算法介绍：Canny是一种边缘检测算法1.高斯模糊–GaussianBlur2.灰度转换–cvtColor3.计算梯度–sobel4.非最大信号抑制 对非边缘的像素进行移植，在切向和法向 去掉，5.高低阈值输出二值图像，进行边缘连接，如果大于最高阈值的像素要保留，低于最低的要舍去，中间的作为连接图像。非多大信号抑制：在x方向和y方向做完梯度变换角度是梯度变化最大的方向。如果在和梯度垂直的方向上的相邻像素点都比自身大，就丢弃。高低阈值输出二值图像：T1，T2为阈值，凡是高于T2的都应该被保留，凡是
理论：在二阶微分的时候，最大变化处的值为零即边缘是零值，通过二阶导数计算，依据理论我们可以计算出图像二阶导数，提取边缘。处理流程：高斯模糊-去噪声GaussianBlur()转化为灰度图像cvtColor()拉普拉斯-二阶导数计算Laplacian()提取绝对值convertScaleAbs()显示结果代码：#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <mat
卷积边缘问题在做卷积处理时，图像边缘的像素不会被卷积操作。原因在于边界像素没有完全跟卷积和重合，所以3x3像素会有1个像素的边缘没有被处理。边缘处理方法：在卷积开始之前增加边缘像素，填充的像素为0或者RGB黑色。这样就确保边缘被处理。OpenCV默认的是BORDER_DEFAULT，其他还有：BORDER_CONSTANT - 填充边缘用指定像素BORDER_REPLICATE -填充边缘像素用已知的边缘像素值BORDER_WRAP - 用另外一边的像素来补偿填充API说明 - 给图像添加边缘A
点绕原点旋转（方法2）和上一篇《三角函数在图形学里的应用(1)》中的条件不同的是，现在我们不知道OP0和OP1有多长。还是要求p0绕着圆点绕到p1，求p1。图1已经把公式推导了出来。（图1）其中1式与2式的推导过程，上图可能有点没解释明白，这里勇哥详细推导一下：x1=L*cos(a+b)
x1=L*(cos(a)cos(b)-sin(a)sin(b))
x1=L*((x0/L)*cos(b)-(y0/L)*sin(b))
x1=L*(x0cos(b)/L-y0sin(b)/L)
x1=x
这种方式比较简单，条件是你的焊点位置比较固定。这时候我们可以按焊点数量做几个固定的ROI区域，在reduce_domain。剩下的不用说大家也知道怎么玩了。如果有深度学习就好了，否则也不会出此下策，这实在不是什么好办法。此种方式让勇哥联想到当年用printf(" * ")打印金字塔图形的那种办法。为什么焊点会出现色阶分布不均匀的效果呢？这是因为打焊点的时候，由于两个焊片贴合得不平整，或者是激光能量不稳定造成的。Row1:=9
1.找出下面2张图的不同处//先加载2张图像到内存中
var background = new Bitmap( "left.bmp");
backgroundImg.Source = ToBitmapImage(background);
var
VIDI 提供了第一款基于工业图像分析的深度学习软件。VIDI Suite基于最先进的机器学习算法，是一款优化可靠的可现场测试的软件解决方案。它可以完成检测与分类的编程中不可能完成的挑战。这为不少具有挑战性的机器视觉应用提供了一个强大、灵活的且明确的解决方案。VIDI Suite包含三种不同的工具：VIDI Blue用于在图像中查找和定位单个或者多个特征。ViDi Red用于检测任何类型的质量缺陷。 ViDi,成立于2012年瑞士，CPA集团成员，是世界上领先的软件公司。世界上首个提
卷积模糊图像，图像边缘，增强图像常见卷积算子：Robert、sobel、拉普拉斯算子代码：#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>
using namespace cv;
int main(int argc,char ** argv)
{
&nbs
阈值（threshold）简单地说就是把图像分割的一个标尺。阈值类型1.阈值二值化（threshold binary）大于阈值取最大值，小于阈值取最小值。2.阈值反二值化（threshold binary Interval）3.截断（truncate）超过阈值和阈值相等，否则为0.4.阈值取零（threshold to zero）小于阈值取0，大于的不变。5.阈值反取零（threshold to zero interval）小于阈值的不变，大于的取零。寻找阈值 实现最佳阈值THRESH_OTSU
金字塔原理图像金字塔是一个图像集合，集合中所有的图像都源于同一个原始图像，而且通过对原始图像连续降采样获得。在图像处理中，常常会调整图像大小，最常见的就是放大和缩小。一个图像金字塔是一系列图像组成，最底下一张是图像尺寸最大，最上方的图像尺寸最小，从空间上从上向下看就像一个古埃及的金字塔。高斯金字塔–用来对图像进行降采样拉普拉斯金字塔–用来重建一张图片根据他的上层降采样图片。高斯金字塔：高斯金字塔是从底向上，逐层采样得到。采样之后图像大小是原始图像MxN的M/2xN/2，就是对原图像删除偶数行和列