VisionMaster 4.3.0 二次开发05 方案加载、执行、参数配置、获取结果、获取流程列表、获取模块列表、导入流程、导出流程、删除流程、禁用流程、绑定流程、显示方案、显示执行结果 二开的基本功能都差不多实现了。 想学习海康视觉平台VisionMaster二次开发可以下载看看。源码在项目中都是可以直接用的

双目测距算法实现源码，基于C++和OpenCV实现，处理流程如下： 1.读取相机内参 2.计算立体校正参数 3.计算映射矩阵 4.设置SGBM立体匹配算法参数 5.获取双目相机左右摄像头实时视频数据，并分别保存为左侧、右侧图像 6.对获取的相机图像进行立体校正 7.灰度化 8.基于SGBM算法计算视差图 9.视差图转换为深度图

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《ROS机械臂开发与实践》教学源码，涵盖ROS基础、ROS进阶、机械臂Moveit!、视觉抓取等内容。示例均提供Python与C++实现，适配Kinetic、Melodic、Noetic、ROS2 Humble版本..zip优质项目，资源经过严格测试可直接运行成功且功能正常的情况才上传，可轻松copy复刻，拿到资料包后可轻松复现出一样的项目。 本人系统开发经验充足，有任何使用问题欢迎随时与我联系，我会及时为你解惑，提供帮助。 【资源内容】：项目具体内容可查看下方的资源详情，包含完整源码+工程文件+说明等（若有）。 【附带帮助】： 若还需要相关开发工具、学习资料等，我会提供帮助，提供资料，鼓励学习进步。 【本人专注计算机领域】： 有任何使用问题欢迎随时与我联系，我会及时解答，第一时间为你提供帮助，CSDN博客端可私信，为你解惑，欢迎交流。 【适合场景】： 相关项目设计中，皆可应用在项目开发、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面中 可借鉴此优质项目实现复刻，也可以基于此项目进行扩展来开发出更多功能 【无积分此资源可联系获取】 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。积分/付费仅作为资源整理辛苦费用。

艾科瑞特科技：计算机视觉-通用版垃圾分类图像分类（265种类别） 关键词：目标检测、目标跟踪、图像识别、图像分类、自然语言处理、自然语言分析、计算机视觉、人工智能、AIGC、AI、大模型、多模态大模型、API、Docker、镜像、API市场、云市场、国产软件、信创 内容摘要： 基于265类生活垃圾标签体系和15万张图片数据的垃圾分类图像分类模型，具有广泛的应用场景。 居民小区垃圾分类指导：提供实时图像识别与分类建议。 公共场所垃圾投放指引：协助公众正确分类投放垃圾。 环卫工人垃圾收集辅助：快速识别与分拣不同种类垃圾。 城市管理部门垃圾监管：利用图像识别进行垃圾分类情况分析。 教育机构环保教学：利用垃圾分类图像进行科普教育。 社区宣传活动：展示不同垃圾种类的识别与分类方法。 垃圾处理厂分拣系统：自动化识别与分类垃圾，提高处理效率。 垃圾分类APP开发：为用户提供垃圾分类查询与指导服务。 垃圾分类竞赛与游戏：通过图像识别技术增强娱乐与教育性。 回收站点垃圾收集：精确分类回收各类可回收垃圾。 家庭垃圾分类助手：帮助家庭成员正确分类生活垃圾。 餐饮行业垃圾分类管理：确保厨余垃圾得到妥善处理。

人工智能AI进阶 人工智能课件 课外拓展10阶段十 CV基础+项目更新.rar 17.4GB 课外拓展09阶段九 阶段五NLP基础补充视频.rar 542.9MB 课外拓展08阶段八 阶段四深度学习基础补充视频.rar 531.7MB 课外拓展07阶段七 阶段三 机器学习更新.rar 3.1GB 课外拓展06阶段六 阶段二 Python高级更新.rar 8.6GB 课外拓展05阶段五 阶段一 python基础更新.rar 6.5GB 课外拓展04阶段四 入学第一课.rar 0.0MB 课外拓展03阶段三 赠送-文本摘要项目.rar 4.2GB 课外拓展02阶段二 赠送-人脸支付.rar 2.9GB 课外拓展01阶段一 HR面试技巧.rar 619.3MB 主学习路线07阶段七 人工智能面试强化赠送.rar 5.3GB 主学习路线06阶段六 人工智能项目实战.rar 22.7GB 主学习路线05阶段五 NLP自然语言处理.rar 10.2GB 主学习路线04阶段四 计算机视觉与图像处理.rar 10.6GB 主学 ### 人工智能AI进阶课程概览 #### 一、课程背景及目标 本课程旨在为学员提供一个系统性的人工智能（AI）学习路径，帮助学员掌握从基础到进阶的各项关键技术，包括但不限于Python编程、机器学习、深度学习、计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）等领域。通过丰富的理论知识讲解与实践项目操作相结合的方式，让学员能够将所学应用于实际工作中。 #### 二、课程结构与内容概述 **1. 主学习路线** - **主学习路线07阶段七：人工智能面试强化** - 内容规模：5.3GB - 内容概述：针对求职者设计的一套全面复习材料，涵盖AI领域的面试题型、答题技巧及常见问题解析等，帮助学员提高面试成功率。 - **主学习路线06阶段六：人工智能项目实战** - 内容规模：22.7GB - 内容概述：一系列真实世界中的AI项目案例分析与实践，覆盖多个应用场景和技术领域，如推荐系统、自动驾驶等。 - **主学习路线05阶段五：NLP自然语言处理** - 内容规模：10.2GB - 内容概述：深入探讨NLP技术的基础原理及其在聊天机器人、情感分析等场景中的应用。 - **主学习路线04阶段四：计算机视觉与图像处理** - 内容规模：10.6GB - 内容概述：聚焦于CV领域的核心技术与算法，包括图像识别、目标检测、图像分割等内容，并结合实例进行讲解。 **2. 课外拓展资料** - **课外拓展09阶段九：阶段五NLP基础补充视频** - 内容规模：542.9MB - 内容概述：作为对主学习路线中NLP部分的补充，这些视频提供了更深层次的技术细节介绍。 - **课外拓展08阶段八：阶段四深度学习基础补充视频** - 内容规模：531.7MB - 内容概述：深化对深度学习的理解，涵盖了神经网络的基本概念以及如何构建和优化深度学习模型的方法。 - **课外拓展07阶段七：阶段三机器学习更新** - 内容规模：3.1GB - 内容概述：最新的机器学习教程，包括监督学习、无监督学习等多种学习方法的最新进展。 - **课外拓展06阶段六：阶段二Python高级更新** - 内容规模：8.6GB - 内容概述：Python编程语言高级用法的集合，包括面向对象编程、高级数据结构、异步编程等内容。 - **课外拓展05阶段五：阶段一python基础更新** - 内容规模：6.5GB - 内容概述：适合初学者的Python基础教程，介绍了变量、数据类型、控制结构等基础知识。 - **课外拓展04阶段四：入学第一课** - 内容规模：0.0MB - 内容概述：简短的介绍性课程，帮助学员快速了解整个学习路径的结构和规划。 - **课外拓展03阶段三：赠送-文本摘要项目** - 内容规模：4.2GB - 内容概述：一个完整的文本摘要项目案例，涉及文本预处理、特征提取、模型训练等多个环节。 - **课外拓展02阶段二：赠送-人脸支付** - 内容规模：2.9GB - 内容概述：基于计算机视觉技术的人脸识别和支付系统开发教程，包括硬件选型、软件实现等方面。 - **课外拓展01阶段一：HR面试技巧** - 内容规模：619.3MB - 内容概述：专为技术岗位求职者准备的面试技巧指南，包括简历撰写、面试流程、沟通技巧等内容。 #### 三、总结 通过上述详细的课程结构与内容介绍，可以看出该课程体系覆盖了人工智能领域的各个方面，既注重基础知识的培养，又强调实践技能的提升。无论是对于想要进入AI行业的新人还是希望进一步提升技能的专业人士来说，都是一个非常有价值的学习资源。

"计算机视觉与图像处理论文实用全套PPT" 计算机视觉是一种模拟人类视觉的技术，它可以通过对图像或视频的处理来获取相应的三维信息，并存储于计算机中供人们研究和应用。近年来，计算机视觉的研究与应用已经扩展到了空間探索、地理资源勘探、工业、农业、医学和军事等多个领域，尤其是在农业工程领域更为突出。 论文的主要内容包括计算机视觉在农业工程中的应用，例如农产品的分级检测、作物营养的监测和病虫草害的防治等方面的研究。同时，论文还讨论了计算机视觉在农业工程中的存在的问题和未来的发展方向。 在农产品的分级检测方面，计算机视觉技术可以对产产品进行无接触检测，获取大量的图像参数信息，并具有标标准统一、识别率高、效率高且无损害等优点，特别适合于动植物等农产品质量的检测和综合评定。 云南农业大学的宋兰霞等人在“云南省农业科技创新工程项目”中，以计算机视觉技术为基础，针对传统方法的主观性强、准确率低、成本高的缺点，运用统计学中的最大方差法去除图像黑色背景，使用二二值法对大理石花纹进行提取，并对其含量进行测定。研究结果表明，计算机视觉技术对实现胴体图像中大理石花纹区域能够分割和含量测定的准确性很高，为肉质自动分级打下良好的基础。 淮阴工学院电电子与电气工程学院的王亚琴等人在“江苏省高校自然科学研究项目”中，提出了基于计算机视觉的鸭蛋重量智能检测方法，实现了计算机视觉称重。该方法首先要构造出鸭蛋图像的灰度梯度共生矩阵，以最大熵原理为依据求出最佳灰度和梯度分割阈值，从而实现二二维阈值的分割。 计算机视觉技术在农业工程中的应用具有很高的准确性和实时性，能够有效地提高农产品的质量和产量，对农业的发展和经济的增长产生积极的影响。 随着计算机视觉技术的发展和应用，农业工程领域也将迎来更多的机遇和挑战。在未来的研究中，需要继续探索和发展计算机视觉技术在农业工程中的应用，以提高农业的生产效率和产品质量。 计算机视觉技术在农业工程中的应用具有很高的潜力和价值，对农业的发展和经济的增长具有重要的意义。

慕尼黑工业大学计算机视觉和模式识别的主席Prof. Daniel Cremers，PPT课件包括 1、Mathematical Background:Linear Algebra 2、Representing a Moving Scene 3、Perspective Projection 4、Estimating Point Correspondence 5、Reconstruction from Two Views:Linear Algorithms 6、Reconstruction from Multiple Views 视频B站上有

LabVIEW是一种图形化编程语言，尤其在数据采集、测试测量和控制系统设计方面有着广泛的应用。在本场景中，我们讨论的是如何使用LabVIEW 2013及其视觉模块（Vision Development Module, VDM）来实现一次识别16个二维码的功能。这个任务涉及到图像处理、模式识别和计算机视觉等技术。 我们要明确的是，LabVIEW VDM提供了丰富的视觉工具，包括图像获取、处理和分析。在本例中，关键的步骤如下： 1. **几何匹配**：这是寻找二维码的关键步骤。LabVIEW中的几何匹配算法可以检测图像中的特定形状或模式，如二维码。通过设置模板匹配或特征匹配，程序可以查找并定位图像中的所有二维码。这一步骤通常包括灰度转换、降噪、边缘检测等预处理，以便更准确地找到二维码。 2. **识别二维码个数和中心位置**：几何匹配的结果将帮助我们确定二维码的位置和数量。一旦找到二维码的轮廓，就可以计算每个二维码的中心坐标，这对于后续的处理至关重要。 3. **绘制ROI（感兴趣区域）**：基于二维码的中心位置，程序会自动生成ROI。ROI是图像处理中常用的概念，它定义了需要进行进一步分析的图像子区域。在本例中，每个ROI将围绕一个二维码，限制了识别过程的范围，提高效率。 4. **二维码识别**：有了ROI，我们可以对每个区域进行单独的二维码解码。LabVIEW VDM内建的二维码读取器能识别常见的二维码格式，如QR Code、Data Matrix等，并提取出其中的文本信息。 5. **结果显示**：程序会显示识别出的二维码文本以及对应的边界框，用户可以通过界面上的反馈直观地看到识别结果。 在这个过程中，可能还需要考虑到一些优化策略，例如错误处理（如二维码识别失败）、性能优化（如多线程处理每个ROI）以及用户交互设计等。在实际应用中，可能还需要考虑不同光照条件、二维码质量等因素对识别率的影响。 附带的文件“222.bmp”和“1.png”可能是用于测试的二维码图像，而“labview识别二维码.vi”则是实现上述功能的LabVIEW虚拟仪器（VI）。打开此VI，我们可以查看具体的代码逻辑，学习如何使用LabVIEW的视觉函数来实现多二维码识别。 总结来说，LabVIEW结合VDM可以高效地完成复杂的图像处理任务，如一次性识别多个二维码。通过理解并实践这些步骤，开发者可以扩展这个系统，适应更广泛的应用场景，例如在自动化生产线上的质量检测或物流追踪系统中。

### 视觉引导类应用总结 #### 一、视觉引导技术概述 视觉引导技术是一种结合了计算机视觉技术和机器人控制技术的应用领域，它主要用于自动化生产线上物料的定位、识别和搬运等任务。通过摄像头获取图像信息，并利用算法处理这些图像数据，从而指导机器人完成精确的动作。本文将详细介绍几种常见的视觉引导技术及其应用场景。 #### 二、单相机引导技术详解 单相机引导技术是指使用单一摄像头来完成物料的定位和姿态调整工作。主要分为以下几种情形： 1. **Stdx Stdy 方法及适用性**： - **定义**：这是一种基于特定特征点的位置和姿态调整方法。 - **应用场景**：适用于取料前需要调整姿态的情况。如，相机固定安装或装在机器人上，先拍照后取料。 - **特点**：确保取到的物料相对于治具的姿态是固定的。 2. **旋转中心法**： - **定义**：该方法通过确定旋转中心来计算物料旋转后的坐标。 - **应用场景**：适用于相机固定安装且先取料后拍照的情形。 - **注意事项**： - 放料位置存在角度时； - 旋转中心远离相机视野中心。 3. **工件坐标系法**： - **定义**：通过建立工件自身的坐标系来进行多相机多工位引导装配。 - **应用场景**：适用于单相机拍摄单个物料后，再根据工件坐标系进行取料和拍照的情况。 - **执行机构**：可以是机器人或者是自行搭建的X/Y/T轴。 #### 三、双相机或多相机引导技术 对于需要高精度定位的任务，可以采用双相机或多相机引导技术。 1. **双相机或多相机引导对位贴合**： - **应用场景**：多相机拍摄单个物料，适用于运动控制平台。 - **技术实现**： - 使用Alignplus软件进行精确对位； - 不使用Alignplus时，可以采用Mylar片或其他方式进行定位。 2. **定位引导方法**： - **Mylar片**：适用于不需要 Alignplus 的场景。 - **Alignplus**：提供更高级的功能支持。 #### 四、非线性标定与九点标定 为了提高视觉引导系统的准确性和可靠性，需要进行非线性标定以及九点标定。 1. **非线性标定**： - **目的**：通过使用棋盘格等标准图案，消除相机成像过程中的非线性误差。 - **适用条件**： - 除非单相机视场范围非常小（小于20mm）或者系统精度要求极高的情况下（几个mm），否则都需要进行非线性标定。 2. **九点标定**： - **目的**：建立相机二维坐标系与机器人二维坐标系之间的转换关系。 - **实施细节**： - 至少需要四个标定点； - 在实际拍照高度上进行标定； - 使用实物标定相比于扎点的精度更高； - 具体实施方式包括： - 相机固定安装从上向下拍照； - 相机固定安装从下向上拍照； - 相机装在机器人上，产品不动，机器人带动相机移动九个位置拍照； - 相机装在机器人上，机器人取放产品移动到九个位置，相机在固定位置拍照。 #### 五、旋转中心计算公式 旋转中心计算公式是单相机引导技术中的一个重要组成部分。假设一个点A(X,Y)绕任意点旋转θ后的坐标为(X’, Y’)。 \[ \begin{align*} X' - X_o &= \cos \theta * (X - X_o) - \sin \theta * (Y - Y_o) \\ Y' - Y_o &= \cos \theta * (Y - Y_o) + \sin \theta * (X - X_o) \end{align*} \] 其中， - \(X\) 和 \(Y\) 分别表示旋转前的特征物的平台坐标； - \(X'\) 和 \(Y'\) 表示一次对位旋转后特征物的平台坐标； - \(X_o\) 和 \(Y_o\) 表示旋转中心的坐标，通常为固定值，事先可以通过校正获得。 通过上述公式，可以计算出旋转后的坐标位置，从而实现精准的物料定位和姿态调整。 #### 六、结论 视觉引导技术在工业自动化领域发挥着重要作用，通过对不同引导方法和技术的理解与应用，可以大大提高生产线的效率和精度。无论是单相机还是多相机引导，都需要根据实际应用场景选择合适的方案，并通过非线性标定、九点标定等手段提高系统的可靠性和准确性。此外，旋转中心计算公式的理解和应用也是确保视觉引导技术有效实施的关键之一。