机器视觉算法与应用双语版pdf

‘壹’ 谁有《机器视觉算法与应用》这本书的中文pdf啊，求书，谢谢

上传了,是这个吧, 看这名字是一样的, 无法预览的话就下下来看吧, 确认无误后麻烦采纳一下.

‘贰’ halcon如何得到 license

我有激活码，不过不能给你，目前正在使用。你去买一本叫<<机器视觉算法与应用>>的书，里面会给你一个序列号（不是注册软件的序列号），你要上它提供的网站用你的注册号注册后，它会通过邮件寄给你一个序列号，然后复制粘贴到D:\HALCON
8.0.3\license文件夹下的DAT文件（可以用记事本打开）中，这用你就获得了HALCON8.0两年使用权。另外你还可以上它提供的网站注册后下载HALCON9.0版（中文版），再向当地供应商索取1个月的免费使用权。

‘叁’ 谁有机器视觉算法与应用的这本书的电子版啊，能不能给我一份，谢谢

http://szeliski.org/Book/drafts/SzeliskiBook_20100903_draft.pdf
作者网站上的免费书稿你看看。

‘肆’ <机器视觉算法与应用>PDF的发给我一份吗,最好是中文的,我的邮箱是[email protected],谢谢

我有哦~

‘伍’ 机器视觉图像处理本质

由于随机干扰，相机输入的原始图像在一般情况下不能在机器视觉系统中直接使用，因此需要对原始图像进行处理。

图像处理的作用是突出图像中对机器视觉系统而言需要的特征，而减少不需要的特征，并不考虑图像是否降质。图像处理不是目的，而是为了机器视觉系统进一步的决策做准备。

图像处理的主要方式有以下几种：

一、二值化处理

根据某个阈值，将图像（模拟图像已经转换成了数字图像）中的256个灰度级别变成只有黑（0）和白（255）两种像素的二值化图像。

这样就把图像分成了需要使用的和不需要使用两部分，因此这一方法称为二值化处理或图像分割。

在对数字图像的处理过程中，将灰度图像（包括以灰度模式显示的彩色图像）二值化，使得在对图像做进一步处理时，操作更简单，运算和存储的数据量更小，系统速度更优化。

对灰度图像或以灰度模式显示的彩色图像进行二值化处理时，可人工设定阈值，也可以由系统自动求出阈值，从而将图像二值化。比较常用的计算阈值的方法包括双峰法、P参数法、迭代法和OTSU法等。

二、灰度处理

灰度图像是RGB三种颜色的分量相同的图像。彩色图像的三原色（学名三基色）中RGB的数量级（0~255）用同一个数值表示，则把彩色图像变为以灰度图像表示，这样可以减少图像数据运算量和存储量。

这个数值就叫灰度值，彩色图像转变为灰度图像的过程就是灰度处理的过程。

常用的灰度处理方法有任意分量法、最大值法、平均值法、加权平均值法。

三、图像增强（清晰化处理）

图像在传送和转换过程中，信号会不同程度地受到干扰而衰减，图像质量有时达不到机器视觉系统的要求。这时就要对图像附加一些信息或变换数据，有选择性地突出图像中有用的特征或抑制无用的特征，这就是图像增强。比如对比度增强、直方图均衡化、去雾处理等。

图像增强和图像还原是有区别的，图像增强是不考虑图像的降质而提高图像的实用性；图像还原是考虑图像的降质而提高图像的真实性。

图像增强的方法有：1、直接对图像的像素进行处理的空间域法。2、利用某种变换将空间域变为频率域，再将频率域变为空间域的图像（傅里叶变换、小波变换等）的频率法。

四、图像滤波（图像平滑处理）

由于硬件的性能原因以及对图像的某些处理环节，图像在形成、传输、记录过程中会受到多种杂波（噪声）干扰，使图像形成亮点、暗斑，影响了图像的进一步使用。这时就要对杂波进行过滤，称为滤波。

图像滤波是图像处理中不可缺少的一步，其处理效果将直接影响后续的图像分析的有效性和可靠性。图像滤波的方法有移动平均滤波、高斯滤波、中值滤波、非线性中值滤波等。

五、图像锐化（清晰化处理）

图像锐化也称为边缘增强，起到突出图像的地物边缘、补偿图像的轮廓、使图像更清晰的作用。图像锐化和图像增强一样有空间域处理和频率域处理两个方法。

简单的边缘线就能使我们理解所要表述的物体，对于图像处理来说，边缘检测也是重要的基本操作之一。

六、图像的腐蚀和膨胀（二值图像平滑处理）

图像的腐蚀和膨胀操作是图像形态学算法处理的基础。

腐蚀的作用是消除目标图像的边界噪声点，使目标缩小（白色区域变小）；膨胀的作用是将与目标图像接触的背景点合并，填补空洞，使目标增大（白色区域变大）。

两种操作一般配合使用，先腐蚀后膨胀为开运算（清除白色外部的白点噪声，使外轮廓清晰，噪声去外白、留内黑）；

先膨胀后腐蚀为闭运算（清除白色内部的黑点噪声，使内轮廓清晰，噪声去内黑、留外白）。

为了不破坏区域间的连接性，更多的方法是使用面积法去噪声处理。

想了解更多机器视觉相关内容可登录：www.51camera.com.cn网页链接

‘陆’ 大家有《机器视觉算法与应用》这本书的电子版吗求一份，谢谢!!

java菜市场有下载，下载链接：网页链接

‘柒’ 机器视觉算法与应用

这本书没有PDF啊，是中英文对照的这本吗，你在哪啊，我有，要是在一个城市可以借给你看看

‘捌’ 有人了解《机器视觉》这本杂志吗

机器视觉杂志是介绍图像处理方面的知识，机器视觉就是在机械平台上安装工业摄像机，把产品的图像输入到计算机里去处理，最终对结果处理，达到质量控制的目的，我建议你看看这本书《机器视觉算法与应用》，清华大学出版社出版的。

‘玖’ 机器视觉系统的应用案例

在布匹的生产过程中，像布匹质量检测这种有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，在现代化流水线后面常常可看到很多的检测工人来执行这道工序，给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时，却仍然不能保证100 %的检验合格率（即“零缺陷”）。对布匹质量的检测是重复性劳动，容易出错且效率低。
流水线进行自动化的改造，使布匹生产流水线变成快速、实时、准确、高效的流水线。在流水线上，所有布匹的颜色、及数量都要进行自动确认（以下简称“布匹检测”）。采用机器视觉的自动识别技术完成以前由人工来完成的工作。在大批量的布匹检测中，用人工检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
特征提取辨识
一般布匹检测（自动识别）先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像，在此基础上设定一定标准；然后拍摄被检测的图像，再将两者进行对比。但是在布匹质量检测工程中要复杂一些：
1． 图像的内容不是单一的图像，每块被测区域存在的杂质的数量、大小、颜色、位置不一定一致。
2． 杂质的形状难以事先确定。
3． 由于布匹快速运动对光线产生反射，图像中可能会存在大量的噪声。
4． 在流水线上，对布匹进行检测，有实时性的要求。
由于上述原因，图像识别处理时应采取相应的算法，提取杂质的特征，进行模式识别，实现智能分析。
Color检测
一般而言，从彩色CCD相机中获取的图像都是RGB图像。也就是说每一个像素都由红（R）绿（G）蓝（B）三个成分组成，来表示RGB色彩空间中的一个点。问题在于这些色差不同于人眼的感觉。即使很小的噪声也会改变颜色空间中的位置。所以无论我们人眼感觉有多么的近似，在颜色空间中也不尽相同。基于上述原因，我们需要将RGB像素转换成为另一种颜色空间CIELAB。目的就是使我们人眼的感觉尽可能的与颜色空间中的色差相近。
Blob检测
根据上面得到的处理图像，根据需求，在纯色背景下检测杂质色斑，并且要计算出色斑的面积，以确定是否在检测范围之内。因此图像处理软件要具有分离目标，检测目标，并且计算出其面积的功能。
Blob分析（Blob Analysis）是对图像中相同像素的连通域进行分析，该连通域称为Blob。经二值化（Binary Thresholding）处理后的图像中色斑可认为是blob。Blob分析工具可以从背景中分离出目标，并可计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。在处理过程中不是采用单个的像素逐一分析，而是对图形的行进行操作。图像的每一行都用游程长度编码(RLE）来表示相邻的目标范围。这种算法与基于象素的算法相比，大大提高处理速度。
结果处理和控制
应用程序把返回的结果存入数据库或用户指定的位置，并根据结果控制机械部分做相应的运动。
根据识别的结果，存入数据库进行信息管理。以后可以随时对信息进行检索查询，管理者可以获知某段时间内流水线的忙闲，为下一步的工作作出安排；可以获知内布匹的质量情况等等。

‘拾’ 机器视觉算法有哪些

机器视觉算法基本步骤；
1、图像数据解码
2、图像特征提取
3、识别图像中目标。
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。
简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)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，得到被摄目标的形态信息，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控制现场的设备动作。

现在做视觉检测的公司比较多，国内国外都有，许多视觉算是很好的。
能提供完整的机器视觉软件解决方案，也可以为客户提供算法级的定制，覆盖所有的工业应用领域，适用范围比较广。机器视觉的应用会越来越多，因为计算的水平越来越高，可以处理更复杂的视觉算法；其实好多的东西，包括现在流行的GPS，最早都是外国的公司在做，程序都是中国人在做外包；
光机电的应用我个人觉得已经很成熟了，不会再有新东西。