机器视觉技术(总结)
机器视觉(Machine Vision)是一种利用计算机视觉技术,对图像或视频进行处理、分析和识别的技术。它可以通过对图像或视频的处理,实现目标检测、目标跟踪、图像分割、图像识别、三维重建等多种功能。机器视觉技术已经在许多领域得到广泛应用,如工业制造、医疗、安防、交通等。
本文将从以下几个方面分析常见的机器视觉技术:
1.图像预处理技术
图像预处理技术是机器视觉技术的基础,它可以对图像进行去噪、平滑、锐化等操作,以提高后续处理的效果。常见的图像预处理技术包括:
(1)图像去噪
图像去噪是一种常见的图像预处理技术,它可以去除图像中的噪声,提高图像的清晰度和质量。常见的图像去噪方法有:中值滤波、均值滤波、高斯滤波等。
(2)图像平滑
图像平滑是一种常见的图像预处理技术,它可以使图像变得更加平滑,减少图像中的噪声和细节。常见的图像平滑方法有:均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。
(3)图像锐化
图像锐化是一种常见的图像预处理技术,它可以使图像的边缘更加清晰,提高图像的细节和质量。常见的图像锐化方法有:拉普拉斯滤波、Sobel算子、Canny算子等。
2.目标检测技术
目标检测是机器视觉技术的核心,它可以自动检测图像或视频中的目标,并标注出目标的位置和大小。常见的目标检测技术包括:
(1)基于特征的方法
基于特征的方法是一种常见的目标检测方法,它通过提取图像中的特征,如颜色、纹理、形状等,来判断图像中是否存在目标。常见的基于特征的方法有:Haar特征检测、HOG特征检测、SURF特征检测等。
(2)基于深度学习的方法
基于深度学习的方法是一种新兴的目标检测方法,它通过训练深度神经网络来实现目标检测。常见的基于深度学习的方法有:R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO等。
3.目标跟踪技术
目标跟踪是指在视频序列中跟踪目标的位置和运动轨迹。常见的目标跟踪技术包括:
(1)基于模板匹配的方法
基于模板匹配的方法是一种常见的目标跟踪方法,它通过将目标的模板与视频帧进行匹配,来实现目标跟踪。常见的基于模板匹配的方法有:NCC匹配、SSD匹配、SAD匹配等。
(2)基于特征点的方法
基于特征点的方法是一种常见的目标跟踪方法,它通过提取图像中的特征点,并跟踪这些特征点的位置和运动轨迹,来实现目标跟踪。常见的基于特征点的方法有:KLT跟踪、SIFT跟踪、SURF跟踪等。
(3)基于深度学习的方法
基于深度学习的方法是一种新兴的目标跟踪方法,它通过训练深度神经网络来实现目标跟踪。常见的基于深度学习的方法有:Siamese网络、MDNet、SiamFC等。
4.图像分割技术
图像分割是指将图像分成若干个不同的区域,每个区域具有相似的颜色、纹理、形状等特征。常见的图像分割技术包括:
(1)基于阈值的方法
基于阈值的方法是一种常见的图像分割方法,它通过将图像中的像素值与设定的阈值进行比较,来将图像分成不同的区域。常见的基于阈值的方法有:固定阈值法、自适应阈值法、Otsu阈值法等。
(2)基于边缘的方法
基于边缘的方法是一种常见的图像分割方法,它通过检测图像中的边缘,来将图像分成不同的区域。常见的基于边缘的方法有:Sobel算子、Canny算子等。
(3)基于区域的方法
基于区域的方法是一种常见的图像分割方法,它通过将图像中的像素分成不同的区域,并对每个区域进行分析和处理,来将图像分成不同的区域。常见的基于区域的方法有:区域生长法、分水岭算法等。
5.图像识别技术
图像识别是指通过对图像进行处理和分析,来识别图像中的物体、场景、人物等。常见的图像识别技术包括:
(1)基于特征的方法
基于特征的方法是一种常见的图像识别方法,它通过提取图像中的特征,如颜色、纹理、形状等,来识别图像中的物体、场景、人物等。常见的基于特征的方法有:SIFT特征识别、SURF特征识别、HOG特征识别等。
(2)基于深度学习的方法
基于深度学习的方法是一种新兴的图像识别方法,它通过训练深度神经网络来实现图像识别。常见的基于深度学习的方法有:卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、深度置信网络(DBN)等。
6.三维重建技术
三维重建是指通过对图像或视频进行处理和分析,来生成三维模型。常见的三维重建技术包括:
(1)基于结构光的方法
基于结构光的方法是一种常见的三维重建方法,它通过对被测物体进行结构光投影,再通过相机对被测物体进行拍摄,来重建出被测物体的三维模型。常见的基于结构光的方法有:激光三角测量法、投影条纹法、双目视觉法等。
(2)基于立体视觉的方法
基于立体视觉的方法是一种常见的三维重建方法,它通过对被测物体进行双目视觉拍摄,再通过计算机算法对图像进行处理和分析,来重建出被测物体的三维模型。常见的基于立体视觉的方法有:立体匹配法、三角测量法、基于深度学习的方法等。
以上是机器视觉技术的常见应用。随着人工智能技术的不断发展,机器视觉技术也将得到更加广泛的应用。
机器视觉技术(总结)相关推荐
- 全球3D机器视觉技术引领者,银牛微电子强势登陆中国市场
银牛微电子(Inuitive)重磅推出"3D机器视觉模组C158",立足3D视觉 + SLAM + AI算法,为机器人产业提供全球先进的3D机器视觉产品. 全球先进的芯片上3D深度 ...
- 突破帧率天花板,超速全时视觉感知芯片重塑机器视觉技术体系
" 允许失败,鼓励探索--北京是一个对颠覆性技术有很大宽容度的城市.作为全国科技创新中心,这里诞生出一系列领先世界的原创性科技成果.以超速全时视觉感知芯片为例,该芯片由智源研究院院长.北京大 ...
- 人工智能时代,机器视觉技术的未来趋势
人工智能时代,机器视觉技术的未来趋势 https://www.toutiao.com/a6639554626255323651/ 2018-12-27 14:22:57 机器视觉在工厂自动化中起着至关 ...
- 机器视觉技术在表面缺陷检测方面的发展趋势
导读:机器视觉技术在表面缺陷检测方面的发展趋势如何?很多人都不了解,据悉,目前工业中应用的机器视觉检测绝大部分执行的是二维检测任务,三维机器视觉检测仍处于理论研究和试验阶段.除此之外,机器视觉检测的精 ...
- 杭州专场!华为机器视觉技术开放日—探索智能相机
当下机器视觉的发展,寻找复杂环境下"看得清.看得远.看的懂"的智能摄像机,已成为"AI+视频"领域发展的重要突破口. 机器视觉前端智能化的优势有哪些? 1.图像 ...
- 基于机器视觉技术的瓷砖分色检测系统解析
基于机器视觉技术的瓷砖分色检测系统解析 众所周知,采用喷墨技术的陶瓷生产,瓷砖的颜色.花纹.图案越来越多,表面越来越复杂.而依靠人工根据色差程度对瓷砖进行检测,容易受到各种不稳定因素干扰,导致错判.误 ...
- 机器视觉技术在薄膜检测系统的应用
机器视觉技术在薄膜检测系统的应用 越来越多的薄膜生产企业要求速度更快.幅度更高的生产线.在生产过程中薄膜表面产生的各种污点.杂质.蚊虫以及孔洞等等,依靠人工检测早已无法满足生产和高速的薄膜生产线的需求 ...
- AI机器视觉技术在生活中的应用
机器视觉是人工智能应用领域中的关键之一,并且得到了广泛的使用.为了能够更加深入了解人工智能,需要了解清楚AI机器视觉技术在生活中的应用. AI机器视觉技术在生活中的应用 AI机器视觉技术在生活中的应用 ...
- 【技术】机器视觉技术原理解析及应用领域
点击上方"小白学视觉",选择加"星标"或"置顶" 重磅干货,第一时间送达 机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支. 01 简介 机 ...
- 辰视携3D机器视觉技术亮相第九届中国电子信息博览会
为期3天的第九届中国电子信息博览会于2021年4月11日在深圳·福田会展中心成功举办. 辰视智能受深圳机器人协会及展会主办的邀请,在本次展会的智能制造馆展出机器人三维视觉引导系统.深度学习分类与检测系 ...
最新文章
- 数据科学导论 考试有感 2019 山东大学
- 为什么选择Nginx
- oracle比较好的链接记录
- kubernetes mysql ip_弄明白kubernetes中的“三种IP”
- 微信新功能又来了,这些功能再次打开了我新世界的大门!
- html td中加label,html – td对齐内的2个标签
- MATLAB字符数组和空数组
- 前端chrome浏览器调试总结??
- 虎牙李萌:网络视听内容的工业化生产正在提速
- 2.7 RMSprop
- Flutter功能 之去除AppBar 阴影
- IP defragment
- Linux 错误: $'\r': command not found错误解决
- Leetcode392.判断子序列
- 接近中心性(Closeness Centrality)、中介中心性(Betweenness Centrality)
- C语言ALG什么文件,alg.exe进程是什么
- Baklib每日分享|在线产品手册的制作技巧
- Qt实现读取BIN文件
- matlab将z域变为s域,时域、S域、Z域转换
- java取余(java取余数的函数)
热门文章
- 微型计算机中的内存主要包括哪两类,微机原理考试资料.doc
- 张一鸣:“如果是你偶然发现青霉素能消炎,阿里正式启动2021届春季校招
- 192本软件著作用词分析(二)
- mysql split 函数(用逗号分隔)的实现
- 陕西师范大学第七届程序设计竞赛网络同步赛 J 黑猫的小老弟【数论/法拉数列/欧拉函数】...
- 小桥 流水 房子 水闸
- 服务器电脑主板维修,电脑服务器主板维修
- 【机器人原理与实践(二)】单目摄像头标定与单目测距
- 破解ChatGPT机遇与挑战,中国AIGC产业峰会给出最强答案
- 图像处理方面的sci期刊_图像处理领域的SCI期刊.doc