机器视觉："用机器替代人眼来做测量和判断"，是计算机学科的一个重要分支，其功能及应用领域随着工业自动化的快速发展而变得广泛且全面。哪怕在日常生活中也有各种各样你想象不到的机器视觉应用。
降龙算法尝鲜版项目是个C++/QT机器视觉软开教学项目，这次V1.4.0.0版本的升级优化，主要是针对代码的规范性，风格统一化，以及可阅读性、可学习性做的优化。为了代码可阅读性，我将整个软件的所有.ui文件都去除了，采用纯代码手写界面的方式，并加以注释。
在构建机器视觉系统时，开发人员可以选择众多知名公司的商用软件包。然而，在选择这类软件时，重要的是理解这些软件提供的功能、支持的硬件以及如何轻松地配置这样的软件，以解决特定的机器视觉任务。
谷歌希望通过开放这个数据库，进一步改进他们基于视频识别的机器视觉能力。 谷歌在机器视觉学习方面积累大量的数据以及技术，最近，他们推出了一个新的视频数据库，名称为“原子视觉行为（AVA）“，该数据可由一
今天再和大家分享一下入行机器视觉要学哪些东西。本文基本就是按照学习的先后顺序来讲的，所以可以看作是一个学习路线，文中很多书都是我以前看的，但现在可能有些过时了，大家自行判断参考。
现在大家平时会遇到很多不错的机器学习资源，但是大多数情况下，资源比较分散，不方便集中管理和查阅。更重要的是往往很难找到一个系统完整的资源导航，形成系统的学习路线，方便搜索。 重磅！今天小编在网上“闲逛”的时候发现了一个超级棒的机器学习优质资源分类导航。至少节约大家 50% 的时间。 下面详细给大家介绍一下！
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【新智元导读】 本文介绍 MIT Technology Review 最近报道了关于机器学习的两项研究成果：让机器学会对人产生“第一印象”、能凭借书的封面判断内容。这两项研究对于增强机器“智能”有很大启示。 机器视觉算法学会“以貌取人” 社会心理学家很早就发现，人们能在一瞬间对一个人作出评价，所依据的仅仅是对方的外表，特别是面容。我们使用这些评价来判定初次见面的人是否值得信任，是否聪明，是支配型还是社交型，是否幽默等等。 这些判断可能正确，也可能不正确，而且一点也不客观，但它们具有一致性。在同一情形下让不同
机器视觉（Machine Vision、MV）是配备有感测视觉仪器（如自动对焦相机或传感器）的检测机器，其中光学检测仪器占有比重非常高。机器视觉主要用于检测出各种产品的缺陷、判断并选择出物体、测量尺寸和定位等，广泛应用在自动化生产的各个环节，是计算机视觉中最具有产业化的部分。
机器视觉技术实现的第一步是图像采集，也称为图像获取。利用各种图像设备（例如相机、扫描仪等）来采集目标物体的图像数据，以供后续的图像处理和分析。随着数字化技术的发展，图像采集设备越来越普及，从传统的摄影机、拍照机发展到了现在的手机相机、无人机、监控摄像头等。无论是哪种采集设备，其最重要的特征就是要能够捕捉高质量的图像数据。
根据中商产业研究院发布的《2019-2024年中国机器视觉行业前景及投资机会研究报告》显示，2018年中国机器视觉市场规模首次超过100亿元；而随着行业技术提升、产品应用领域拓展，机器视觉市场将进一步扩大，预计在2019年机器视觉市场规模将近125亿元。
工业4.0的兴起，信息化技术的浪潮加速了制造产业的变革步伐，人类视觉已经无法满足现代企业高速发展的需求，因此，高精度、高效率且成本更低的制造需求，促使企业走向智能化和自动化的方向。机器视觉是实现工业自动化强有力的工具，与人类视觉相比，机器视觉的可靠性更高，客观性更强，持续工作时间越长。
机器视觉顾名思义是使机器具有像人一样的视觉功能，从而实现各种检测、判断、识别、测量、定位等功能。一个典型的机器统包括光源、镜头、相机CCD相机和CMOS相机)、图像处理器(硬件)、图像处理软件、显示器、执行单元等。
智能机器人、刷脸支付、VR、无人便利店等智能产品普遍应用的背后，离不开 3D视觉技术的支持，2022年机器视觉企业相继融资，再次引发市场对机器视觉产业的高度关注。
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。机器视觉作为生产过程中关键技术之一，在机器或者生产线上，机器视觉可以检测产品质量以便将不合格的产品剔除，或者指导机器人完成组装工作，与整个生产密切相关。 由于笔者正处于机器视觉行业，所以准备和大家一起系统的学习机器视觉方面相关知识，主要包括常见的机器视觉算法，以及常见的应用领域算法的实现等，欢迎大家的讨论和交流。 本文主要介绍机器视觉经典系统，常用领域以及机器视觉常用的图像处理库，希望以此作为一个简短入门。 1.机器视觉经典系统 简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼
安妮 编译自 Hackernoon 量子位出品 | 公众号 QbitAI 昨天，年仅18岁的iOS app开发者Alex Wulff在Hackrnoon上发布了一篇教程，手把手教你如何将苹果在WWDC上发布的众多API应用到你的电脑上。量子位全文编译如下： △ Alex Wulff iOS 11真的来了。 苹果在iOS 11里引入了本地机器学习和机器视觉框架，承诺这将促进app和游戏的一大飞跃性进步，也解锁了一大堆可能性。 目前机器学习解决方案已经可以在云端实现了。但这些系统不仅需要持续连网，经常在
今年5月底，华为进行业务调整，新成立机器视觉军团，却并未公布具体的任命情况，让业内倍感疑惑的是 ，段爱国会被委以何职？
机器人视觉和机器人技术已被广泛地使用在我们的生活当中，智能机器人技术逐渐成熟。在传统的机器人技术应用过程中，没有做到机器视觉和机器控制的技术统一，只实现了某一技术的应用，极大地制约了智能机器人的发展工作，因此如何统一机器视觉、机器人控制以及人工智能三大要素，成为了人机交互功能实现的主要限制。
转自 | 机器人配视觉 在以智能制造为核心的工业4.0时代背景下，随着中国制造2025战略的深入，工业智能机器人产业市场呈现爆炸式增长势头，其中充当工业机器人“火眼金睛”角色的机器视觉功不可没!那么机
在机器视觉领域，正在冲刺科创板的凌云光值得关注。2月16日晚，依据上交所发布的科创板上市委2022年第8次审议会议结果，凌云光首发获通过。
【新智元导读】计算机视觉很厉害，但是，只要稍加修改，比如使用美图软件加一个滤镜，计算机视觉就错误频出。MIT报道把这一缺陷称为计算机视觉的“阿喀琉斯之踵”，认为这是目前视觉领域的一个致命缺陷。如果计算机视觉要得到应用，比如用人脸识别侦察罪犯，但却连“美图秀秀”都搞不定的话，那确实是一个比较严重的问题。 现代科学最伟大的进步之一就是机器视觉的发展。在短短的几年里，新一代的机器学习技术已经改变计算机“看”的方式。 现在，机器在人脸识别和物体识别上比人要厉害。在众多基于视觉的任务中，如驾驶、安全监控等，机器视觉
早在20世纪80年代美国国家标准局就预计，检测任务的80%乃至90%将由视觉测量系统来完成，该预测至今已基本变成现实。近年来，随着机器视觉技术的迅速发展，机器视觉技术的快速性、精确性、智能化特性已广泛应用到现代工业的各行各业中。而且，在当前以智能制造为核心的工业4.0时代背景下，中国制造2025战略部署逐步深入，工业机器人产业市场呈现爆炸式增长势头，而充当工业机器人“慧眼”的机器视觉系统也功不可没。
概述 OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台，由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目，开源BSD证书，OpenCV的目标是实现实时计算机视觉，，是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展，获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献，因为是BSD开源许可，因此可以免费应用在科研和商业应用领域。 历史 OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间，已经席卷整个业界，得到众多著名企业的大力支持，其中包括大名鼎鼎机器人公司Willow Garage与搜索引擎起家的Google。下面几个
图像处理软件作为机器视觉系统的重要组成部分，主要通过对图像的分析、处理和识别，实现对特定目标特征的检测。由于机器视觉系统在现代工业领域的广泛应用，使应用于机器视觉系统的机器视觉软件技术得到了高速发展。
每天，我们睁开眼都会看见这个多彩的世界，五彩斑斓的花朵、湛蓝的天空、还有亲人熟悉的笑容，对于每一个健康人一出生便享有上天赐予的美好特权，我们可以通过眼镜感知这个世界。然而，小伙伴们知道视觉对于机器人是多么难能可贵吗？我们平时所说的计算机视觉和机器视觉又有什么区别呢？今天小编就为大家讲一讲什么是计算机视觉、什么又是机器视觉。
近几年，国内机器视觉的普及型呈爆炸式增长，尤其对于国内的制造业，企业应用机器视觉，可以减少产品故障，提升生产线的整体质量，都是机器视觉不可或缺的因素。机器来获取图像、评估图像、解释（情况）然后做出适当反应的能力被称为机器视觉。
在资本市场，AI可以说是近几年最热的一个概念。然而，在经历了技术和资本的热潮之后，AI如何真正实现商业落地，业界一直没能给出让人满意的答案。机器视觉作为AI的一个重要细分领域，也需要解答商业落地这个命题。
机器视觉系统具有测量功能，能够自动测量产品的外观尺寸，比如外形轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的测量。
机器视觉趋势经常被讨论，那么可能影响工业自动化中机器视觉的这些技术的选择和实施有哪些实用的信息？
机器人视觉、计算机视觉、图像处理、机器视觉和图形识别，这几者之间到底有神马区别呢？ 要弄清楚他们哪一个是哪一个，有时候也真的是容易混淆的。接下来看看这些术语的具体含义是什么，以及他们与机器人技术有什么关联。读了这篇文章后，你就再也不会被这些概念弄糊涂了！ 当人们有时候谈论机器人视觉的时候，他们搞混淆了。当他们说，他们正在使用“计算机视觉”或“图像处理”的时候，实际上，他们的意思是正在使用‘机器视觉’，这是一个完全可以理解的错误。因为，所有不同术语之间的界限有时候也是有些模糊的。 在这篇文章当中，我们分
5月26日，华为在深圳坂田举行第三批军团/系统部组建成立大会，新成立5大军团/系统部。
OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台，由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目，开源BSD证书，OpenCV的目标是实现实时计算机视觉，，是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展，获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献，因为是BSD开源许可，因此可以免费应用在科研和商业应用领域。
上世纪 70 年代，人们利用仿生学的原理，充分利用计算机的快速性、可靠性、大存储量、可重复性、高计算性能，把传统的检测、处理、执行环节与计算机技术密切配合，实现了产品检测的高度智能化，由此产生了机器视觉的概念。
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在当前以高端装备制造为核心的智造工业4.0时代背景下，随着“中国制造2025”战略的深入，业智能机器人产业市场呈现不断增长的势头，其中充当工业机器人“火眼金睛”角色的机器视觉功不可没。 机器视觉应用领域 众所周知，智能制造是实现“工业4.0”“中国制造2025”的主攻方向，而在智能制造中，机器视觉又是最为重要的一环。机器视觉已是国内AI产业发展中的巨人，其中不乏商汤科技、旷视科技、云从科技、码隆科技等一大票“明星”企业。这些企业大多完成了B/C/轮融资，在人脸识别、医疗影像诊断、安防监控、智能制造等细分应用
机器视觉与计算机视觉并没有一个明显的定义去划分。但在实际应用中，应用于工业检测的时候更多地被称为机器视觉而非计算机视觉。这时候，机器视觉更多地偏向或者专指以图像传感器为采集软件，辅助以光源，PLC甚至机器人等外部设备，以实现特定的检测或定位等特定目的。如果你从事的是机器视觉行业则避免不了PCL，机器人，编码器，光栅尺，光源，镜头等这些图像之外的硬件设备打交道。
机器视觉软件是检测系统中的智能部分，也是最核心的部分。软件的选择决定了你编写调试检测程序的时间、检测操作的性能等等。 1.摄像头和光学部件 这一类通常含有一个或多个摄像头和镜头(光学部件)，用于拍摄被检测的物体。根据应用，摄像头可以基于如下标准，黑白、复合彩色(Y/C)，RGB彩色，非标准黑白(可变扫描)，步进扫描(progressive-scan)或线扫描。 2.灯光 灯光用于照亮部件，以便从摄像头中拍摄到更好的图像，灯光系统可以在不同形状、尺寸和亮度。一般的灯光形式是高频荧光灯、LED、白炽灯和石英
2017 年 CES 与 MWC 展上，自动驾驶车抢尽各个消费性电子商品锋头，就能嗅出自驾车已成为科技产业的主战场。早已对车用市场虎视眈眈的半导体业者，其脚步更是一刻都未停歇，Intel 再度迈出并购步伐，以 150 亿美元收购机器视觉芯片开发商 Mobileye，而 NVIDIA 也不甘示弱，随即发布将与 Bosch 一同打造人工智能系统。 传统车辆产业链的解构，半导体厂投入比重提升 半导体厂商脚步越来越积极，凸显出自驾车与车联网的发展，正一步步解构着传统车辆产业的产业链。 2020 年，是不少厂商设做
在人工智能时代，机器视觉迅猛发展。机器视觉是用计算机来模拟人的视觉功能，也就是把客观的事物的图像信息提取、处理并理解，最终用于实际检测、测量和控制。现已得到广泛的运用。
计算机视觉与机器视觉，首先是应用场景不一样，就像@Vinjn张静 回答的那样：你把摄像头对着人就是CV，对着车间就是MV。 计算机视觉和机器视觉应用场景不同，就像拉货车和载客车是的，侧重点不同而已，一个侧重人工智能分支，一个侧重工业应用！简单说起来的话，计算机视觉偏重于深度学习并且偏向软件，机器视觉偏重于特征识别同时对硬件方面要求也比较高，不过随着对智能识别要求越来越高的发展，这两个方向毕竟会互相渗透互相融合，区别也仅仅限于应用领域不同而已。 其次，我感觉最大的区别，在于技术要求的侧重点不一样，甚至差别很
据统计，人类大脑从外界接收到的信息中约有80％是来自视觉。图像作为视觉信号最基本的表现形式，能够传递丰富的信息，而且具有很强的直观性，即所谓的“一图胜千言”或者说“百闻不如一见”。人类可以通过双眼毫不费力地观察和理解周围环境，但对于机器而言，即使是简单的视觉任务实现起来都非常具有挑战性。人们希望机器也能够像人一样看见这个世界，进而能够替代人类完成一些繁重的工作。让机器具备一定程度的视觉功能具有极高的应用价值，但在理论上长期无据可依。在众多研究者的不懈努力下，Marr提出的视觉计算理论终于发展成为了一门真正的科学。
---- 现代科技最引人注目的进步之一是机器视觉的兴起。在短短的几年间，新一代的机器学习技术已经改变了计算机对图像的识别方法。现在，机器在人脸识别和物体识别方面已超越了人类并且彻底改变了大量的基于视觉的任务，比如驾驶、安全监控等等。机器视觉现在已具有超人的能力。 但据麻省理工《技术评论》报道，来自谷歌和OpenAI研究所的研究人员发现了机器视觉算法的一个弱点：机器视觉会被一些经过修改的图像干扰，而人类可以很容易地发现这些图像的修改之处。 研究人员指出：“一例子是对人脸图像打上非常细微的标记，人类依然可以正确
在实际项目中，图像实际成像的效果跟光照条件有密切的关系。毫不夸张的说，选择合适的光源在视觉项目中比重会占到50%，因为良好的光照条件能够取得良好的成像效果，从而达到增强图像对比度，降低识别的难度的目的。
当你买到拿到心仪的产品的时候，映入眼帘的，就是它的外观，这是靠模具厂、组装厂的工人们精心呵护生产出来的，有的靠人眼检查，有的靠自动化设备检查，不放过一点瑕疵。
随着现代经济与科学的快速发展，人们生活水平不断的提高。与此同时，人们对与自身健康息息相关的药品质量有了越来越高的质检要求。
在比利时的一间温室中，有台小型机器人，它穿过生长在支架托盘上的一排排草莓，利用机器视觉寻找成熟完好的果实，然后用 3D 打印的爪子把每一颗果实轻轻摘下，放在篮子里以待出售。如果感觉果实还未到采摘的时候，这个小家伙会预估其成熟的时间，然后重新过来采摘。
|懒人阅读：计算机视觉的应用无处不在，就像视觉是我们感知世界的最主要方式之一，所以其应用场景和公司也数不胜数。机器学习、深度学习等技术使用到CV之中后，为很多复杂视觉信号的处理带来了可能，从而可以进行更加精准的目标识别、目标跟踪、场景重建等应用。
8 月 26 日，华为机器视觉与 InfoQ 联合举办的 DevRun 开发者沙龙·华为机器视觉技术开放日 - 杭州专场，在华为杭州研究所成功举办。本次沙龙邀请到华为机器视觉多位资深技术专家对摄像机 App 开发、摄像机 AI 模型转换与精度分析、摄像机 AI 模型部署与推理等几个议题做了深度分享，沙龙介绍了 AI 算法实践以及软件定义摄像机的特点和功能。华为机器视觉专家们还通过实操环节为与会开发者们进行了演示。
王振宇介绍，埃姆维给客户提供的是包含了人、机、料、法、环在内的整个信息化系统，其中包括对人的行为路径、厂房设施、信息的采集和变化控制。
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