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    机器视觉应用方向及学习思路总结

    1、halcon软件提供的是快速的图像处理算法解决方案,不能提供相应的界面编程需求,需要和VC++结合起来构造MFC界面,才能构成一套完成的可用软件。 2、机器视觉在工业上的需求主要有二维和三维方面的 二维需求方面有:⑴识别定位;(2)OCR光学字符识别;(3)一维码、二维码识别及二者的结合;(4)测量类(单目相机的标定);(5)缺陷检测系列;(6)运动控制,手眼抓取(涉及手眼标定抓取等方面) 三维需求方面:(1)摄像机双目及多目标定(2)三维点云数据重构 3、要成为一名合格的机器视觉工程师必须具备以下三个方面的知识 (1)图像处理涉及以下几大领域: A、图像处理的基本理论知识(图像理论的基础知识) B、图像增强(对比度拉伸、灰度变换等) C、图像的几何变换(仿射变换,旋转矩阵等) D、图像的频域处理(傅里叶变换、DFT、小波变换、高低通滤波器设计) E、形态学(膨胀、腐蚀、开运算和闭运算以及凸壳等) F、图像分割(HALCON里的Blob分析) G、图像复原 H、运动图像 I、图像配准(模板匹配等) J、模式识别(分类器训练,神经网络深度学习等) 比较好的参考书籍有 经典教材:冈萨雷斯的《数字图像处理》及对应的MATLAB版 杨丹等编著《MATLAB图像处理实例详解》 张铮等编著《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与MATLAB实现》

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    【从零学习OpenCV 4】QR二维码检测

    二维码被广泛的应用在我们日常生活中,比如微信和支付宝支付、火车票、商品标识等。二维码的出现极大的方便了我们日常的生活,同时也能将信息较为隐蔽的传输。二维码种类多种多样,有QR Code、Data Matrix、Code One等,日常生活中常用的二维码是QR二维码,该二维码样式以及每部分的作用在图7-30给出。二维码定点方向有三个较大的“回”字形区域用于对二维码进行定位,该区域最大的特别之处在于任何一条经过中心的直线其在黑色和白色区域的长度比值都为1:1:3:1:1。二维码中间具有多个较小的“回”字形区域用于二维码的对齐,根据二维码版本和尺寸的不同,对齐区域的数目也不尽相同。

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    【从零学习OpenCV 4】分割图像——分水岭法

    二维码被广泛的应用在我们日常生活中,比如微信和支付宝支付、火车票、商品标识等。二维码的出现极大的方便了我们日常的生活,同时也能将信息较为隐蔽的传输。二维码种类多种多样,有QR Code、Data Matrix、Code One等,日常生活中常用的二维码是QR二维码,该二维码样式以及每部分的作用在图7-30给出。二维码定点方向有三个较大的“回”字形区域用于对二维码进行定位,该区域最大的特别之处在于任何一条经过中心的直线其在黑色和白色区域的长度比值都为1:1:3:1:1。二维码中间具有多个较小的“回”字形区域用于二维码的对齐,根据二维码版本和尺寸的不同,对齐区域的数目也不尽相同。

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