机器视觉算法基础(DOC)
机器视觉的算法原理与实现方法
机器视觉的算法原理与实现方法机器视觉是一种使用计算机和相机等设备进行图像及视频处理的技术，广泛应用于工业自动化、智能交通、医学影像、安全监控等领域。
为了实现机器视觉的自动化处理，需要借助算法来实现图像数据的提取、分析和识别。
本文将介绍机器视觉的算法原理和实现方法。
一、图像处理算法原理1. 图像获取与预处理图像处理的首要任务是获取图像数据，并对图像进行预处理，以提高图像质量和减少噪声干扰。
图像获取可通过相机等设备采集图像，预处理包括图像去噪、图像增强、图像平滑等操作。
预处理的目的是提供清晰、准确的图像数据供后续算法处理。
2. 特征提取与表示特征提取是机器视觉中的关键环节，用于从图像数据中提取代表性的特征，以便后续的图像识别和分析。
常用的特征提取算法包括边缘检测、角点检测、尺度不变特征变换（SIFT）等。
特征表示可以将提取出的特征进行描述和编码，以便于后续的匹配和识别。
3. 目标检测与跟踪目标检测算法用于从图像中定位和识别感兴趣的目标物体。
常用的目标检测算法包括基于颜色、形状、纹理等特征的方法，如背景建模法、Haar特征级联分类器等。
目标跟踪算法用于在视频序列中追踪目标物体的位置和运动轨迹，常用的算法有卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
4. 图像分割与分析图像分割是将图像划分为若干个具有相似特征的区域，以便进行局部分析和处理。
常用的图像分割算法包括阈值分割、边缘分割、基于聚类的方法等。
图像分析可以对分割后的区域进行形状、颜色、纹理等特征的分析，从而实现对图像内容的深入理解和描述。
二、机器视觉的实现方法1. 传统机器视觉方法传统的机器视觉方法主要基于图像处理和模式识别技术，采用人工设计的特征提取算法和机器学习方法。
这些方法依赖于人工构建的特征和分类器，具有较好的准确性和鲁棒性。
常见的传统机器视觉方法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。
2. 深度学习方法近年来，深度学习在机器视觉领域取得了重大突破。
机器视觉常见算法
机器视觉常见算法机器视觉是一种利用计算机视觉技术，对图像或视频进行分析与理解的技术，广泛应用于人脸识别、图像检测、图像分割、目标跟踪和医学影像等领域。
在机器视觉领域中，常见的算法包括边缘检测、图像分割、特征提取和目标识别等。
下面将详细介绍这些常见的机器视觉算法。
边缘检测是机器视觉中常用的初级图像处理方法，其目的是找到图像中明显的边缘。
常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny边缘检测算法。
Sobel算子基于图像的梯度信息，通过对图像进行一阶偏导得到边缘信息。
Prewitt算子也是一种基于梯度的边缘检测方法，其计算方式与Sobel算子类似。
Canny边缘检测算法是一种基于多阶段处理的边缘检测方法，通过高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值等步骤来提取图像的边缘。
图像分割是将图像分割成不同的区域或物体的过程。
常见的图像分割算法包括基于阈值的分割、基于聚类的分割和基于边缘的分割。
基于阈值的分割算法将图像根据灰度阈值进行分割，其中最常用的算法是Otsu算法和基于区域生长的分割算法。
基于聚类的分割算法将图像像素分为不同的类别，如K-means 算法和谱聚类算法。
基于边缘的分割算法利用图像中的边缘信息进行分割，如基于水平集的分割算法和基于GrabCut的分割算法。
特征提取是将图像中的信息转化为数值特征的过程，常用于后续的目标识别和图像检测任务中。
常见的特征提取算法包括HOG特征、SIFT特征和CNN特征。
HOG特征（方向梯度直方图）是一种用于物体检测的特征描述子，通过计算图像中局部区域的方向梯度直方图来表达图像的特征。
SIFT特征（尺度不变特征变换）是一种用于图像匹配和目标识别的局部特征描述子，通过计算图像中的尺度和旋转不变的特征点来表达图像的特征。
CNN特征（卷积神经网络特征）是一种通过卷积神经网络提取图像特征的方法，具有较高的识别准确率。
目标识别是机器视觉中的核心任务之一，主要通过对图像中的目标进行分类或定位来实现。
机器视觉系统中的算法设计
机器视觉系统中的算法设计在现代科技领域中，机器视觉系统被广泛应用于图像识别、目标检测、医疗诊断等方面，并在各行各业中具有重要的应用价值。
而机器视觉系统中的算法设计则是其核心之一，决定着其性能和精度，也是研究人员持续追求的方向。
一、机器视觉系统的基础知识机器视觉系统的基础知识主要包括数字图像处理、计算机视觉和机器学习等方面。
其中，数字图像处理是图像预处理的过程，包括图像增强、滤波、边缘检测等，为计算机视觉和机器学习提供了可用的数据；计算机视觉是指将数字图像转化为可用的信息，如物体的位置、形状、尺寸等；而机器学习则是一种方法，让机器能够自主学习，逐渐提高算法的准确性和可靠性。
二、机器视觉系统中的算法设计在机器视觉系统中，算法设计一般分为以下几个步骤：1. 问题定义：定义需要解决的问题和任务，例如目标检测、图像识别等。
2. 数据收集和预处理：收集数据并进行预处理，消除噪声、归一化等，以提高数据的质量和准确性。
3. 特征提取：从原始数据中提取出与任务相关的特征，常见的特征包括形状、纹理、颜色等。
4. 特征选择：根据任务要求选择合适的特征，减少数据的维度，提高算法效率和精度。
5. 建模和训练：选择合适的模型，并将数据用于模型训练，提高算法的准确性和泛化能力。
6. 测试和评估：用测试数据验证算法的性能和可靠性，并进行评估和改进。
三、常用的机器视觉算法常用的机器视觉算法包括但不限于以下几种：1. 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)：是一种基于深度学习的算法，特别适用于图像处理和识别。
CNN基于对图像的卷积操作，将卷积得到的结果作为图像的特征。
2. 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)：是一种基于监督学习的分类算法，经常被用于机器视觉中的目标检测和图像分类。
SVM以数据样本之间的间隔为标准，选取离决策边界最近的数据点作为支持向量，达到分类目的。
机器视觉旋转中心三点算法__概述说明以及解释
机器视觉旋转中心三点算法概述说明以及解释1. 引言1.1 概述机器视觉是计算机科学和工程技术领域中的一个重要研究分支，它通过模拟人类视觉系统来使计算机能够感知和理解图像或视频。
机器视觉旋转中心三点算法是这一领域中的一种重要算法，它主要用于确定图像或视频中物体的旋转中心，进而实现对物体的定位和姿态识别。
在传统的机器视觉旋转中心算法中，常常需要使用多个标定点或复杂的标定板来进行标定，从而得到旋转参数。
然而，在真实应用中获取准确且稳定的标定数据并不容易，因此亟需一种简化且可靠的方法来解决这个问题。
机器视觉旋转中心三点算法就是为了满足这一需求而提出的新方法。
1.2 文章结构本文将围绕着机器视觉旋转中心三点算法展开讨论。
首先，在第二部分将介绍该算法的原理、步骤以及应用场景；接下来，在第三部分将对该算法进行概述说明，包括介绍什么是机器视觉旋转中心三点算法、算法的背景与意义以及算法的特点与优势；然后，在第四部分将详细解释算法的具体实现细节、关键步骤和思路，并通过实例演示和案例分析对其进行进一步说明；最后，在第五部分中将对整篇文章进行结论总结，并展望未来该领域的研究方向和发展趋势。
1.3 目的机器视觉旋转中心三点算法在工业生产、医学影像、智能安防等领域具有广泛应用前景。
本文旨在提供一个全面的概述，以便读者可以更深入地理解该算法的原理和应用，并为相关领域的研究人员和工程师提供参考和启发。
通过本文，我们希望能够促进机器视觉旋转中心三点算法在实际应用中的推广和发展，从而进一步推动机器视觉技术的发展和创新。
2. 机器视觉旋转中心三点算法2.1 算法原理机器视觉旋转中心三点算法是一种用于确定物体旋转中心的方法。
其原理基于物体在不同角度下的投影信息，通过分析三个关键投影点的位置和特征来确定旋转中心。
该算法利用了图像处理和几何分析技术，可以在没有先验知识的情况下进行准确的旋转中心确定。
2.2 算法步骤这里将介绍机器视觉旋转中心三点算法的主要步骤：步骤1：获取原始图像和目标物体。
机器视觉基础
距 离
10m
Usb2.0 1394a 1394b
GigE
480Mbps
400Mbps 800Mbps 1000Mbps
5m
4.5m
4.5m 100m
Ethernet
100Mbps 100m
优 势
1.带宽高 2.有带预处理功能的采集设 备 3.抗干扰能力强
1.易用 2.价格低 3.多相机
1.易用，价格低，多 相机 2.传输距离远，实际 线缆可达到17.5m， 光纤传输可达100m 3.有标准DCAM协议 4.CPU占用最低
03
绿色滤色 镜
02
红色滤色 镜
01
无滤色镜
相机
工业相机有多种类型
常见的分类方式如下 ○ 黑白相机和彩色相机 ○ 面阵相机和线阵相机 ○ CCD相机和CMOS相机 ○ 模拟相机，数字相机，智能相机
相机
CameraLink
速 度
Base: 1.5Gbps Medium: 3.8Gbps Full: 5.1 Gbps
特征检测
• 多出/缺损特征以及缺陷检测 • 方法…
➢ 灰度分析 ➢ 灰度百分比 ➢ 像素统计
➢ Blob 分析 ➢ 灰度像素聚合 ➢ 通过大小以及外形过滤
➢ 模式匹配 ➢ 模板匹配 (可训练) ➢ 结果 – 条形码, 字符读取（OCR）等
特征检测 – Average Intensity/Cont rast
光电探测器网格 (像素阵列) 转换光亮度级别成电子信号 CCD vs. CMOS – 转换方式不同
CCD & CMOS
灰度
•
灰度像素深度
➢ 转换光亮度级别成可测量信号级别
➢ 0 – 255 (0 – 黑, 255 – 白)
《机器视觉基础》课件
安全监控
要点一
总结词
机器视觉在安全监控领域的应用，能够提高安全防范能力 和监控效率。
机器视觉的优势与挑战
优势
非接触式、高精度、高效率、高可靠 性、可实现自动化和智能化等。
挑战
数据量大、计算复杂度高、对光照和 角度敏感、对遮挡和噪声的鲁棒性差 等。
02
机器视觉系统组成
图像获取
图像获取是机器视觉系统的第一步， 负责将目标物体转化为数字图像，以 便后续处理。
图像获取的关键在于获取高质量的图 像，以便后续处理能够准确地进行特 征提取和目标识别。
基于概率统计的算法
总结词
利用概率统计理论，对图像中的目标进行识别和分类的方法。
详细描述
基于概率统计的算法通过建立目标模型，利用概率分布和统计规律对图像中的目标进行识别和分类。 该算法具有较强的鲁棒性和适应性，能够处理一些复杂的视觉任务，如目标跟踪、场景识别等。
基于深度学习的算法
总结词
利用深度神经网络对图像进行层次化特征提取和分类的方法。
VS
详细描述
机器视觉技术被广泛应用于工业生产线上 ，对产品进行外观、尺寸、缺陷等方面的 检测。通过高精度的图像采集和处理，机 器视觉系统能够快速准确地识别出不合格 品，并自动剔除或进行分类，从而提高生 产效率和产品质量。
农业检测
总结词
机器视觉在农业领域的应用，有助于提高农 产品的产量和质量。
详细描述
03
02
角点检测
机器视觉算法原理
机器视觉算法原理概述机器视觉是一门研究如何让计算机像人一样“看”和“理解”图像和视频的领域。
机器视觉算法原理是机器视觉中的核心内容，它涵盖了计算机视觉、图像处理和模式识别等多个学科的知识。
本文将深入探讨机器视觉算法原理的相关内容。
机器视觉基础知识在了解机器视觉算法原理之前，有一些基础知识是必不可少的。
1. 图像的表示图像可以由像素组成，每个像素包含了图像在特定位置的颜色信息。
常见的图像表示方法有灰度图和彩色图。
灰度图只使用一种颜色通道来表示，而彩色图使用红、绿、蓝三个颜色通道来表示。
2. 图像预处理在应用机器视觉算法之前，通常需要对图像进行一些预处理操作，以提高算法的效果。
常见的图像预处理方法包括图像平滑、边缘检测、图像增强等。
3. 特征提取特征提取是机器视觉算法中的重要步骤，它将图像中的有用信息提取出来，以便后续的处理和分析。
常见的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
机器视觉算法原理1. 图像分类图像分类是机器视觉中的一个重要任务，它的目标是将输入的图像分为不同的类别。
图像分类的算法原理通常包括以下几个步骤： 1. 收集训练数据集，包括不同类别的图像样本； 2. 提取图像的特征； 3. 选择合适的分类算法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等； 4. 使用训练数据集对算法进行训练； 5. 对输入的新图像进行特征提取，并使用训练好的分类器进行分类。
2. 目标检测目标检测是机器视觉中的另一个重要任务，它的目标是在图像中找出物体的位置和边界框。
目标检测的算法原理通常包括以下几个步骤： 1. 提取图像的特征，如Haar特征、HOG特征等； 2. 使用特定的检测算法，如级联分类器、深度学习网络等； 3. 在图像中搜索目标，并使用分类器进行目标判断； 4. 如果目标存在，确定目标的位置和边界框。
3. 图像分割图像分割是将图像分成不同的区域或对象的任务。
图像分割可以用于图像理解、目标检测等应用。
机器视觉算法基础
机器视觉算法基础机器视觉是一种通过计算机对图像或视频进行处理和分析，使计算机能够“看”的技术。
机器视觉算法是实现机器视觉的关键，它通过处理图像数据，提取特征和进行分类来实现对图像的理解和分析。
1. 图像处理算法：图像处理是机器视觉算法的基础，它主要包括对图像进行去噪、增强、模糊、滤波等处理。
常用的图像处理算法有拉普拉斯算子、Sobel算子、高斯平滑等。
2.特征提取算法：特征提取是机器视觉算法的核心，它通过对图像进行特征提取，将图像转化为可以用于分类或识别的特征向量。
常见的特征提取算法有边缘检测算法、角点检测算法、纹理特征提取算法等。
3. 目标检测算法：目标检测是机器视觉中的一个重要任务，它主要用于检测图像中的目标并标定其位置。
常见的目标检测算法有Haar特征级联、HOG特征+SVM、深度学习中的R-CNN、YOLO等。
4.图像分割算法：图像分割是将图像划分为若干个具有独立语义的区域的过程，它是很多图像处理和图像理解任务的前置步骤。
常见的图像分割算法有基于阈值的分割算法、基于区域的分割算法、基于边缘的分割算法等。
5. 目标识别与分类算法：目标识别与分类是机器视觉中的核心任务之一，它主要用于将图像中的目标识别出来并进行分类。
常见的目标识别与分类算法有SVM、Boosting、深度学习中的CNN等。
6.全景图像拼接算法：全景图像拼接是将多张图像拼接成一张全景图像的过程，它在虚拟现实、增强现实等领域有着广泛的应用。
常见的全景图像拼接算法有特征匹配、RANSAC算法、图像融合算法等。
7.三维重建算法：三维重建是将二维图像或视频恢复为三维场景的过程，它在计算机辅助设计、虚拟现实等领域有着重要的应用。
常见的三维重建算法有立体视觉匹配算法、结构光三维重建算法、飞行时间法三维重建算法等。
以上只是机器视觉算法中的一部分基础算法，机器视觉的发展离不开这些基础算法的支撑。
随着深度学习的发展，越来越多的神经网络算法应用于机器视觉中，进一步推动了机器视觉的发展。
机器视觉基础
机器视觉基础机器视觉是一种让计算机系统具备解释和理解图像或视频的能力的技术。
它模拟了人类视觉系统的工作方式，通过摄像头或其他传感器捕获图像，并对图像进行处理和分析，从而实现对图像内容的理解和识别。
机器视觉技术已经在各个领域得到广泛应用，包括工业自动化、医疗诊断、安防监控、无人驾驶等。
在机器视觉的基础上，计算机系统可以实现识别和分类图像中的物体、人脸或文字，检测图像中的运动物体，测量物体的尺寸和形状，甚至实现对图像内容的理解和推理。
这些功能的实现离不开图像处理、模式识别、机器学习和人工智能等技术的支持。
图像处理是机器视觉的基础，它包括对图像进行预处理、特征提取和特征匹配等步骤。
预处理是为了提高图像质量，包括去噪、锐化、增强对比度等操作；特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，如边缘、纹理、颜色等；特征匹配是指将提取出的特征与已知的模式进行对比，从而实现对图像内容的识别和分类。
模式识别是机器视觉的核心技术之一，它是通过对图像中的特征进行分类和识别，从而实现对图像内容的理解。
模式识别包括监督学习和无监督学习两种方式。
监督学习是在已知样本的基础上进行训练，从而建立起分类器或识别器；无监督学习则是在没有标注样本的情况下进行特征聚类和模式识别。
机器学习是机器视觉的另一个重要支撑技术，它是指通过对大量数据进行学习和训练，从而实现对图像内容的自动识别和分类。
机器学习包括监督学习、无监督学习和强化学习等方式。
监督学习是在已知标注数据的基础上进行模型训练，无监督学习则是在没有标注数据的情况下进行模式发现，强化学习则是通过与环境的交互学习来获得最优策略。
人工智能是机器视觉的终极目标，它是指让计算机系统具备类似于人类的智能和思维能力。
人工智能技术包括知识表示、推理推断、自然语言处理等多个方向，通过结合机器视觉技术，可以实现对图像内容的高级理解和智能决策。
总的来说，机器视觉基础是机器视觉技术发展的基石，它包括图像处理、模式识别、机器学习和人工智能等多个方向。
机器视觉技术的基础原理与图像处理方法
机器视觉技术的基础原理与图像处理方法机器视觉技术是指让计算机通过摄像机等设备获取图像信息，并通过图像处理算法来实现对图像的分析、理解以及决策。
在工业、医疗、安防、交通等领域，机器视觉技术发挥着越来越重要的作用。
本文将介绍机器视觉技术的基础原理和常用的图像处理方法。
机器视觉的基础原理主要包括图像的获取、图像的处理和图像的分析三个方面。
图像的获取是机器视觉的第一步，通常使用摄像机或其他传感器将物体的视觉信息转化为数字信号。
摄像机中的图像传感器负责将光信号转化为电信号，然后经过模数转换，数字信号就能被计算机处理。
在图像的获取过程中，要考虑光照、目标运动等因素，以获得清晰、准确的图像。
获得图像后，需要进行图像的处理。
图像处理的目标是增强图像特征、去除图像噪声、调整图像亮度、对比度等，以便于后续的分析。
常用的图像处理方法包括滤波、边缘检测、直方图均衡化、图像去噪等。
其中，滤波是常用的图像处理方法之一，可以去除图像中的噪声，增强图像的细节。
边缘检测能够提取出图像中的边缘信息，对于目标检测、识别等任务非常重要。
直方图均衡化可以调整图像的亮度、对比度等，使得图像更加清晰、鲜明。
图像去噪是去除图像中的干扰信号，保留图像细节的方法。
图像的分析是机器视觉的核心任务，其目的是通过对图像的处理和解析来理解图像中的内容。
图像分析的主要方法包括特征提取、目标检测与识别、图像分割等。
特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，以便于后续的目标检测和识别。
常用的特征包括边缘、纹理、颜色等。
目标检测与识别是将图像中的目标进行识别和分类，常用的方法包括模板匹配、分类器（如支持向量机、卷积神经网络）等。
图像分割是将图像分成若干个具有独立意义的子区域，常用的方法有阈值分割、基于区域的分割、基于边缘的分割等。
除了基本的图像处理方法外，机器视觉还涵盖了很多高级的图像处理方法，如深度学习、三维重建、运动分析等。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过大量的图像数据进行训练，可以实现图像的分类、分割等任务。
常用的机器视觉算法及应用
常用的机器视觉算法及应用
机器视觉技术在许多领域中得到广泛应用，例如工业生产、医疗诊断、安全监控等。
本文将介绍常用的机器视觉算法及应用。
1. 图像处理
图像处理是机器视觉的基础，主要包括图像增强、图像滤波、图像分割、边缘检测等。
图像处理可以使图像更加清晰、更易于分析，有助于后续的算法处理。
2. 特征提取
特征提取是机器视觉中非常重要的一环，它可以将图像中的信息进行抽象和归纳，从而得到更高层次的特征。
特征提取算法有SIFT、SURF、HOG等，这些算法可以提取出图像中的纹理、形状等特征。
3. 目标检测
目标检测是机器视觉中常用的算法之一，它可以在图像中自动识别物体。
常用的目标检测算法包括Haar特征分类器、Cascaded Pose Regression等。
目标检测在许多领域中得到广泛应用，例如自动驾驶、人脸识别等。
4. 目标跟踪
目标跟踪是机器视觉中的另一项重要任务，它可以在图像中跟踪物体的运动轨迹。
目标跟踪算法有Kalman滤波、Particle Filter等，它们可以实现对物体的准确跟踪。
5. 三维重建
三维重建是机器视觉中的高级算法，它可以从多张图像中恢复出物体的三维结构。
三维重建算法有立体匹配、结构光等，它们可以实现对物体的精确重建，并在工业设计、医疗诊断等领域中得到广泛应用。
总之，机器视觉算法涉及的领域非常广泛，从图像处理到三维重建，各种算法都有各自的优缺点和适用场景。
在实际应用中，需要根据具体的任务和场景选择适合的算法。
机器视觉基础知识
机器视觉基础知识
机器视觉基础知识是指基于人类视觉系统原理和计算机科学技术，通过视觉传感器获取并解析图像信息，实现对图像的理解、分析和处理的一门技术。
机器视觉技术在工业、医疗、安防等领域得到广泛应用，其基础知识包括以下几个方面：
1. 图像采集：机器视觉系统通过摄像机、激光雷达等视觉传感器采集图像信息，获取目标物体的外在特征。
2. 图像预处理：为了提高图像的质量和准确性，需要对采集到的图像进行去噪、滤波、增强等处理。
3. 特征提取：通过图像处理算法，提取目标物体的形状、颜色、纹理等特征，作为后续处理的基础。
4. 目标检测：通过特定的算法，实现对图像中目标物体的自动识别和定位，为后续的分析和决策提供基础。
5. 图像分割：将图像分为不同的区域，为目标的进一步分析和处理提供基础。
6. 物体跟踪：对连续的图像序列中的目标物体进行跟踪，分析其运动轨迹和状态变化。
7. 三维重建：通过多视角的图像信息，实现对目标物体的三维重建，为后续的仿真和虚拟现实应用提供基础。
机器视觉技术的发展和应用，需要深入掌握以上基础知识，结合实际应用场景，灵活运用各种算法和技术手段，不断提升机器视觉系统的性能和应用效果。
机器视觉常见算法
机器视觉常见算法摘要：一、机器视觉算法简介1.机器视觉的定义2.机器视觉算法的分类二、常见机器视觉算法1.边缘检测算法a.Sobel 算法b.Canny 算法2.特征提取算法a.SIFT 算法b.SURF 算法c.ORB 算法3.目标检测算法a.Haar 特征分类器b.HOG+SVM 算法c.Faster R-CNN 算法4.分类算法a.K-NN 算法b.支持向量机算法c.深度学习算法三、机器视觉算法的应用1.工业自动化检测2.图像识别与分类3.自动驾驶技术正文：机器视觉是一种利用计算机技术对图像进行处理、分析和理解的方法，以实现对物体的自动检测、识别、定位和跟踪等功能。
在机器视觉领域，有许多常见的算法，这些算法可以分为边缘检测算法、特征提取算法、目标检测算法和分类算法等。
边缘检测算法是机器视觉中的一种基本算法，主要用于检测图像中的边缘。
其中，Sobel 算法和Canny 算法是最常用的两种边缘检测算法。
Sobel 算法通过计算图像中像素点的梯度幅值来检测边缘，而Canny 算法则通过计算图像的梯度幅值和方向来检测边缘。
特征提取算法是机器视觉中另一种重要的算法，主要用于提取图像中的特征。
常见的特征提取算法包括SIFT 算法、SURF 算法和ORB 算法等。
这些算法通过提取图像中的关键点，描述符和匹配度来实现的。
目标检测算法是机器视觉中的另一个重要领域，主要用于检测图像中的目标。
常见的目标检测算法包括Haar 特征分类器、HOG+SVM 算法和Faster R-CNN 算法等。
这些算法可以实现对图像中目标的定位和分类。
分类算法是机器视觉中的另一个基本领域，主要用于对图像进行分类。
常见的分类算法包括K-NN 算法、支持向量机算法和深度学习算法等。
这些算法通过学习图像的特征来实现对图像的分类。
机器视觉算法广泛应用于工业自动化检测、图像识别与分类和自动驾驶技术等领域。
在工业自动化检测领域，机器视觉算法可以实现对产品的自动检测和分类，提高生产效率和降低成本。
机器视觉算法基础
机器视觉基于visual C++ 的数字图像处理摘要机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
它通过图像摄取装置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，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获取信息。
本文主要介绍的是数字图像处理中的一些简单应用，通过对图像进行滤波、增强、灰度变换、提取特征等处理来获取图像的信息，达到使图像更清晰或提取有用信息的目的。
关键字：机器视觉、灰度图处理、滤波、边缘提取、连通区域目录摘要 (2)目录 (3)1 概述 (4)2技术路线 (4)3实现方法 (5)3.1灰度图转换 (5)3.2 直方图均衡化 (6)3.3均值滤波和中值滤波 (6)3.4灰度变换 (7)3.5拉普拉斯算子 (8)4 轮廓提取 (9)5 数米粒数目 (15)6 存在的问题 ................................................................................................... 错误!未定义书签。
7 总结 ............................................................................................................... 错误!未定义书签。
8 致谢 ............................................................................................................... 错误!未定义书签。
参考文献 . (17)1 概述本次设计是根据“机器视觉”课程的作业要求，使用工具visual c++ 完成一些简单数字图像处理。
机器视觉技术基础教学教案(全)
机器视觉技术基础教学教案(全)字化的基本原理和数字图像的特点。
2.认识图像灰度直方图，掌握其作用和应用。
3.掌握图像像素间的关系，包括像素的大小、位置、颜色等。
4.介绍图像处理的一些基本方法，如图像增强、滤波、分割等。
5.拓展延伸：介绍一些常见的图像处理软件和工具，如Photoshop、MATLAB等。
归纳、总结：本节课主要介绍了图像与数字图像的概念与分类，图像数字化的基本原理，图像灰度直方图的作用和应用，以及图像像素间的关系。
同时，还介绍了一些基本的图像处理方法和常见的图像处理软件和工具。
结尾：鼓励学生课后进行练和实践，加深对图像处理基础知识的理解和掌握。
5分钟通过举例介绍，引出图像预处理的重要性和必要性。
讲授过程：详细介绍1.感兴趣区域（ROI）的截取。
2.图像的变换与校正。
3.增强图像的具体实现。
4.图像去噪。
5.图像平滑。
6.图像锐化。
7.图像二值化。
8.图像边缘检测。
归纳、总结：本节课对图像预处理的具体方法进行了详细介绍，使学生能够掌握图像预处理的具体使用方法。
结尾：鼓励学生课后进行实践，加深对图像预处理的理解和掌握。
换、动态聚类分割、分水岭算法等图像分割算法是常用的方法。
其中，阈值分割是最简单的方法，它将图像分为前景和背景两部分，通过选择合适的阈值来实现分割。
边缘检测是通过检测图像中的边缘来实现分割，常用的算法有Sobel算子、Canny算子等。
区域分割是将图像分为多个区域，常用的算法有基于区域生长的方法、基于分割树的方法等。
Hough变换可以检测图像中的直线、圆等形状，常用于工业检测等领域。
动态聚类分割是通过聚类算法将图像分为多个类别，常用的算法有K-means算法、谱聚类算法等。
分水岭算法是一种基于图像梯度的分割算法，常用于医学图像分割等领域。
归纳、总结：本节课主要介绍了图像分割的基本概念和常用算法。
了解这些算法有助于我们对图像进行更精确的分割，从而提取出我们所需要的信息。
结尾：鼓励学生课后复，拓展延伸相关算法的应用。
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。
机器视觉的算法和应用
机器视觉的算法和应用机器视觉（Machine Vision，简称MV）是一个非常重要的科技领域。
为了理解机器视觉，我们需要首先了解什么是图像。
图像是现实生活中前沿的数字表示，它们通过光散射和反射传输，经过了透镜的处理，然后被相机或者另外一种传感器捕获。
机器视觉技术就是使机器像人一样能够获取并理解图像。
而机器视觉的算法和应用更是使得机器视觉这个技术更加神奇，下面我们就来仔细探讨一下这个话题。
1. 机器视觉的算法1.1 目标检测算法目标检测算法就是在图像中识别出所有目标和物体的位置。
人类的眼睛很容易在图像中发现物体，但是对于机器来说就不容易。
目标检测算法是深度学习中最爆炸的一种技术，它的对象识别正确率已达到了最高的水平。
常见的目标检测算法包括RCNN （Region-based convolutional neural networks）, Fast RCNN, Faster RCNN, YOLO，SSD等算法。
1.2 图像分割算法图像分割算法就是将图像分割成若干块区域，而每个区域都有自己的属性。
这个过程可以通过色彩、纹理、区域和边缘来完成。
分割算法经常用于分析医学影像、道路标记和机器人视觉导航等方面。
常见的图像分割算法包括FCN (Fully Convolutional Network)、Mask R-CNN等。
1.3 图像识别算法图像识别算法就是在给出一张图像后判断出它里面有什么物体。
这个算法可以应用在医学诊断、监控安保、智能家具以及人脸识别等方面。
常用的算法有卷积神经网络和支持向量机，也被用来训练出具有良好识别效果的算法。
2. 机器视觉的应用2.1 安防监控安防监控是机器视觉的一个典型应用场景，例如公共场所人脸识别、车辆追踪、轨迹跟踪等方面。
而深度学习的目标检测算法也使得监控系统的异常检测和资源利用更加高效。
2.2 工业视觉工业视觉应用于工作流程中，可以提高生产效率，提高产品质量并减少人为造成的错误率。
机器视觉
三．图像处理的基础算法3.1引言机器视觉就是模拟动物的眼睛，完成对周围环境事物的感知、识别或理解。
机器视觉的感知是靠成像装置完成的，其主要任务是把视觉信息转换为计算机可以接收和处理的数字图像信息，常用的成像装置有CCD摄像机、扫描仪、红外摄像机和微波成像装置等。
图像信息的处理和识别从逻辑上可分为三个层次:基础处理、特征提取、模式识别与理解。
在成像过程中，因受各种条件的限制和许多随机因素的干扰，由成像装置获得的数字图像必须要经过基础处理。
图像的基础处理主要完成原始图像的噪声过滤、灰度校正、儿何校正、图像增强和伪彩色处理等。
图像的特征提取就是从大量图像数据中，提取有利于图像识别和理解的土要特征量，用有限的特征来描述原始图像中的目标。
图像的特征主要包括形状特征、纹理特征、结构特征和颜色特征等。
特征的提取方法主要有区域分割、边缘检测和纹理分析等。
模式识别和理解就是根据己有的特征参数，采用相应的识别匹配方法，完成对目标物的识别、分类或理解。
模式识别的方法大致可分为统计决策法、句法结构法、模糊判决法和人工智能法四种。
由于图像的基础处理算法面对的是大量的原始图像数据，所以基于机器视觉技术的废石检测系统，识别和分级的实时性和准确性在很大程度上取决于基础处理算法的好坏。
所以本课题对废石检测中常用的图像基础处理算法进行了研究、比较和分析，确定了适合废石检测的图像预处理算法，为实现废石检测和分级奠定基础。
3.2 图像灰度化彩色CCD系统一般是以RGB颜色模型为标准模型，通过每个像素的红((R)、绿(G)、蓝(B)感光器件的感光量产生24位色彩空间。
经过彩色图像采集卜的采样、量化，得到24位真彩图像。
在对图像进行处理和分析时，为减少数据处理量、加快处理速度，一般先要把彩色图像作灰度变换，转换为灰度图像。
灰度化方法：灰度图像是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像。
灰度值Y一般位于某个范围之内:Ymin ≤≤ Ymax (3-1)Y理论上要求Y仅为正的，且为有限值，区间[Ymin ，Ymax]称为灰度级。
理解机器视觉算法的基础概念与应用细节
理解机器视觉算法的基础概念与应用细节机器视觉是计算机科学领域中的一个重要分支，它通过模拟人类视觉系统来使计算机能够理解和解释图像或视频数据。
机器视觉算法是机器视觉的核心，它通过一系列的图像处理和分析技术，实现对图像或视频数据的自动识别、分析和理解。
本文将介绍机器视觉算法的基础概念和应用细节。
一、图像处理技术图像处理是机器视觉算法的基础，它包括图像预处理、特征提取和图像分割等技术。
图像预处理主要是对图像进行去噪、增强和尺寸归一化等操作，以提高后续处理的效果。
特征提取是指从图像中提取出能够代表图像内容的特征，常用的特征包括颜色、纹理和形状等。
图像分割是将图像分成若干个区域，每个区域具有相似的特征，常用的分割方法有阈值分割、边缘检测和区域生长等。
二、目标检测与识别目标检测与识别是机器视觉算法的核心任务之一，它通过对图像或视频数据进行分析，识别出其中的目标物体。
常用的目标检测与识别方法有基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法主要是通过提取图像的特征，然后使用分类器进行目标识别。
而基于深度学习的方法则是利用深度神经网络进行端到端的目标检测和识别，具有更高的准确率和鲁棒性。
三、图像分类与分析图像分类与分析是机器视觉算法的另一个重要任务，它通过对图像进行分类和分析，实现对图像内容的理解和解释。
常用的图像分类与分析方法有基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法主要是通过提取图像的特征，然后使用分类器进行图像分类。
而基于深度学习的方法则是利用深度神经网络进行端到端的图像分类和分析，具有更高的准确率和鲁棒性。
四、三维重建与立体视觉三维重建与立体视觉是机器视觉算法的一个重要应用领域，它通过对多个图像或视频数据进行分析，实现对三维场景的重建和理解。
常用的三维重建与立体视觉方法有立体匹配和结构光扫描等。
立体匹配是通过对两个或多个图像进行匹配，计算出对应点的深度信息，从而实现对三维场景的重建。
而结构光扫描则是通过投射结构光到场景中，利用相机捕捉结构光的变形，计算出场景的三维形状。
机器视觉算法原理
机器视觉算法原理机器视觉算法是一种基于计算机视觉技术的算法，它可以通过计算机对图像和视频进行处理和分析，从而实现对图像和视频的自动识别、分类、跟踪、检测等功能。
机器视觉算法的原理主要包括图像处理、特征提取、分类器设计等几个方面。
图像处理是机器视觉算法的基础，它主要包括图像预处理、图像增强、图像分割等几个方面。
图像预处理是指对原始图像进行去噪、平滑、锐化等处理，以提高图像质量和减少噪声干扰。
图像增强是指对图像进行对比度、亮度、色彩等方面的调整，以使图像更加清晰、鲜明。
图像分割是指将图像分成若干个区域，以便进行后续的特征提取和分类。
特征提取是机器视觉算法的核心，它主要包括特征选择、特征提取、特征降维等几个方面。
特征选择是指从原始图像中选择最具有代表性的特征，以便进行后续的分类和识别。
特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，以便进行后续的分类和识别。
特征降维是指将高维特征空间降到低维特征空间，以便进行后续的分类和识别。
分类器设计是机器视觉算法的关键，它主要包括分类器选择、分类器训练、分类器测试等几个方面。
分类器选择是指从多种分类器中选择最适合的分类器，以便进行后续的分类和识别。
分类器训练是指利用已知的样本数据对分类器进行训练，以便进行后续的分类和识别。
分类器测试是指利用未知的样本数据对分类器进行测试，以评估分类器的性能和准确度。
机器视觉算法是一种基于计算机视觉技术的算法，它可以通过计算机对图像和视频进行处理和分析，从而实现对图像和视频的自动识别、分类、跟踪、检测等功能。
机器视觉算法的原理主要包括图像处理、特征提取、分类器设计等几个方面，这些方面相互关联，共同构成了机器视觉算法的核心。
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机器视觉基于visual C++ 的数字图像处理摘要机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
它通过图像摄取装置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，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获取信息。
本文主要介绍的是数字图像处理中的一些简单应用，通过对图像进行滤波、增强、灰度变换、提取特征等处理来获取图像的信息，达到使图像更清晰或提取有用信息的目的。
关键字：机器视觉、灰度图处理、滤波、边缘提取、连通区域目录摘要 (2)目录 (3)1 概述 (4)2技术路线 (4)3实现方法 (5)3.1灰度图转换 (5)3.2 直方图均衡化 (6)3.3均值滤波和中值滤波 (6)3.4灰度变换 (7)3.5拉普拉斯算子 (8)4 轮廓提取 (9)5 数米粒数目 (15)6 存在的问题 ................................................................................................ 错误！未定义书签。
7 总结 ............................................................................................................ 错误！未定义书签。
8 致谢 ............................................................................................................ 错误！未定义书签。
参考文献 . (17)1 概述本次设计是根据“机器视觉”课程的作业要求，使用工具visual c++ 完成一些简单数字图像处理。
按照作业要求，本文介绍了以下五种处理的原理、实现方法和实现结果：1、24位彩色到灰度图的转换2、直方图均衡化3、均值滤波和中值滤波4、拉普拉斯算子5、灰度变换然后，本文着重介绍了一种轮廓提取的方法，对焊缝缺陷的轮廓进行提取，分析了该方法的优缺点、存在的问题、拟解决方法。
最后，根据课堂兴趣，分析了一种数连通区域的方法，对一幅含有米粒的图进行了举例。
2技术路线数字图像的处理方法很多，常用的有空域和频域的方法。
以灰度图为例，空域的方法是直接对各个像素的或某个像素区域进行变换，即f(x,y) —> g(x,y)，方法举例有均值滤波、中值滤波、微分运算、灰度变换等；频域的方法是通过傅里叶变换得到图像的频谱特征，再根据频率特性设计滤波器，达到预期的目的。
本文中举例的几种方法都是在空域进行的。
其界面设计如图2.1所示。
其中二值化处理、反相处理等是对单个像素点进行处理，均值滤波、轮廓提取是对一块像素区域进行处理。
图2.1 图像处理界面3实现方法3.1灰度图转换日常生活中获取的很多图像都是彩色图像，为方便处理，首先应该进行灰度图转换。
对于一幅位图，其结构由文件头、位图信息头、颜色信息和图像数据四部分组成。
从一幅24位真彩色图到灰度图的转换过程中，需要改变除需要修改文件的数据区以外，文件头、文件信息头的部分信息也要做相应计算修改。
本文采取了一种简单的方法，在不修改文件头、文件信息头的条件下，完成灰度图的转换，具体实现如下：1、已知原图像数据存储区为m_pData，新建一片存储区m_pData2；2、通过公式0.3*r+0.59*g+0.11*b得到各像素的灰度信息，存储在m_pData2中；3、将m_pData中各像素的r、g、b值设定为相应的灰度值；4、用m_pData中的数据进行显示和保存，用m_pData2中的数据进行计算。
这种实现方法的优点是不需要计算修改文件头，但是每次显示或者存盘都要将m_pData2中的数据复制到m_pData 中，比较麻烦。
3.2 直方图均衡化将图像从彩色转换到灰度图后，可以对其进行各种转换。
直方图均衡化是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。
这是对图像的非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同，适用于背景和前景都太亮或者太暗的图像。
一幅灰度级为[0,L-1]范围的数字图像的直方图是离散函数:h(r k ) = n k（r k 是第k 级灰度,n k 是图像中灰度级为r k 的像数个数）直方图均衡化的目的即通过点运算使得输入图像转化为在每一灰度级上都有相同的像素点数的输出图像，即输出图像的直方图是平的。
h(r k ) = wide*height/L（wide 、height 为图像的宽和高，单位：像素）为达到以上目的，灰度级为k 的像素应映射到的灰度级为：0(1),0,1,2, (1)j j n k L k L n s ==-=-∑ 其具体的实现步骤如下：1、统计直方图数组，用一个数组p 记录p[i]，即直方图分布;2、i 从1开始，令s[i] = s[i-1] + p[i]，即得到累积分布；3、一个数组L 记录新的s 的索引值：令L[i] = s[i] * (256-1)，这里默认L=256；4、依次循环每一个像素，取原图的像素值作为数组L 的下标值，取该下标对应的L 数组值为均衡化后的像素值。
3.3均值滤波和中值滤波由于在图像的形成、传输、和接收的过程中，不可避免的存在着外部干扰和内部干扰，会存在着一定的噪声，因此需要进行平滑或滤波。
改善图像质量的方法很多，这里简要描述常用的均值滤波和中值滤波。
均值滤波，即采用当前像素的邻域平均灰度值来代替原值，达到减弱噪声的目的。
特点是实现简单，有一定程度的滤波效果，但是是以图像模糊为代价的。
其实现步骤如下：1、取得原图像大下，新建数据区；2、循环取得各点像素值，根据设定的模板大小求取邻域内的像素平均值，放到新建的数据区；3、依次循环直至整幅图像处理完；4、将新建数据区的数据复制到原数据区。
中值滤波是采用当前像素的邻域内灰度值居中的像素值来代替原值，是一种统计滤波方式。
因为一些干扰噪声往往具有较大或较小的灰度值，因此可以被滤掉，对于椒盐噪声有较好效果。
其实现方法如下：1、取得原图像大小，新建数据区；2、循环取得各点像素值，根据设定的模板大小求取邻域内的像素中间值，放到新建的数据区；3、依次循环直至整幅图像处理完；4、将新建数据区的数据复制到原数据区。
3.4灰度变换在得到原图像灰度图的基础上，可以对原图像进行一些基本变换，达到便于分辨、滤除噪声、图像锐化等目的。
例如，二值化处理可以缩减图像信息量，便于实时处理；反色变换可以突出一些很亮的细节；对数变换可以压缩图像亮区的灰度值，拉伸暗区的灰度值，从而突出暗区的图像特征；幂次变换可以增强图像对比度……这里简要举例如下。
1、反转变换反色变换实现比较简单，只需要依次读取个像素点的灰度值，令其等于L-1-r （r为原灰度值）即可，不需要另外开辟内存空间。
2、幂次变换幂次变换即依次求取各个像素点的幂次即可，根据需要乘以相应系数，达到不同效果。
即：=s crγ在做幂次变换的过程中，当γ取值较大时易产生数据溢出现象，经过将s调整为长整型解决这个问题。
3、对数变换对数变换即依次求取各个像素点的对数，也可乘以相应系数，达到不同效果。
即：=+s c rlog(1)在以上处理中，可能会出现灰度值大于L-1或者小于0的情况，需要再进行线性变换处理，或者直接将小于0的灰度值设为0，将大于L-1的灰度值设为L-14、分段线性变换对原图像不同的像素值进行不同程度的变量或变暗处理能达到增强对比度或者突出某些细节的作用。
分段线性变换即是通过设定不同区域的处理方法达到不同处理效果的变换。
其实现方法如下：4.1、设定分段线性变换的两个转折点；4.2、新建数据区，大下为L；4.3、循环计算0——L-1各个像素值变换后的值，放到新建的数据区；4.4、依次循环每一个像素，取原图的像素值作为新建数据区的索引，取该索引对应的新建数据区的像素值。
4.5、依次处理直至整幅图像处理完毕。
这种方法先一次计算完0—L-1的所有灰度值对应的像素值，对于较大的图像可以节约计算量。
3.5拉普拉斯算子在实际的图像处理过程中，往往需要突出图像中的细节或增强被模糊了的图像细节，以便于识别或后续处理。
其基本方法是进行微分运算，找到变化较显著的点或线，即认为是边界。
通常可以用一阶微分和二阶微分。
一阶微分的极值处是边界点，二阶微分的过零点为边界点。
这里介绍一种基于二阶微分的图像增强方法：拉普拉斯算子。
拉普拉斯算子是x和y方向上的二阶微分相加得到的，是各向同性滤波器。
通过将该算子与原图像做卷积运算达到边缘提取的效果。
常用的算子有以下几种：程序实现方法如下：1、取得原图像大小，新建数据区；2、循环取得各点邻域像素值，根据设定的模板大小（这里是3*3）依次做卷积运算，放到新建的数据区；3、依次循环直至整幅图像处理完；4、将新建数据区的数据复制到原数据区。
通过拉普拉斯算子可以提取轮廓，但是同时也放大了噪声信号，所以可以先滤波，再提取轮廓。
另外，拉普拉斯算子与原图卷积之后，还要做过零检测，才能得到单像素边缘，这里略掉此步。
4 轮廓提取在了解了图像的基本处理方法的基础上，下面具体分析焊缝缺陷的轮廓提取。
这里以一副24位位图（如图4.1所示）为例。
图4.1 焊缝缺陷4.1构造CDib类在新建完一个单文档应用程序后，首先应构造一个图像处理的基类，用来封装位图的基本操作。
该类需完成文件的读写操作、位图信息获取、位图的显示等内容。
4.2灰度转换在打开位图后，首先需要进行灰度转换，将24位位图转换为灰度图，便于后续处理。
如前所述，这里的灰度转换只修改了数据区，未改变文件的文件头和位图信息头。
处理后图像如图4.2所示。
图4.2 灰度图4.3一阶微分对灰度图进行一阶微分处理，得到大致的轮廓。
处理后图像如图4.3所示。
图4.3 一阶微分（prewitt）4.4滤波对一阶微分后的图像进行滤波处理，保留裂纹的轮廓，衰减其余部分。
在这里进行了膨胀、腐蚀处理，处理后图像如图4.4所示。
图4.4 一阶微分滤波后图像4.5相加将滤波后的图像与原灰度图相加。
为了不至于显得太亮，对滤波后的图像进行了一次分段线性变换，将最大灰度值压缩到100。
处理后图像如图4.5所示。
图4.5 相加4.6轮廓提取最后对图像进行轮廓提取。
这里使用了Log算法（不完全）和canny算法。
比较结果显示canny算法（高低阈值分别取0.913和0.3）效果更优。
Canny算法的具体步骤包括以下几步：1、用高斯滤波器平滑图象；2、用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向；3、对梯度幅值进行非极大值抑制；4、用双阈值算法检测和连接边缘。