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
最近在公司实习，实习中的项目是使用的是微视的一款线阵相机（Microview MVC1024DLM-GE35）；所以把线阵、面阵相机的一些区别学习下：了解线阵相机与面阵相机的基本区别 工业相机按照传感器的结构特性可分为面阵相机和线阵相机，面阵、线阵相机都有各自的优点和缺点，在用途不同的情况下选择合适的传感器的结构工业相机，至关重要。1、类型区分面阵相机：实现的是像素矩阵拍摄。相机拍摄图像中，表现图像细节不是由像素多少决定的，是由分辨率决定的。分辨率是由选择的镜头焦距决定
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
一、AForge.NET简介 AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的，这个框架提供了不同的类库和关于类库的资源，还有很多应用程序例子，包括计算机视觉与人工智能，图像处理，神经网络，遗传算法，机器学习，机器人等领域。 这个框架由一系列的类库组成。主要包括有： AForge.Imaging —— 一些日常的图像处理和过滤
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
说一说勇哥手中一下手机前盖对位压合设备的一些经验。对位的基本原理如下图，灰色部分是CG，手机外壳与CG之间有9组gap（间隙）。理论上，如果CG对位是完美的，则：Gap1-Gap6=0Gap2-Gap5=0Gap8-Gap3=0Gap7-Gap4=0实际上不可能为0，而是到达一个经验值范围就算对位完成。（图1）而且，由于手机比较大，我们通常使用四个CCD分别拍四个角的方式来工作，这样可以获得较好的精确。即:左上角CCD：拍Gap1,Gap8左下角CCD：拍Gap6,Gap7右上角CCD：拍Gap
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
在opencv\sources\samples下面提供了很多的官方例程，是学习OpenCV的最好的资源。视频教程地址：https://www.bilibili.com/video/av17748771/?p=12感谢贾志刚老师的视频教程。开运算闭运算形态学梯度：膨胀减去腐蚀顶帽（top hat）原图像与开操作之间的差值图像。黑帽：闭操作图像和原图像之间的差值图像。提取直线：提取步骤输入彩色图像—转化为灰度图像—转化为二值图像—定义结构元素—开操作提取水平与垂直线代码示例：#include&nbs