在图像解析力算法—SFR（Spatial Frequency Response）概念理解一文中，我们已经讲解了在阅读SFR源码前必须了解的概念，下面我们来讲解一下，SFR算法的计算具体流程，然后结合源码进行分析， 获取计算公式。先来看图，直观感受一下吧：可以看到，SFR的具体步骤就是上面的九大步骤，箭头中对应的是每一步执行前后对应的输入和输出。总结如下：0、获取垂直斜边的ROI1、进行数据的归一化2、计算图像每一行的像素矩心3、对每行的矩心使用最小二乘法进行线性拟合，获得一条关于矩心的直线4、重
下面文章引用自：中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室http://www.nlpr.ia.ac.cn/english/rv 包括如下的内容：1、引言：什么是摄相机标定2、摄相机标定方法的分类3、传统摄相机标定方法（或利用景物信息的标定方法）4、主动视觉摄相机标定方法5、摄相机自标定方法1、引言视觉目的三维重建是人类视觉的主要目的，也是计算机视觉的最主要的研究方向. (Marr 1982)所谓三维重建就是指从图象出发恢复出空间点三维坐标的过程。三维重建的三个关键步骤• 图象对应点的确定•
已经矩形的中心点、边长、phi求四个顶点的坐标 在halcon里面，类似gen_measure_rectangle2、smallest_rectangle2的算子表示任意角度的矩形。其信息包括：矩形中心点 row,column矩形角度 Phi矩形区域的长和宽的一半 Length1, Length2如下图所示：（图1）就没有没直接给出矩形4个顶点坐标。有时候想知道4个顶点的坐标怎么计算呢？由于勇哥手上有一段halcon代码正好用解决上面的问题，所以我们先分析一下代码的结果，以此为参考进行
三角函数画圆法画圆可以用圆的方程来画。原点为圆心，半径为r（r>0）的圆的标准方程为x^2+y^2=r^2也可用三角函数的方式来画。下面是画圆的C#代码：/// <summary>
/// 利用三角函数画圆
/// </summary>
/// <param name="radius"></param>
/// <param name=&q
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
通过本例程学习，掌握了read_image读取多幅图像，channels_to_image算子的使用。本例程的算法思路是通过求取各个通道求取暗的和亮的部分，然后各个通道使用union1进行联合，得到的联合后的暗图像和明亮图像，然后求取明暗图像的交集。后续经过基本的选择处理，得到漏焊的焊点。get_system ('clip_region', Information)
set_system ('clip_region', &
(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
勇哥的这个项目是整盘物料机器人视觉取料。由于该项目有两个相机，一个是整盘入料相机，用于判断物料有无和粗定位。另外还有一个下相机，用于精定位后物料入转盘机。本篇说的就是整盘入料相机的粗定位算法。这里勇哥使用的是halcon的形态学算法，相比找边的方式来说，其意义是速度快，能满足视觉一键换型的需要。read_image(backImg, 'C:/Users/hackpig/Desktop/蓝牙撕膜机黑料盘问题/20191106_141224_PS_1_OK.tif.bmp'