引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob+特征(官方示例surface_scratch.hdev) blob+差分+特征(官方示例pcb_inspection.hdev) 光度立体 特征训练 测量拟合 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方法总结(频域空间域结合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 深度学习 前一篇总结了频域与空间域的结合使用,本篇就光度立体的缺陷检测做一个总结. 光度立体 在工业领域,表面检测是一个非常广泛的应用领域.在halcon中,

文章转自微信公众号:机器视觉那些事 *******************************************************************公众号:机器视觉那些事儿********** * 1. 算法功能:Blob分析--粘连颗粒检测* 2. 算法思路:* (1)简单的阈值分割:* (2)计算连通域connection:* (3)基于距离变换的分水岭区域分割,使用算子distance_tansform,watersheds* (4)盆地与原连通域求交集,分离粘连颗粒

引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob分析+特征 模板匹配(定位)+差分 光度立体:halcon--缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 特征训练 测量拟合 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方法总结(频域空间域结合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 深度学习 本篇主要总结一下缺陷检测中的定位+差分的方法.即用形状匹配,局部变形匹配去定位然后用差异模型去检测缺陷. 模板匹配(定位)+差分 整体思

一.利用直方图的方式进行批量的图片缺陷检测(方法简单) 二.步骤(完整代码见最后) 2.1灰度转换(将原图和要检测对比的图分开灰度化) 灰度化的作用是因为后面的直方图比较需要以像素256为基准进行相关性比较 img = cv2.imread("0.bmp") #原图灰度转换 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) #循环要检测的图,均灰度化 for i in range(1, 6): t1=cv2.cvtColor(cv2.imread

实验七.缺陷检测 一. 题目描述 ​ 对下面的图片进行缺陷检测操作,请详细地记录每一步操作的步骤. ​ 第一站图片是标准样品,后面几张图中有几个样品有瑕疵,需要你通过计算在图片上显示出哪张是合格,哪张不合格. **1.思路** ​ Python-Opencv中用compareHist函数进行直方图比较进而对比图片 图像直方图 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比

摘要 缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求,主要是其稳定性和精度的保证.首先常见缺陷:凹凸.污点瑕疵.划痕.裂缝.探伤等. 缺陷检测算法不同于尺寸.二维码.OCR等算法.后者应用场景比较单一,基本都是套用一些成熟的算子,所以门槛较低,比较容易做成标准化的工具.而缺陷检测极具行业特点,不同行业的缺陷算法迥然不同.随着缺陷检测要求的提高,机器学习和深度学习也成了缺陷领域一个不可或缺的技术难点. 总的来说,机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob+特征(官方示例surface_scratch.hde

引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob分析+特征 模板匹配(定位)+差分:halcon--缺陷检测常用方法总结(模板匹配(定位)+差分) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 光度立体:halcon--缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 特征训练 测量拟合 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方法总结(频域空间域结合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 深度学习 本篇主要总结一

引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob分析+特征 模板匹配(定位)+差分:halcon--缺陷检测常用方法总结(模板匹配(定位)+差分) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 光度立体:halcon--缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 特征训练 测量拟合:halcon--缺陷检测常用方法总结(测量拟合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方

http://blog.sina.com.cn/s/blog_67cc4eb70100ivnt.html Blob分析:Blob分析目的在于对图像中的2-D形状进行检测和分析,得到诸如目标位置.形状.方向和目标间的拓扑关系(即包含关系)等信息.根据这些信息可对目标进行识别.在某些应用中我们不仅需要利用2D的形状特征,还要利用Blob分析之间的特征关系. Blob分析的主要内容包括:(1)图像分割:将图像中的目标和背景分离.(2)去噪:消除或减弱噪声对目标的干扰:(3)场景描述:对目标之间的拓扑关

在工业中经常要检测一副图像中物体的数量,位置,大小,面积等信息,这就要用到BLOB分析,我用OPENCV做了个BLOB分析的DEMO. (1)打开一幅图像 (2)进行参数设置,设定二值化阙值,并选择是否观察二值化结果 (3)设置完成后点击BLOB分析按钮,即可得到各个BLOB的面积,周长,重心,高度,宽度,角度等信息 附图如下:

前面的话 对于确定某个对象是不是数组,一直是数组的一个经典问题.本文专门将该问题择出来,介绍什么才是正确的javascript数组检测方式 typeof 首先,使用最常用的类型检测工具——typeof运算符 var arr = [1,2,3]; console.log(typeof arr);//'object' 前面已经介绍过,数组的本质是一种特殊的对象,所以返回'object'.typeof运算符只能用来区分原始类型和对象类型,对于更具体的对象类型是无法鉴别出来的 instanceof 这时

#SQL注入各个类型检测方式 http://127.0.0.1/day6/1.php?id=1 union select 1,name,pass from admin 数字型 数字型不用特意加字符,直接 and1=2检测是否有注入点: http://127.0.0.1/day6/1.php?key=-test' union select 1,name,pass from admin --+ 字符型 字符型需要在'xx--+ 中间输入命令,' and 1=2 --+ 检测是否有注入点: http:

前言 对于确定某个对象是不是数组,一直是数组的一个经典问题.本文专门将该问题择出来,介绍什么才是正确的javascript数组检测方式 typeof 首先,使用最常用的类型检测工具--typeof运算符 var arr = [1,2,3]; console.log(typeof arr);//'object' 数组的本质是一种特殊的对象,所以返回'object'.typeof运算符只能用来区分原始类型和对象类型,对于更具体的对象类型是无法鉴别出来的 instanceof instanceof运算

一.组网需求 由于网络规模迅速扩大,当前中心交换机(Device A)转发能力已经不能满足需求,现需要在保护现有投资的基础上将网络转发能力提高一倍,并要求网络易管理.易维护. 二.组网图 三.配置思路 Device A处于局域网的汇聚层,为了将汇聚层的转发能力提高一倍,需要另外增加一台设备Device B.鉴于第二代智能弹性架构IRF技术具有管理简便.网络扩展能力强.可靠性高等优点,所以本例使用IRF技术构建网络汇聚层(即在Device A和Device B上配置IRF功能),接入层设备通过聚合

分享下今天研究的流量上限DDos攻击分析和解决方式 常常听到或者碰到某个站点被攻击.一般都是流量攻击.今天自己写了个程序測下相关的上限,程序仅仅简单做了个get html操作(不包括图片等资源文件). 用一台双核CPU机器A,启100个线程,连续发送serverB.统计出的结果是每秒钟发173个请求,机器A的发送带宽450Kbps,机器A的接收带宽2.8Mbps,机器B的发送带宽2.8Mbps,机器B的接收带宽450Kbps. 用一台双核CPU机器A,启1000个线程,连续发送serverB,统

1. 数组操作 2. 可视化-更新窗口 (1)单步模式-总是:则可以自动显示图像: (2)单步模式-从不:需要调用显示函数才能显示图像. (3)单步模式-清空显示:将原图清除,再显示新图 3. 图像处理基本操作 (1)读取图像 a. Ctrl+R b. 直接调用read_image *读取两幅图 read_image(Images,['D://0.jpg','D://1.BMP']) c. 助手-打开新的Image acquisition 选择文件:打开单个图像 选择路径:可以将路径中所有图像全

LAWS纹理滤波 texture_laws(Image, 原图像 ImageTexture, 输出值,滤波后图像 FilterType, 过滤器类型 Shift, 灰度值转换,滤波后的灰度值可能会比较大,转换后的灰度值Gray=Gray/(Shift2),要根据滤波器选择合适的灰度值转换 FilterSize) 过滤器大小,3, 7, 5可选 过滤器类型帮助文档中有详细列举, 各种大小的过滤器都是由leswruo这几个向量构成,文档中单个向量都有原型,对于组合出来的滤波器矩阵,就是两个向量的点积

近来有朋友让老山帮忙识别验证码.在github上查看了下,目前开源社区中主要流行以下几种验证码识别方式: tesseract-ocr模块: 这是HP实验室开发由Google 维护的开源 OCR引擎,内置传统模式识别方法和现代深度神经网络算法 采用深度学习网络 通常是基于CNN网络,通过captcha等验证码生产器自动生产训练集,通常对生成器内置的验证码类型有极高的识别度. 需求中需要识别的验证码来自特定网站 http://fota.redstone.net.cn/,使用通用的验证码识别模块识别准

类型检测方式 平时数据类型都是清晰明了的,但有些功能函数还是需要用到类型检测,现总结一下几种常见的类型检测方式: typeof instanceof Object.prototype.toString typeof: 通常只记得适合基本类型, 不要忘了还有函数对象 还有只能大致判断的Object相关的 还有一个非主流的null 那么多个object,谁是谁呢?  instanceof: A instanceof B: A: 基本类型就直接GG,false,必须是个对象 B:要么是个对象,要么是个

JavaScript中四种不同的属性检测方式比较 1. 用in方法 var o = {x:1}; "x" in o; //true "y" in o; //false "toString" in o; //true,继承属性可以被检测到 "toString" in Object.prototype; //true,不可枚举的属性可以被检测到 2. hasOwnProperty()方法 var o = {x:1}; o.hasO