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,

光照模型(Shading Model)在很多论文中得到了广泛的应用,如robust and illumination invariant change detection based on linear dependence for surveillance application.Making background subtraction robust to sudden illumination Changes以及Illuminatin independent change detectio

光照模型(Shading Model)在很多论文中得到了广泛的应用,如robust and illumination invariant change detection based on linear dependence for surveillance application.Making background subtraction robust to sudden illumination Changes以及Illuminatin independent change detectio

读图write_imageread_image *图片路径 FilePath:='d:/pic/demo.jpg' *判断文件是否存在 file_exists ('/bin/cc', FileExists) if(FileExists) *读取图片 read_image(Image,FilePath) *写入图片,第三个参数是填充值 write_image(Image,,'F:/demo.jpg') endif 单张图片的读写 list_file('路径',['files','directori

模板匹配是机器视觉工业现场中较为常用的一种方法,常用于定位,就是通过算法,在新的图像中找到模板图像的位置.例如以下两个图像.   这种模板匹配是最基本的模板匹配.其特点只是存在平移旋转,不存在尺度变化,同时光照变化不大.这样很适合常规的灰度模板匹配.但是利用opencv不太好解决角度的问题,同时速度上也达不到工业需求,因此,halcon的用途就来了.下面我详细介绍模板匹配的过程: 1 首先是选择区域.也就是ROI.我们先建一个矩形区域,以矩形的中点作为参考点. //矩形区域 gen_rectan

本文是个人学习记录,学习建议看教程 https://learnopengl-cn.github.io/ 非常感谢原作者JoeyDeVries和多为中文翻译者提供的优质教程 的内容为插入注释,可以先跳过 材质 在现实世界里,每个物体会对光产生不同的反应,钢看起来通常会比陶瓷花瓶更闪闪发光,木头箱子也不会像钢制箱子那样对光产生很强的反射 每个物体对镜面高光也有不同的反应,有些物体反射光的时候不会有太多的散射(Scatter),因而产生一个较小的高光点,而有些物体则会散射很多,产生一个有着更大半径的高

NCC匹配 基于Normalized cross correlation(NCC)用来比较两幅图像的相似程度已经是一个常见的图像处理手段.在工业生产环节检测.监控领域对对象检测与识别均有应用.NCC算法可以有效降低光照对图像比较结果的影响.而且NCC最终结果在0到1之间,所以特别容易量化比较结果,只要给出一个阈值就可以判断结果的好与坏.传统的NCC比较方法比较耗时,虽然可以通过调整窗口大小和每次检测的步长矩形部分优化,但是对工业生产检测然后不能达到实时需求,通过积分图像实现预计算,比较模板图像与

  Light Probes 光照探针 Only static objects are considered by Unity’s Baked or Precomputed Realtime GI systems. In order for dynamic objects such as interactive scene elements or characters to pick up some of the rich bounced light that our static geomet

忽略目录其实有些像建立一个文件夹,但却不放入版本控制.如果不加入版本控制又会在svn status命令中显示出来,很不方便,所以可以设置本文件夹属性,让它既加入版本控制,又忽略其变化 未加入控制的文件夹 svn propset svn:ignore 'test'. svn update svn commit -m "add a ignore dir" 已经加入版本控制的文件夹 svn export test test_bak svn rm test svn commit -m &quo

人脸识别关键问题研究 a) 人脸识别中的光照问题 光照变化是影响人脸识别性能的最关键因素,对该问题的解决程度关系着人脸识别实用化进程的成败.研究思路是将在对其进行系统分析的基础上,考虑对其进行量化研究的可能性,其中包括对光照强度和方向的量化.对人脸反射属性的量化.面部阴影和照度分析等等.在此基础上,考虑建立描述这些因素的数学模型,以便利用这些光照模型,在人脸图像预处理或者归一化阶段尽可能的补偿乃至消除其对识别性能的影响.重点研究如何在从人脸图像中将固有的人脸属性(反射率属性.3D表面形状属性)和

作者:王选易,出处:http://www.cnblogs.com/neverdie/ 欢迎转载,也请保留这段声明.如果你喜欢这篇文章,请点[推荐].谢谢! 引子 上一次我们讲了MonoBehaviour的前世今生,了解了游戏中的每一个GameObjec都是由脚本控制的,这一次我们开始将Unity中Native 2D中的Sprite,并且使用Animation来让Sprite动起来. 在接下来的几篇博客里,我会通过做一个Flappy Bird来讲解Unity中各个组件的使用,项目的源代码在这里:U

1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. 实现:

今天的计算机视觉课老师讲了不少内容,不过都是大概讲了下,我先记录下,细讲等以后再补充. SIFT特征: 尺度不变性:用不同参数的高斯函数作用于图像(相当于对图像进行模糊,得到不同尺度的图像),用得到的图像作差,找极值(相 当于穷举不同尺度空间的图像,找其特征点,在不同尺度下,都在极值范围之内,故能满足尺度不变性. 然后要找到极值点的位置,对其进行定位. 然后对极值进行描述. 旋转不变性:用梯度方向来表示极值点的方向,定义主方向能保证旋转不变性. 光照不变性 SIFT的特征点检测是在DOG图像上进

1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. (1)主

尺度不变特征变换匹配算法 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越.1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结. 其应用范围包含物体辨识.机器人地图感知与导航.影像缝合.3D模型建立.手势辨识.影像追踪和动作比

http://blog.csdn.net/zddblog/article/details/7521424 目录(?)[-] 尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature TransformSIFT Just For Fun zdd  zddmailgmailcom or zddhubgmailcom SIFT综述 高斯模糊 1二维高斯函数 2 图像的二维高斯模糊 3分离高斯模糊 1 尺度空间理论 2 尺度空间的表示 3 高斯金字塔的构建 尺度空间在实现时使用高斯金

http://www.manew.com/thread-43970-1-1.html 今天为大家分享unity与Alex Lovett共同使用unity5制作的Shrine Arch-viz Demo,其中充分利用了Unity5的实时全局光照功能.实在是太过惊艳,随便一帧都可以直接拿来当做屏保~~~ 先奉上视频: http://static.video.qq.com/TPout.swf?vid=t017102l7by&auto=0   上面的Demo使用Unity5.2制作,没有导入任何第三方资

尺度不变特征变换匹配算法详解Scale Invariant Feature Transform(SIFT)Just For Fun zdd  zddmail@gmail.com 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越. 1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 Da

整理一下我个人觉得比较好的HOG博文 博文1:OpenCV HOGDescriptor: 参数与图解 http://blog.csdn.NET/raodotcong/article/details/6239431 博文2:opencv源码解析:各个参数讲解 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/08/15/2640754.html 博文3:hog特征可视化:matlab 与 C++ http://blog.csdn.Net/u011285

(一)HOG特征 1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal 在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM

目标检测的图像特征提取之(一)HOG特征 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究