历程机器视觉的发展可以追溯到上世纪60年代,当时国际上的研究者开始尝试将图像转化为数字信号进行处理和分析。
随着计算机硬件和算法的不断进步,机器视觉的应用范围也不断扩大。
1.2 机器视觉的基本原理机器视觉的基本原理是通过图像采集设备获取图像,然后通过图像处理算法对图像进行分析和处理,最后得到所需的信息。
图像采集设备可以是相机、摄像机等,图像处理算法可以包括边缘检测、图像分割、特征提取等。
第二章:机器视觉的关键技术机器视觉的关键技术包括图像预处理、目标检测、目标跟踪和目标识别等。
2.1 图像预处理图像预处理是指对图像进行去噪、平滑、增强等操作,以便更好地进行分析和处理。
常用的图像预处理方法包括灰度化、降噪、直方图均衡化等。
2.2 目标检测目标检测是指在图像或视频中自动识别和定位感兴趣的目标物体。
常用的目标检测方法包括滑动窗口、卷积神经网络等。
2.3 目标跟踪目标跟踪是指在视频序列中追踪一个或多个运动目标的位置。
常用的目标跟踪方法包括卡尔曼滤波、相关滤波等。
2.4 目标识别目标识别是指识别图像中的对象属于哪一类别。
常用的目标识别方法包括支持向量机、深度学习等。
第三章:机器视觉的应用领域机器视觉的应用领域非常广泛,涉及到工业自动化、智能交通、智能安防、医学影像等多个领域。
3.1 工业自动化机器视觉在工业自动化中扮演着重要角色,可以用于产品质量检测、物体定位等。
例如,可以通过机器视觉系统检测产品表面缺陷、尺寸偏差等问题,提高生产效率和产品质量。
3.2 智能交通机器视觉在智能交通领域的应用非常广泛。
通过图像识别技术,可以实现交通监控、车辆自动驾驶等功能。
机器视觉中的图像处理技术
机器视觉中的图像处理技术第一章:引言机器视觉是一种利用计算机对图像进行处理和分析的技术,它已经被广泛应用于各种领域中,如自动驾驶、人脸识别、安防监控等。
而图像处理技术则是机器视觉中的核心技术之一,它可以提取图像中的特征和信息,帮助机器视觉得到更好的表现。
本文将介绍机器视觉中常用的图像处理技术,希望对相关领域的研究人员和开发者有所帮助。
第二章:图像预处理图像预处理是图像处理的第一步,主要目的是减少噪声、补全缺失部分、增强对比度等,使得后续处理更加精确和有效。
常见的图像预处理技术包括:1. 图像去噪图像去噪是图像处理中最常用的预处理技术之一,它可以通过滤波、阈值分割等方法去除图像中的噪声。
常用的滤波方法包括中值滤波、高斯滤波等,而阈值分割则可以将图像分成背景和前景,去除背景中的噪声。
2. 图像增强图像增强可以使得图像的细节更加清晰,增加对比度等。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度拉伸等。
第三章:特征提取特征提取是机器视觉中的关键技术之一,它可以把图像中的关键信息提取出来,方便机器学习算法或其他处理方法进行下一步处理。
常用的特征提取方法包括:1. 边缘检测边缘检测可以检测图像中的物体轮廓,常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Laplacian算子等。
2. 物体识别物体识别是机器视觉中的一个常见问题,它可以通过提取物体的颜色、纹理、形状等特征进行识别。
常见的物体识别算法包括SIFT、SURF等。
第四章:图像处理应用图像处理技术可以应用于各种领域中,如下面所示:1. 自动驾驶自动驾驶需要通过视觉技术来识别道路、识别障碍物等,在这个过程中图像处理技术起着关键的作用。
2. 人脸识别人脸识别是目前机器视觉应用最为广泛的领域之一,它可以应用于安防监控、身份验证等。
3. 医学影像处理医学影像处理可以帮助医生更加准确地诊断病情,如CT、MRI等影像处理技术可以提取出关键的医学信息,方便医生进行下一步的诊断。
第五章:结论机器视觉中的图像处理技术可以提取出图像中的关键信息,为后续的处理和应用提供支持。
基于机器视觉的无人机目标识别与跟踪研究
基于机器视觉的无人机目标识别与跟踪研究第一章:引言近年来,无人机技术的快速发展促使了机器视觉在无人机目标识别和跟踪领域的广泛应用。
通过使用机器视觉算法,无人机能够实现对周围环境的感知和识别,并通过跟踪目标实现精确控制和导航。
本章将介绍基于机器视觉的无人机目标识别和跟踪的研究背景和意义。
第二章:无人机目标识别技术2.1 特征提取和描述在无人机目标识别中,特征提取和描述是关键步骤。
常用的特征提取方法包括Harris角点检测、SIFT、SURF等。
这些方法能够提取出目标图像的显著特征,从而实现对目标的准确识别。
特征描述方法通过将特征点周围的图像信息转换成具有唯一性和可区分性的向量,进一步提高了目标识别的准确性。
2.2 分类器设计分类器是无人机目标识别的核心组件,常用的分类器包括SVM、随机森林、深度学习等。
这些分类器通过学习和训练大量数据集,实现对不同目标的分类和识别。
深度学习模型如卷积神经网络(CNN)在无人机目标识别中取得了显著的效果,能够处理复杂的图像场景并获得较高的分类准确率。
第三章:无人机目标跟踪技术3.1 单目标跟踪单目标跟踪是无人机目标跟踪中的基础任务,其目标是实现对单个目标的连续追踪。
常用的单目标跟踪方法包括基于颜色、纹理、运动等特征的跟踪算法。
这些方法通过对目标特征的建模和更新,实现对目标的准确跟踪。
3.2 多目标跟踪多目标跟踪是无人机目标跟踪中的挑战性任务,其目标是实现对多个目标的同时追踪。
常用的多目标跟踪方法包括基于卡尔曼滤波、粒子滤波、深度学习等。
这些方法通过对目标的状态预测和更新,实现对多个目标的准确追踪和区分。
第四章:基于机器视觉的无人机目标识别与跟踪系统设计4.1 系统框架设计基于机器视觉的无人机目标识别与跟踪系统一般包括图像采集模块、目标识别模块、目标跟踪模块和控制导航模块等。
这些模块通过相互配合,实现对无人机周围目标的感知、识别、跟踪和控制。
4.2 算法优化与实现在设计无人机目标识别与跟踪系统时,算法的优化和实现是关键环节。
课程教学大纲-机器视觉
《机器视觉与图像处理》课程教学大纲一、课程简介(一)课程中文简介机器视觉与图像处理课程是智能制造工程专业在智能机器方向的一门专业方向选修课。
机器智能化是机械学科的重要发展方向,也是国际上跨学科的热门研究领域。
而机器视觉与图像处理是智能机器的重要组成部分,它与模式识别、人工智能、人工神经网络等都有紧密的关系。
本课程对于开阔学生视野,使学生了解本专业的发展前沿,把学生培养成复合型人才具有重要的地位和作用。
通过本课程的学习,学生能掌握一定的科学研究方法与技能,为有潜力成为研究性人才的学生打下一定的基础。
本课程以机器视觉的基本算法为基础,通过具体的视觉案例讲解机器视觉问题的一般求解方法。
通过学习,使学生能使用图像空间滤波、频域变换、特征点检测、图像匹配与几何映射等机器视觉的基本方法,掌握简单机器视觉问题的求解方法。
培养学生将文献转换为实际工程应用的能力,使学生能够将现有的方法转换成自己的工具。
培养学生的工程实践能力和创新能力,提高学生的专业素养,为学生就业提供技术储备。
(二)课程英文简介Machine vision and image processing is an elective course for the major of intelligent manufacturing engineering. Machine intelligence is an important development direction of mechanical discipline, and it is also a hot interdisciplinary research field in the world. Machine vision and image processing plays an important role for intelligent machine, which has a close relationship with pattern recognition, artificial intelligence, artificial neural network, and so on. This course can broaden students' horizon, make them understand the forefront of the development of this major, and play an important role in cultivating students into interdisciplinary talents. Through learning this course, students can master certain scientific research methods and skills, and lay a certain foundation for becoming research talents.This course is based on the basic algorithm of machine vision and explains the general solution of machine vision problems through specific visual cases. Through learning, students can use the basic methods of machine vision, such as image space filtering, frequency domain transformation, feature point detection, image matching and geometric mapping, and master the solution of simple machine vision problems. Develop students' ability to translate literature into practical engineering applications,enabling students to convert existing methods into their own tools. Cultivate students' engineering practice ability and innovation ability, improve students' professional quality, and provide students with technical reserve for employment.二、课程目标三、课程教学内容第一章机器视觉导论教学目的与要求:了解视觉理论的发展,掌握机器视觉的概念,理解计算视觉理论,了解机器视觉与相关研究领域,了解机器视觉的应用。
机器视觉第四讲-机器视觉系统的构成
边界跟踪基本要求:目标轮廓边界细、连续无间断、准确。
基本思想:由图象梯度出发,依次搜索并连接相邻边缘点从而逐步检测出边界。
方法:从灰度图像中的一个边缘出发,依次搜索并连接相邻边缘点,从而逐步检测出边界步骤:1确定搜索的起始点2采取合适的数据结构和搜索机理,确定新边界3确定搜索综结准则或停止条件方法:8邻域搜索法,跟踪虫搜索法举例:简易跟踪虫 每次只前进1步, 步距为1个像素;当跨步由黑区进入白区时, 以后各步右转, 直到穿出白区为止;当跨步由白区进入黑区时, 以后各步左转, 直到穿出黑区为止。
图像分割1 区域和边缘(Region and Edge)如何精确解释一幅图像?区域: 相互连结的具有相似特性的一组像素边缘:区域边界上的像素(pixel)图像分割的定义⏹所谓图像分割是指将图像中具有特殊涵义的不同区域区分开来,这些区域是互相不交叉的,每一个区域都满足特定区域的一致性。
⏹常见的分割技术:阈值分割技术, 微分算子边缘检测区域增长技术, 聚类分割技术图像分割最简形式: 把灰度图(gray image)转换成二值图讨论:•如何实现区域的分割?理论上,区域分割和边缘检测应该产生相同的结果阈值分割技术全局阈值技术令位于(x , y)点的象素灰度为f( x, y),选择灰度阈值为θ则分割的二值图像为:1,(,)(,)0,f x y g x y其他3 自动阈值化法(auto-threshold)直方图histogram•简单阈值化方法的问题如何找一个最容易将前景和背景分开的阈值?方法:自动寻找阈值(类间方差),对图像进行分割步骤:记t为前景与背景的分割阈值,前景点数占图像比例(概率)为w0,平均灰度为u0;背景点数占图像比例为w1,平均灰度为u1。
则图像的总平均灰度为:u=w0*u0+w1*u1。
前景和背景图象的方差:g=w0*(u0-u)*(u0-u)+w1*(u1-u)*(u1-u)=w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1)当方差g最大时,可以认为此时前景和背景差异最大,也就是此时的灰度是最佳阈值•自动阈值化方法考虑基于场景中的物体、环境和应用域等知识:对应于物体的图像灰度特性,物体的尺寸,物体在图像中所占比例,图像中不同类型物体的数量•多阈值0.20.40.60.811.21.41.61.82x 104050100150200250(1)模态方法(mode):用正态分布拟合直方图图像中的物体、背景各具有一灰度值,图像被零均值高斯噪声污染,灰度分布曲线是由两个正态分布函数叠加而成.图像直方图将会出现两个分离的峰值,阈值选取波谷最佳。
最新机器视觉培训教程第四讲PPT课件
复合形态算子 • Open: Erosion + Dilation – 去除毛刺 • Close: Dilation + Erosion – 聚类 • Top Hat: Source - opened (closed)
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第四讲:机器视觉算法概述
基于边缘的灰度变化分析
需要亚像元提取精度
机器视觉培训系列教程(基础入门培训)
版权@北京美视博文网络信息技术有限公司
第四讲:机器视觉算法概述
第二节:图像处理与标定
一、图像处理算法(4):边缘检测(2)
基于边缘灰度变化曲线分析
原图像
差分峰值为边 缘点
灰度曲线
灰度差分 曲线
机器视觉培训系列教程(基础入门培训)
第四讲:机器视觉算法概述
第二节:图像处理与标定
一、图像处理算法(4):拟合测量工具(4)
样例#2:
• 模板匹配 + 拟合工具
根据模板匹配的结果 重新定位工具
模板图像 选取
机器视觉培训系列教程(基础入门培训)
模板匹配 输出
原来工具位置
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第四讲:机器视觉算法概述
第四讲:机器视觉算法概述
第一节:图像预处理
第一节 图像预处理
内容提要
为什么需要学习算法 视觉算法的特点 图像处理基本步骤 图像预处理
机器视觉培训系列教程(基础入门培训)
版权@北京美视博文网络信息技术有限公司
第四讲:机器视觉算法概述
第一节:图像预处理
四、图像预处理(1)
图像预处理目的
第一节:图像预处理
四、图像预处理(4),二值处理
机器视觉算法技术手册
机器视觉算法技术手册
第一章简介
机器视觉是一种通过计算机系统模拟人类视觉来识别、分析和理解图像的技术。
它涉及到计算机图像处理、模式识别、信号处理等多个领域。
本手册将介绍机器视觉算法技术的基本原理、常用算法和应用案例,旨在帮助读者深入理解机器视觉的工作原理和应用。
第二章图像获取与预处理
2.1 图像采集设备
2.2 图像预处理技术
第三章图像分割与特征提取
3.1 图像分割算法
3.2 特征提取算法
第四章目标检测与识别
4.1 目标检测算法
4.2 目标识别算法
第五章目标跟踪与定位
5.1 目标跟踪算法
5.2 目标定位算法
第六章三维重建与立体视觉
6.1 三维重建算法
6.2 立体视觉算法
第七章深度学习在机器视觉中的应用
7.1 深度学习基础
7.2 深度学习在目标检测中的应用
7.3 深度学习在图像分类中的应用
第八章实际应用案例
8.1 人脸识别
8.2 车牌识别
8.3 工业检测
8.4 医疗影像分析
结语
本手册介绍了机器视觉算法技术的基本原理、常用算法和应用案例。
随着人工智能领域的快速发展,机器视觉在各个领域中扮演着越来越
重要的角色。
希望本手册能够帮助读者深入了解机器视觉的原理和应用,为相关领域的研究和开发提供指导和参考。
快速学习机器视觉的基本概念
快速学习机器视觉的基本概念第一章:机器视觉的定义和发展历程机器视觉是指让机器具有模仿和理解人类视觉系统的能力,从图像和视频中提取信息并作出相应的判断和决策。
机器视觉的发展历程可以追溯到上世纪50年代,但直到近年来,随着计算机技术和人工智能的快速发展,机器视觉才取得了突破性进展。
第二章:机器视觉的基本原理1. 图像采集:机器视觉的第一步是通过各种传感器采集图像数据,常用的图像采集设备包括相机、摄像机和激光扫描仪等。
2. 图像预处理:图像预处理是为了更好地进行后续的分析和处理,包括去噪、增强对比度、图像滤波和图像拼接等技术。
3. 特征提取:特征提取是机器视觉中的一个重要环节,通过对图像进行边缘检测、角点检测和纹理分析等操作,提取出图像中的重要特征点。
4. 特征匹配:特征匹配是指将两幅图像中的特征点进行对应,寻找它们之间的相似性和关联性,常用的特征匹配算法包括SIFT 和SURF等。
5. 目标检测和识别:目标检测和识别是机器视觉中的核心任务之一,通过对图像中的目标进行定位和识别,常用的算法包括基于特征的方法和基于深度学习的方法。
6. 目标跟踪:目标跟踪是指在视频序列中实时追踪目标的位置和运动轨迹,常用的目标跟踪方法包括卡尔曼滤波和粒子滤波等。
第三章:机器视觉的应用领域1. 工业应用:机器视觉在工业领域中被广泛应用,如零件检测、质量控制、机器人导航和自动化生产等。
2. 医疗健康:机器视觉在医疗领域中有着重要的应用,如疾病诊断、医学影像分析和手术辅助等。
3. 交通安全:机器视觉在交通领域中起到了重要的作用,如交通监控、车牌识别和行人检测等。
4. 农业与农村发展:机器视觉可以提高农业生产效率和质量,如作物检测、果实分拣和农村环境监测等。
5. 智能安防:机器视觉在智能安防领域中扮演着重要的角色,如人脸识别、行为分析和入侵检测等。
第四章:机器视觉的发展趋势1. 深度学习:深度学习是机器视觉领域的重要技术,通过构建深层神经网络模型,可以实现更加准确和鲁棒的图像处理和分析。
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4.3.2 层级表示
图像可以用多种不同的分辨率来表示.显然, 降低图像的分辨率可以降低阵列的尺寸,但要丢 失一些信息,使得信息恢复工作比较困难.然而, 降低分辨率可以降低对存储器容量和计算速度的 要求.图像的层级表示可以是多分辨率表示.在 许多应用中,首先在低分辨率下进行图像特性计 算,然后在高分辨率上对图像某一选定区域再进 行精细计算.多级图像表示也在图像浏览中得到 了广泛地应用.下面我们给出两种常用的图像层 级表示方法,金字塔型和四叉树型.
假设一幅图像中包含有n个物体 O1 , O2 , , On ,包括背景, 并假设不同的区域 1 , 2 , , n 的灰度值具有概率分布函 数p1 ( z), p2 ( z), , pn ( z) 。在许多应用中,物体在图像中出现的概率 P 也许是已知的。使用这些知识来严格地计算阈值 1,P 2 , ,P n 是完全可能的。由于场景中的照明控制着图像中强度值的概率 分布函数 pi ( z ) , 因此预先计算阈值是不可能的。我们将要看到, 大多数自动阈值的选取算法使用了物体尺寸和出现概率,并通 过计算灰度直方图估算强度分布。 下面将讨论几种常用的自动阈值化方法。为了简化表示, 我们将遵循物体在图像中的表示惯例,即物体相对于光亮背景 是黑的。也就是说,低于某一阈值的灰度值属于物体,而高于 这一阈值的灰度值属于背景。下面将要讨论的算法稍作改动就 可以应用到其它场合,如光亮物体相对于黑暗背景,灰暗物体 相对于光亮和黑暗背景,光亮或黑暗物体相对于灰暗背景。一 些算法还可以推广到由任意像素值集合组成的物体。
4.3.1 阵列表示
• 区域表示的基本形式是一个与原始图像一样大小的阵列, 阵列元素表示像素所属区域.这样,如果阵列元[ , ]具 有标记 ,那么对应的图像像素就属于区域 .这种表示 i j 的最简单例子是二值图像,其中每个像素属于区域 0或属 a 于区域1. • 另一种表示方法是使用模板(mask)或比特位图 (bitmap).每一个区域对应一个二值图像,称之为模板, 表示图像中哪些像素属于该区域.把模板重叠在原始图像 上,可以求得对应区域的强度特性.这种方法的一个优点 是可以处理不确定性问题,即像素的区域属性不能确切地 定义时,允许该像素属于一个或一个以上的区域.在一个 以上的区域(模板)中,该像素值皆为1.阵列表示方法 包含了图画或图像中的区域信息,而符号信息没有被明显 地表示出来.
第四章 区域分析
图像中的区域是指相互连结的具有相 似特性的一组像素。由于区域可能对应场 景中的物体,因此,区域的检测对于图像 解释十分重要。一幅图像可能包含若干个 物体,而每一个物体又可能包含对应于物 体不同部位的若干个区域。为了精确解释 一幅图像,首先要把一幅图像划分成对应 于不同物体或物体不同部位的区域。
(1) 模态方法 如果图像中的物体具有同一灰度值,背景具有另一个灰 度值,图像被零均值高斯噪声污染,那么就可以假定灰度分 布曲线是由两个正态分布函数 叠加而成.图像直方图将会出 现两个分离的峰值,如图4.1所示.在理想恒定灰度值情况 下, ,其直方图为两条线分别对应两个峰值,这时的阈值可 以设置在两个最大值之间的任何位置.在实际应用中,两个 最大值并不是分得很开,此时需要检测直方图曲线的波谷和 波峰,并把阈值设置成波谷对应的像素值.可以证明,当物 体的尺寸和背景相等时,这样选取阈值可使误分类概率达到 极小值.在大多数情况下,由于直方图在波谷附近的像素很 稀疏,因此,阈值的选取对图像分割影响不大. 这一方法可推广到具有不同灰度均值的多物体图像 中.假设有n个物体,其强度值的正态分布参数为 ,背景也 服从正态分布 .如果这些均值明显的不同,方差值很小,且 没有小尺寸物体,那么图像直方图将包含n+1个波峰,并可 确定波谷的位置 ,落入每一个间隔 中的所有像素被分配给对 应的物体,如图4.2所示.
i 1
R
n
i
I
4.2.1 自动阈值化法
• 为了使分割更加鲁棒,系统应能自动选择阈值.基于 场景中的物体、环境和应用域等知识的图像分割算法比基 于固定阈值算法更具有普遍性。这些知识包括:对应于物 体的图像灰度特性,物体的尺寸,物体在图像中所占的比 例,图像中不同类型物体的数量等。图像灰度直方图就是 一种灰度特性,它是指图像所有灰度值出现的相对频率。 • 使用上述知识并在无人介入的情况下自动选取阈值的 方法称为自动阈值化方法。自动阈值化算法通常使用灰度 直方图来分析图像中灰度值的分布,并使用特定应用域知 识来选取最合适的阈值。由于所用的知识具有普遍性,因 此大大增加了算法的应用范围。
在算法4.2中,区域 是区域核,区域 是边缘区(也 称中间区或过渡区),区域 是背景。把边缘区域中邻接 核区域的像素点归并到核区域,使核区域得到增长。核区 域增长结束后,剩下哪些不属于核区域的像素为背景像素。 区域增长的双重阈值算法体现了灰度相似性和空间接近性。 边缘区的像素灰度值十分接近核区域像素灰度值是由于两 个区域的像素点集合在直方图意义下是相邻的,而边缘区 的像素在空间上接近核区域像素是由于它们是邻接点。
本章内容
• • • • • 4.1 区域和边缘 4.2 分割 4.3 区域表示 4.4 分裂和合并 4.5 区域增长
4.1 区域和边缘
• 图像区域划分有两种方法:一种是基于区域的方法, 另一种是使用边缘检测的轮廓预估方法。在基于区域的方 法中,把所有对应于一个物体的像素组合在一起,并进行 标记,以表示它们属于一个区域,这一处理过程称为分割。 图像分割中的两个最基本的原则是数值相似性和空间接近 性。 • 在简单的情况下,可以通过阈值法和连通成份标记法来 进行图像分割。对于复杂的图像,可以使用更高级的方法 实现图像分割。分割也可以通过求取区域边界上的像素来 进行。这些像素点(也称为边缘)可以通过搜寻邻近像素 的方法来得到。由于边缘像素是在边界上,在边界两边的 区域具有不同的灰度值,这样,区域的边界可以通过测量 邻近像素差值来求取。尽管边缘检测可能使用诱导特性 (如纹理和运动)来检测边缘。但大多数边缘检测器仅使 用强度特性作为边缘检测的基础。 • 本章将讨论区域的基本概念,主要集中在两个问题上:图 像分割和区域表示。
4.3 区域表示
• 区域有许多应用,也有许多种表示方法.不同的表示 方法有着不同的应用.一些应用只需计算单个区域,而另 一些则需要计算图像各区域的关系.本节将讨论几种区域 表示方法并研究它们的特性.需要指出,区域完全可以表 示成封闭轮廓,有关表示方法将在第七章讨论.
•
大多数区域表示方法可以归纳为下面三种类型:阵列 表示,层级表示,基于特征的区域表示.
(1)金字塔型 阵列图像的金字塔型(pyramid)表示包含了 原图像和原图像的 个递减图像,其中n是2的指数幂, n / 2 /4 1 1 其它图像分别是 , n / 2 n / 4 ,n ... , 阵列。 在图像的金字塔型表示中,L层的像素是通过对L+1 层的若干像素组合得到的。在顶层或0层,图像表 示为单一像素;而底层则是原始图像或未被递减的 图像。某一层的一个像素表示下一层的几个像素的 合成信息。图4.5所示的是一幅图像及其金字塔型 递减图像。其中金字塔型图像是通过求简单的 2X2 邻域的均值得到。当然,构想其它策略来获取递减 分辨率图像是完全可能的。同样,以非线性的方法 来构造金字塔型表示方法也是可能的。需要补充说 明的是,整个金字塔型图像满足维数为2的线性阵 列 。 (22级数 )
4.2 分割
•
P() ,求图 已知一幅图像像素集 I 和一个一致性谓词 像 表示成n个区域 集合的一种划分:
• •
(4.1) 一致性谓词和图像划分具有如下特性,即任何区域满 足如下谓词: P( Ri ) T rue (4.2) 任何两个相邻区域不能合并成单一区域,必满足谓词: • (4.3) P( Ri R j ) False • 一致性谓词 定义了在区域 上的所有点与区域模型的 相似程度。把一幅灰度图像转换成二值图像是图像分割的 最简单形式。用于求取二值图像的阈值算法可以推广到求 取多值图像。
T
重复2-4步,直到 和 的均值不再变化.
2
( 1 2 )
(3) 自适应阈值化方法 如果场景中的照明不均匀,那么上述的自动阈值化方 法就不能使用。显然,在这种情况下,一个阈值无法满足 整幅图像的分割要求。处理不均匀照明或不均匀灰度分布 背景的直接方法是首先把图像分成一个个小区域,或子图 像,然后分析每一个子图像,并求出子图像的阈值。比如, ij m个子图像,并基于第 m 把图像分成 子图像的直方图 T 1 i, ),图像分割的最后 jm ij 来选择该子图像的阈值 ( 结果是所有子图像分割区域的逻辑并。这一算法如图4.3 所示。
(4) 变量阈值化方法 在不均匀照明条件下的另一种实用的阈值化方法是使 用简单的函数,如平面、二次曲面等,来逼近不均匀照明 下的物体图象与背景图象之间的分界面。分界面在很大程 度上是由背景灰度值确定的。例如,图4.4(a)是在不 均匀照明下获取的图像,其中物体上一部分点的灰度值大 于背景点的灰度值,而物体的另一部分点的灰度值则小于 背景点的灰度值,图4.4(d)和(e)是取直方图的两个 波谷值 和 作为阈值得到的二幅二值图象。显然,不存在 一个阈值可以很好地分割图像。如果用一个平面来拟合背 景灰度值,则目标很容易从背景中分离出来,如图4.4 (f)—(j)所示.原图像与背景拟合平面之差形成规范 化图像,在规范化图像中,目标的灰度值大于背景灰度值, 即图像直方图有显著的波谷存在,因此,目标很容易从背 景图像中分离出来。