一、机器视觉光源照明技术的几个要素 1、方向：选择不同的光源，控制和调节照射到物体上的入射光的方向是机器视觉系统设计的最基本的参数。它取决于光源的类型和相对于物体放置的位置。 1
Histogram of oriented gradients 简称 HoG, 是计算机视觉和图像处理领域一种非常重要的特征，被广泛地应用于物体检测，人脸检测，人脸表情检测等。 HoG
工业相机作为机器视觉系统的关键组件，其最本质的功能就是将光信号转变成有序的电信号。选择合适的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节，相机的选择不仅直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量等，同时也与
摘要：描述了一种机器视觉校准的方法。在基于小孔成像相机模型的基础上，使用平板拍取若干张照片进行校验。采用几何坐标变换，并且结合齐次图形学，考虑相机镜头畸变的情况下，计算出相机的内参和外参。此类方
照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。下面主
词汇表旨在使读者避免对常用词和专业化词汇产生混淆。下述定义同数字图像处理的一般用法一致，但绝不是本领域的标准化定义。它们和已出版的图像处理和计算机技术书籍中对有关词汇的定义是大体一致的。
在机器视觉系统应用中，光源的选择非常重要，它将直接影响输入数据的质量和应用效果。合适的光源将为图像采集机构提供稳定的高对比度的图像。那么如何选择一个合适的机器视觉光源，又如何评价一个光源的好坏？
一、开源生物特征识别库 OpenBR OpenBR 是一个用来从照片中识别人脸的工具。还支持推算性别与年龄。 使用方法：$ br -algorithm FaceRecogn
随着行业的发展，全面、可靠的机器视觉技术已经成为各大领域不可获取的解决方案，其应用行业也在不断扩张。以下是机器视觉之光学基础知识的相关问题。 1、发光强度(光度)的含义是什么?
机器视觉技术是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。自
第一：打光的稳定性 工业视觉应用一般分成四大类：定位、测量、检测和识别，其中测量对光照的稳定性要求最高，因为光照只要发生10-20%的变化，测量结果将可能偏差出1-2个像素，这不是软件的
寿命特性：光源一般需要持续使用。为使图像处理保持一致的精确，视觉系统必须保证长时间获得稳定一致的图像。 对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的最
