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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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    30个在线Python自学网站,再也不用到处找资料了

    最近有几个小伙伴咨询怎么学习python的事情,他们有做开发的、有做运营的,很高兴大家有这么强烈的Python学习意愿。当然Python的学习,我是建议自学,首先明确自己的学习目标,例如开发自动化脚本、做数据分析等。然后可以制定学习计划,计划一般分三步:基础学习、动手练习(形成肌肉记忆)、项目实践。而基础学习也是Python学习的第一步,重要的就是怎么找靠谱的学习资料,当然我推荐大家去哔哩哔哩去找一些播放量比较高且系统性讲解Python的视频去看,这样可以对Python有大概的体感,对Python有个全局的认识。但是看视频的缺点就是降低了动手实操的能动性,很多同学觉得看着挺简单的,但是动手写的时候还是一脸懵逼,无从下手。所以呢,除了看视频,更重要的是实践,去coding。

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