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机器视觉应用方向及学习思路总结

1、halcon软件提供的是快速的图像处理算法解决方案,不能提供相应的界面编程需求,需要和VC++结合起来构造MFC界面,才能构成一套完成的可用软件。 2、机器视觉在工业上的需求主要有二维和三维方面的 二维需求方面有:⑴识别定位;(2)OCR光学字符识别;(3)一维码、二维码识别及二者的结合;(4)测量类(单目相机的标定);(5)缺陷检测系列;(6)运动控制,手眼抓取(涉及手眼标定抓取等方面) 三维需求方面:(1)摄像机双目及多目标定(2)三维点云数据重构 3、要成为一名合格的机器视觉工程师必须具备以下三个方面的知识 (1)图像处理涉及以下几大领域: A、图像处理的基本理论知识(图像理论的基础知识) B、图像增强(对比度拉伸、灰度变换等) C、图像的几何变换(仿射变换,旋转矩阵等) D、图像的频域处理(傅里叶变换、DFT、小波变换、高低通滤波器设计) E、形态学(膨胀、腐蚀、开运算和闭运算以及凸壳等) F、图像分割(HALCON里的Blob分析) G、图像复原 H、运动图像 I、图像配准(模板匹配等) J、模式识别(分类器训练,神经网络深度学习等) 比较好的参考书籍有 经典教材:冈萨雷斯的《数字图像处理》及对应的MATLAB版 杨丹等编著《MATLAB图像处理实例详解》 张铮等编著《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与MATLAB实现》

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    数学建模竞赛(国赛和美赛)经验分享

    第一次参赛是在大一的暑假参加的国赛,当时和两个同学刚刚组队,我们也没有什么基础,结果可想而知:无奖。 在经历了这一次国赛之后,大一时的两位队友也无心再参加,所以又重新找了两位队友。从此我们队伍成员便确认了下来。这两位分别是一名女生负责排版,一名男生负责建模;而我负责写程序。我们一起准备第二年的国赛,在这期间,我们学校决定自己组织一次建模比赛为国赛做铺垫。我们为了检验自己的学习成果,便参加了。凭借着很好的运气,我们拿了二等奖的好成绩。 时间不久,便到了国赛。在国赛期间,我们每天熬夜熬到很晚,有了一点想法之后就开始讨论,然后发现行不通,又开始讨论,再进行完善……就这么一直反反复复着。直到提交了论文的最后# 在找队友的时候,一定要找靠谱的,自己熟悉的,千万不要临时组队。在准备竞赛这段时间,要经常沟通,彼此磨合,培养默契。 在参加竞赛的时候,不免会讨论得过于激烈,千万不要烦彼此,因为只有交流彼此得思想才会进行碰撞,才有可能找到适合本队得解题办法。 在分工方面,建议有一个人主要负责建模,一个主要负责编程,一个主要负责写论文和排版。三个人对建模、编程、排版都要了解,因为不知竞赛得的时候会有谁的工作量大一些,另外的人还可以去帮忙。三样都懂一些也可以更好的交流,更好的完成作品。

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