機器視覺演算法與應用雙語版pdf

『壹』 誰有《機器視覺演算法與應用》這本書的中文pdf啊，求書，謝謝

上傳了,是這個吧, 看這名字是一樣的, 無法預覽的話就下下來看吧, 確認無誤後麻煩採納一下.

『貳』 halcon如何得到 license

我有激活碼，不過不能給你，目前正在使用。你去買一本叫<<機器視覺演算法與應用>>的書，裡面會給你一個序列號（不是注冊軟體的序列號），你要上它提供的網站用你的注冊號注冊後，它會通過郵件寄給你一個序列號，然後復制粘貼到D:\HALCON
8.0.3\license文件夾下的DAT文件（可以用記事本打開）中，這用你就獲得了HALCON8.0兩年使用權。另外你還可以上它提供的網站注冊後下載HALCON9.0版（中文版），再向當地供應商索取1個月的免費使用權。

『叄』 誰有機器視覺演算法與應用的這本書的電子版啊，能不能給我一份，謝謝

http://szeliski.org/Book/drafts/SzeliskiBook_20100903_draft.pdf
作者網站上的免費書稿你看看。

『肆』 <機器視覺演算法與應用>PDF的發給我一份嗎,最好是中文的,我的郵箱是[email protected],謝謝

我有哦~

『伍』 機器視覺圖像處理本質

由於隨機干擾，相機輸入的原始圖像在一般情況下不能在機器視覺系統中直接使用，因此需要對原始圖像進行處理。

圖像處理的作用是突出圖像中對機器視覺系統而言需要的特徵，而減少不需要的特徵，並不考慮圖像是否降質。圖像處理不是目的，而是為了機器視覺系統進一步的決策做准備。

圖像處理的主要方式有以下幾種：

一、二值化處理

根據某個閾值，將圖像（模擬圖像已經轉換成了數字圖像）中的256個灰度級別變成只有黑（0）和白（255）兩種像素的二值化圖像。

這樣就把圖像分成了需要使用的和不需要使用兩部分，因此這一方法稱為二值化處理或圖像分割。

在對數字圖像的處理過程中，將灰度圖像（包括以灰度模式顯示的彩色圖像）二值化，使得在對圖像做進一步處理時，操作更簡單，運算和存儲的數據量更小，系統速度更優化。

對灰度圖像或以灰度模式顯示的彩色圖像進行二值化處理時，可人工設定閾值，也可以由系統自動求出閾值，從而將圖像二值化。比較常用的計算閾值的方法包括雙峰法、P參數法、迭代法和OTSU法等。

二、灰度處理

灰度圖像是RGB三種顏色的分量相同的圖像。彩色圖像的三原色（學名三基色）中RGB的數量級（0~255）用同一個數值表示，則把彩色圖像變為以灰度圖像表示，這樣可以減少圖像數據運算量和存儲量。

這個數值就叫灰度值，彩色圖像轉變為灰度圖像的過程就是灰度處理的過程。

常用的灰度處理方法有任意分量法、最大值法、平均值法、加權平均值法。

三、圖像增強（清晰化處理）

圖像在傳送和轉換過程中，信號會不同程度地受到干擾而衰減，圖像質量有時達不到機器視覺系統的要求。這時就要對圖像附加一些信息或變換數據，有選擇性地突出圖像中有用的特徵或抑制無用的特徵，這就是圖像增強。比如對比度增強、直方圖均衡化、去霧處理等。

圖像增強和圖像還原是有區別的，圖像增強是不考慮圖像的降質而提高圖像的實用性；圖像還原是考慮圖像的降質而提高圖像的真實性。

圖像增強的方法有：1、直接對圖像的像素進行處理的空間域法。2、利用某種變換將空間域變為頻率域，再將頻率域變為空間域的圖像（傅里葉變換、小波變換等）的頻率法。

四、圖像濾波（圖像平滑處理）

由於硬體的性能原因以及對圖像的某些處理環節，圖像在形成、傳輸、記錄過程中會受到多種雜波（雜訊）干擾，使圖像形成亮點、暗斑，影響了圖像的進一步使用。這時就要對雜波進行過濾，稱為濾波。

圖像濾波是圖像處理中不可缺少的一步，其處理效果將直接影響後續的圖像分析的有效性和可靠性。圖像濾波的方法有移動平均濾波、高斯濾波、中值濾波、非線性中值濾波等。

五、圖像銳化（清晰化處理）

圖像銳化也稱為邊緣增強，起到突出圖像的地物邊緣、補償圖像的輪廓、使圖像更清晰的作用。圖像銳化和圖像增強一樣有空間域處理和頻率域處理兩個方法。

簡單的邊緣線就能使我們理解所要表述的物體，對於圖像處理來說，邊緣檢測也是重要的基本操作之一。

六、圖像的腐蝕和膨脹（二值圖像平滑處理）

圖像的腐蝕和膨脹操作是圖像形態學演算法處理的基礎。

腐蝕的作用是消除目標圖像的邊界雜訊點，使目標縮小（白色區域變小）；膨脹的作用是將與目標圖像接觸的背景點合並，填補空洞，使目標增大（白色區域變大）。

兩種操作一般配合使用，先腐蝕後膨脹為開運算（清除白色外部的白點雜訊，使外輪廓清晰，雜訊去外白、留內黑）；

先膨脹後腐蝕為閉運算（清除白色內部的黑點雜訊，使內輪廓清晰，雜訊去內黑、留外白）。

為了不破壞區域間的連接性，更多的方法是使用面積法去雜訊處理。

想了解更多機器視覺相關內容可登錄：www.51camera.com.cn網頁鏈接

『陸』 大家有《機器視覺演算法與應用》這本書的電子版嗎求一份，謝謝!!

java菜市場有下載，下載鏈接：網頁鏈接

『柒』 機器視覺演算法與應用

這本書沒有PDF啊，是中英文對照的這本嗎，你在哪啊，我有，要是在一個城市可以借給你看看

『捌』 有人了解《機器視覺》這本雜志嗎

機器視覺雜志是介紹圖像處理方面的知識，機器視覺就是在機械平台上安裝工業攝像機，把產品的圖像輸入到計算機里去處理，最終對結果處理，達到質量控制的目的，我建議你看看這本書《機器視覺演算法與應用》，清華大學出版社出版的。

『玖』 機器視覺系統的應用案例

在布匹的生產過程中，像布匹質量檢測這種有高度重復性和智能性的工作只能靠人工檢測來完成，在現代化流水線後面常常可看到很多的檢測工人來執行這道工序，給企業增加巨大的人工成本和管理成本的同時，卻仍然不能保證100 %的檢驗合格率（即「零缺陷」）。對布匹質量的檢測是重復性勞動，容易出錯且效率低。
流水線進行自動化的改造，使布匹生產流水線變成快速、實時、准確、高效的流水線。在流水線上，所有布匹的顏色、及數量都要進行自動確認（以下簡稱「布匹檢測」）。採用機器視覺的自動識別技術完成以前由人工來完成的工作。在大批量的布匹檢測中，用人工檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。
特徵提取辨識
一般布匹檢測（自動識別）先利用高清晰度、高速攝像鏡頭拍攝標准圖像，在此基礎上設定一定標准；然後拍攝被檢測的圖像，再將兩者進行對比。但是在布匹質量檢測工程中要復雜一些：
1． 圖像的內容不是單一的圖像，每塊被測區域存在的雜質的數量、大小、顏色、位置不一定一致。
2． 雜質的形狀難以事先確定。
3． 由於布匹快速運動對光線產生反射，圖像中可能會存在大量的雜訊。
4． 在流水線上，對布匹進行檢測，有實時性的要求。
由於上述原因，圖像識別處理時應採取相應的演算法，提取雜質的特徵，進行模式識別，實現智能分析。
Color檢測
一般而言，從彩色CCD相機中獲取的圖像都是RGB圖像。也就是說每一個像素都由紅（R）綠（G）藍（B）三個成分組成，來表示RGB色彩空間中的一個點。問題在於這些色差不同於人眼的感覺。即使很小的雜訊也會改變顏色空間中的位置。所以無論我們人眼感覺有多麼的近似，在顏色空間中也不盡相同。基於上述原因，我們需要將RGB像素轉換成為另一種顏色空間CIELAB。目的就是使我們人眼的感覺盡可能的與顏色空間中的色差相近。
Blob檢測
根據上面得到的處理圖像，根據需求，在純色背景下檢測雜質色斑，並且要計算出色斑的面積，以確定是否在檢測范圍之內。因此圖像處理軟體要具有分離目標，檢測目標，並且計算出其面積的功能。
Blob分析（Blob Analysis）是對圖像中相同像素的連通域進行分析，該連通域稱為Blob。經二值化（Binary Thresholding）處理後的圖像中色斑可認為是blob。Blob分析工具可以從背景中分離出目標，並可計算出目標的數量、位置、形狀、方向和大小，還可以提供相關斑點間的拓撲結構。在處理過程中不是採用單個的像素逐一分析，而是對圖形的行進行操作。圖像的每一行都用遊程長度編碼(RLE）來表示相鄰的目標范圍。這種演算法與基於象素的演算法相比，大大提高處理速度。
結果處理和控制
應用程序把返回的結果存入資料庫或用戶指定的位置，並根據結果控制機械部分做相應的運動。
根據識別的結果，存入資料庫進行信息管理。以後可以隨時對信息進行檢索查詢，管理者可以獲知某段時間內流水線的忙閑，為下一步的工作作出安排；可以獲知內布匹的質量情況等等。

『拾』 機器視覺演算法有哪些

機器視覺演算法基本步驟；
1、圖像數據解碼
2、圖像特徵提取
3、識別圖像中目標。
機器視覺是人工智慧正在快速發展的一個分支。
簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。
機器視覺系統是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，得到被攝目標的形態信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特徵，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。

現在做視覺檢測的公司比較多，國內國外都有，許多視覺算是很好的。
能提供完整的機器視覺軟體解決方案，也可以為客戶提供演算法級的定製，覆蓋所有的工業應用領域，適用范圍比較廣。機器視覺的應用會越來越多，因為計算的水平越來越高，可以處理更復雜的視覺演算法；其實好多的東西，包括現在流行的GPS，最早都是外國的公司在做，程序都是中國人在做外包；
光機電的應用我個人覺得已經很成熟了，不會再有新東西。