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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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    微软亚洲研究员:回顾我走过的编程之路

    作者: 陈梓瀚(vczh) (很荣幸被华南理工大学软件学院邀请撰写此文,关于毕业那会儿找工作的一些事情) 前些日子被华南理工大学软件学院邀请回去参加一些活动,其中包括跟一些师弟师妹们进行座谈。期间就有一个人问,要怎么样才可以去微软。其实我从来没有想过这个问题,所以那个时候的答案自然就是微软的广告(编程好,数学好,态度好)了。09年大四那会儿,刚好碰上了美帝的次贷危机,令我们这些想去美帝的公司被剥削的这帮人倍感艰辛。所幸后来还是过五关斩六将,最后在实习结束之后成功留了下来。这其中的因果,显然不是面试的那几天

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    开篇:预备知识---1

    ​ 大家好,好久不写博客了,久违的感觉。这篇文章是 C/C++ 程序设计专栏的第一篇文章。说实话这个专栏申请了有半年多了,但是到目前为止仍然没有文章产出,本来打算今年年初开始动笔,其中又因为毕业的相关事宜耽误了很长时间,想想真的是非常惭愧。从另一个方面也暴露出了自己在时间管理方面能力的不足。以后真的是得多注意这方面的东西。好了,我们还是进入正题吧。说实话 C语言是我最早接触的编程语言,大一大二写算法代码的时候都是用的 C 和 C++,当时觉得 C语言从某些方面来看非常鸡肋,比如说我们用标准 C语言 语法无法写出漂亮的图形化界面,只适用于做数据处理。后来当我真正对 C语言有了一个更加深入的了解了之后才发现以前的自己太年轻。想要写出图形界面我们随便使用一种图形化框架(MFC、QT 等)就可以达到目的。这些图形化框架是遵循标准 C/C++ 语法的,在这个基础上各种图形库框架提供了各种类库来供开发者使用,这些类库就包括了一些图形化控件(窗口、按钮、对话框等)。因此我们借助这些框架提供的各种类库组合起来就可以写出漂亮的界面。而当我们熟悉了这些框架的相关原理(当然这里面包括很多东西,比如窗口的声明周期、组件的绘制原理和时间、整个程序框声明周期、消息处理机制等)后。回过头来我们会发现这些框架是在 C/C++ 语法的基础上将操作系统提供的一些接口以某种思想(面向对象编程)封装了起来,让我们可以通过调用其封装的相关 API 来间接的调用操作系统的相关接口。其本质上还是需要遵循 C/C++ 语法规则(当然,能设计出一款图形库框架是非常了不起的)。因此本专栏的重点是放在 C/C++ 的语言特性和一些必要的底层原理上,不会从 0 开始介绍 C/C++ 的语法。同时,对于图形化相关的东西不会过多介绍。也算是对 C/C++ 做一个学习总结。作者水平有限,如果文章中有不正确之处还望多多指点,谢谢大家。

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