机器视觉算法实训

A. 自学机器视觉应该怎么入门

找本机器视觉的书来系统的学习。
比如：《图像处理分析与机器视觉》、《机器视觉算法与应用》、《机器视觉与机电一体化实践》

B. 网络视觉训练有哪些软件

一、开源的OpenCV

OpenCV（Open Source Computer Vision Library：http://opencv.org）是一个开源的基于BSD许可的库，它包括数百种计算机视觉算法。

文档OpenCV 2.x API描述的是C++ API，相对还有一个基于C语言的OpenCV 1.x API，后者的描述在文档opencv1.x.pdf中。

OpenCV具有模块化结构，这就意味着开发包里面包含多个共享库或者静态库。下面是可使用的模块：核心功能（Core functionality） - 一个紧凑的模块，定义了基本的数据结构，包括密集的多维Mat数组和被其他模块使用的基本功能。

图像处理（Image processing） 一个图像处理模块，它包括线性和非线性图像滤波，几何图形转化（重置大小，放射和透视变形，通用基本表格重置映射），色彩空间转换，直方图等。

C. 机器视觉算法基本步骤

1、图像数据解码
2、图像特征提取
3、识别图像中目标

D. 机器视觉新手应该如何学习

机器视觉新手的学习方法：
1、机器视觉涵盖的方向非常广泛，学习机器视觉之前应该明白自己以后想从事的方向，然后针对不同岗位对岗位职责的要求进行学习补充。
2、了解机器视觉的基本概念，因为从大范围大环境下去了解会非常利于对其他零散知识的整合，也更容易接纳。
3、确定好自己在机器视觉领域的从业方向后，可以分为硬件或软件方向等确认学习目标。
4、知道自己学习的方向后需要了解如何使用操作。
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉
器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它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。图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下：1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲。2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。3、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。5、另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配。6、摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出。7、图像采集部分接收模拟视频信号通过A/D将其数字化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。8、图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。9、处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果或逻辑控制值。10、处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。 从上述的工作流程可以看出，机器视觉是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域，例如机器人、飞行物体导制等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。（良） 清楚了以上机器视觉的原理和过程之后，我建议： 1）人类和动物视觉系统的原理 2）摄像机技术与原理 3）图像识别和处理技术 4）计算机技术5）人工智能