像在任何以技术为中心的行业中一样，人们会对机器视觉和图像处理中的新技术通常会产生热情，并容易演变成炒作。炒作与实际应用效果之间的界线在于成功实施。在整个2019年，机器视觉行业中的一些新技术得到了实际的实施与应用。在机器视觉行业中备受关注的热门技术如：深度学习，高光谱/多光谱成像，偏振，嵌入式视觉，3D成像和计算成像等充满了期望。我们通过介绍这些技术的重要性并了解它们在视觉行业中的应用发展情况做一个简要的介绍和总结。深度学习深度学习或教学机器如何独立于人类交互（过去的训练阶段）来处理信息和对信息
目 录摘 要... IAbstract II1 绪论... 12 CUDA技术概况... 42.1 CUDA架构... 42.2 CUDA的硬件模型... 52.3 CUDA软件环境和编程模型... 62.4 CUDA开发平台的搭建... 102.4.1软件安装和环境配置... 102.4.2创建工程... 113 基于CUDA的图像旋转实现... 143.1 实现图像旋转的方案选择... 143.1.1适用于SPMD计算的图像变换算法... 143.1.2
作者： 段德山神经网络和深度学习技术的历史发展其它的应用还有：什么是深度学习?HALCON中提供的典型机器学习方法使用多层感知器的典型神经网络使用传统的机器学习方法挑战是什么呢？我们可以看一下传统分类方法的训练过程传统的机器学习方法的缺点在于：需要非常有经验的编程和视觉工师来实现需要大量的编程工作和昂贵代码维护成本求例：玻璃缺陷检测与分类在特征提取的环节非常具有挑战性深度学习技术一个很大的优势就是可以自动提取特征在卷积神经网络中卷积层和池化层代替了特征层深度卷积神经网络中有多个层级在训
电脑安装了HALCON 18.05，也安装了该网站提供的对应的halcon-18.05.0.2-windows-deep-learning，但我用HALCON运行软件自带的例程，会出现图中所示的情况。关闭错误窗口，也出现了深度学习的折线图，驱动也是最新版本。何解？原因是没有将cuda中的cublas64_10.dll放进HALCON 18运行路径下的thirdparty文件夹中。这个问题困扰了我三天，这个网站帮了我很多，现在我简单总结一下，希望也可以给大家提供帮助。关于“cuDNN Error
(1)聚类的简介： 聚类是一种无监督学习方法,试图将数据集中的样品划分为若干个通常不相交的子集。(2)聚类的两个基本问题： ①性能度量： 用于度量聚类结果的好坏,即相同簇样本尽可能相似,不同簇样本尽可能不同。性能度星可分为两类,一,外部指标,将聚类结果与外部指标相比较,二,内部指标,直接考察聚类结果
在学习KNN（二）KNN算法手写数字识别的OpenCV实现我们直接将像素值作为特征，实现了KNN算法的手写数字识别问题，并得到了较好的准确率，但是就像其他机器学习算法一样，KNN的对象同样是特征，所以我们可以用一种特征提取算法配合KNN实现手写数字识别的任务。下面用HOG原理及OpenCV实现中介绍的HOG算法提取特征，作为KNN的的输入，最后与像素值特征的结果进行对比。在数据方面还是使用之前生成的5000张手写数字图片，并根据之前介绍的KNN与HOG的OpenCV实现，写出如下代码：#incl
在OpenCV的安装文件路径/opencv/sources/samples/data/digits.png下，有这样一张图：图片大小为1000*2000,有0-9的10个数字，每5行为一个数字，总共50行，共有5000个手写数字，每个数字块大小为20*20。为了后续方便处理，我们先写一段小程序把这5000个图截取出来：#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using&nb
简介KNN算法，即K近邻算法是一种监督学习算法，本质上是要在给定的训练样本中找到与某一个测试样本A最近的K个实例，然后统计k个实例中所属类别计数最多的那个类，就是A的类别。从上面一句话中可以看出，KNN的原理非常简单粗暴，而且是一种“在线”的学习方式，即每一次分类都需要遍历所有的训练样本，此外KNN算法还有几个要素：K，距离，分类决策规则。要素对于KNN而言有三个要素：1.K的选择：K值是KNN算法中为数不多的超参数之一，K值的选择也直接影响着模型的性能。如果我们把k值设置的比较小，那么意味着我
(1) KNN算法简介： KNN算法,即K近邻算法是一种监督学习算法,本质上是要在给定的训练样本中找到与某一个测试样本A最近的 K个实例,然后统计k个实例中所属类别计数最多的那个类,据他们的主要分类来决定新数据的类别。(2) KNN算法的三个要点： ①K的选择: &nbs
一个喷码识别的案例read_image (Image, 'D:/用户目录/Desktop/2.png')
rgb1_to_gray(Image, Image)
get_image_size (Image, Width, Height)
* 获取喷码区域的方法很多 比如可以用me