機器視覺演算法實訓

A. 自學機器視覺應該怎麼入門

找本機器視覺的書來系統的學習。
比如：《圖像處理分析與機器視覺》、《機器視覺演算法與應用》、《機器視覺與機電一體化實踐》

B. 網路視覺訓練有哪些軟體

一、開源的OpenCV

OpenCV（Open Source Computer Vision Library：http://opencv.org）是一個開源的基於BSD許可的庫，它包括數百種計算機視覺演算法。

文檔OpenCV 2.x API描述的是C++ API，相對還有一個基於C語言的OpenCV 1.x API，後者的描述在文檔opencv1.x.pdf中。

OpenCV具有模塊化結構，這就意味著開發包裡麵包含多個共享庫或者靜態庫。下面是可使用的模塊：核心功能（Core functionality） - 一個緊湊的模塊，定義了基本的數據結構，包括密集的多維Mat數組和被其他模塊使用的基本功能。

圖像處理（Image processing） 一個圖像處理模塊，它包括線性和非線性圖像濾波，幾何圖形轉化（重置大小，放射和透視變形，通用基本表格重置映射），色彩空間轉換，直方圖等。

C. 機器視覺演算法基本步驟

1、圖像數據解碼
2、圖像特徵提取
3、識別圖像中目標

D. 機器視覺新手應該如何學習

機器視覺新手的學習方法：
1、機器視覺涵蓋的方向非常廣泛，學習機器視覺之前應該明白自己以後想從事的方向，然後針對不同崗位對崗位職責的要求進行學習補充。
2、了解機器視覺的基本概念，因為從大范圍大環境下去了解會非常利於對其他零散知識的整合，也更容易接納。
3、確定好自己在機器視覺領域的從業方向後，可以分為硬體或軟體方向等確認學習目標。
4、知道自己學習的方向後需要了解如何使用操作。
機器視覺是人工智慧正在快速發展的一個分支。簡單說來，機器視覺
器視覺系統就是利用機器代替人眼來作各種測量和判斷。它是計算機學科的一個重要分支，它綜合了光學、機械、電子、計算機軟硬體等方面的技術，涉及到計算機、圖像處理、模式識別、人工智慧、信號處理、光機電一體化等多個領域。圖像處理和模式識別等技術的快速發展，也大大地推動了機器視覺的發展一個完整的機器視覺系統的主要工作過程如下：1、工件定位檢測器探測到物體已經運動至接近攝像系統的視野中心，向圖像採集部分發送觸發脈沖。2、圖像採集部分按照事先設定的程序和延時，分別向攝像機和照明系統發出啟動脈沖。3、攝像機停止目前的掃描，重新開始新的一幀掃描，或者攝像機在啟動脈沖來到之前處於等待狀態，啟動脈沖到來後啟動一幀掃描。4、攝像機開始新的一幀掃描之前打開曝光機構，曝光時間可以事先設定。5、另一個啟動脈沖打開燈光照明，燈光的開啟時間應該與攝像機的曝光時間匹配。6、攝像機曝光後，正式開始一幀圖像的掃描和輸出。7、圖像採集部分接收模擬視頻信號通過A/D將其數字化，或者是直接接收攝像機數字化後的數字視頻數據。8、圖像採集部分將數字圖像存放在處理器或計算機的內存中。9、處理器對圖像進行處理、分析、識別，獲得測量結果或邏輯控制值。10、處理結果控制流水線的動作、進行定位、糾正運動的誤差等。 從上述的工作流程可以看出，機器視覺是一種比較復雜的系統。因為大多數系統監控對象都是運動物體，系統與運動物體的匹配和協調動作尤為重要，所以給系統各部分的動作時間和處理速度帶來了嚴格的要求。在某些應用領域，例如機器人、飛行物體導制等，對整個系統或者系統的一部分的重量、體積和功耗都會有嚴格的要求。（良） 清楚了以上機器視覺的原理和過程之後，我建議： 1）人類和動物視覺系統的原理 2）攝像機技術與原理 3）圖像識別和處理技術 4）計算機技術5）人工智慧