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。

OpenSceneGraph (OSG) 是一个强大的开源图形库，广泛应用于实时三维图形渲染，包括虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用。在OSG中，支持多种立体视觉显示方式，以模拟人类双眼观察物体时产生的深度感知，从而创建三维效果。以下将详细介绍文档中提到的几种立体显示技术及其在OSG中的实现方法。 1. **垂直方向分割 (Vertical Split)**：这是通过在屏幕垂直方向上将画面一分为二，分别显示左眼和右眼的视图。在OSG中，可以使用`osg::DisplaySettings::instance()->setStereoMode(osg::DisplaySettings::VERTICAL_SPLIT);`来设置立体模式，并通过`osg::DisplaySettings::instance()->setStereo(true);`开启立体显示。调整双眼之间的距离，可以通过设置`setEyeSeparation()`函数，参数值越大，图像对称性越小，更接近实际人眼的视角差异。 2. **水平方向分割 (Horizontal Split)**：与垂直分割类似，但分割线沿屏幕的水平方向。在OSG中，虽未直接列出对应的常量，但可以实现此功能，通过自定义渲染策略进行左右眼图像的分离。 3. **色差立体 (Anaglyphic)**：这种方法使用红色和蓝色（或绿色）滤镜，每个滤镜对应一只眼睛，通过颜色差异实现立体效果。在OSG中，可通过特定的渲染节点或后处理效果实现色差立体。 4. **水平交错 (Horizontal Interlace)**：在每帧中交替显示左右眼的图像，通常用于电视和投影仪等设备。OSG中的实现可能需要自定义渲染管道，以确保正确地交错显示。 5. **垂直交错 (Vertical Interlace)**：类似于水平交错，但在垂直方向上交错左右眼图像。 6. **棋盘格扫描 (Checkerboard Interlace)**：在屏幕上形成交错的黑白棋盘格，每个黑色或白色的小格子代表一只眼睛的视图。这种方式可以减少像素浪费，提高显示效率，但在实现时需要更复杂的渲染算法。 在实际应用中，选择哪种立体显示方式取决于具体硬件设备的支持、性能需求以及用户舒适度。例如，垂直和水平分割对于头戴式显示器（HMD）比较常见，而色差立体则适合纸质或低成本3D眼镜。每种方式都有其优缺点，开发者需要根据项目需求进行选择和优化。同时，确保在设置立体显示时考虑用户可能的疲劳感，合理调整双眼距离、视差等参数，以提供最佳的观看体验。

界面：https://blog.csdn.net/lyp1215/article/details/129435361 Accord 捕获摄像头图像、图像处理；DlibDotNet 人脸识别；zxing 条码、二维码识别

可以在Qt项目内建立一个布局，然后布局内直接添加这个控件，便可以实现Halcon的ROI绘制了，本资源采用VS2015+Halcon12(halcon10导出)+Qt编写的demo程序，提供了控件源代码，并给出了如何调用这个控件的主界面程序；

（1）本学期学习的图像处理和机器视觉课程内容主要有（请根据实际完成情况填写）： 第1章的主要内容是介绍计算机视觉就是要让机器像人一样具有视觉感知能力，如图像分类、目标检测、图像分割、三维视觉、目标跟踪等 第2章的主要内容是介绍实时图像采集、利用在现代多媒体技术中占有重要的地位。 第3章的主要内容是介绍实时图像采集、利用在现代多媒体技术中占有重要的地位。 ### 图像处理和机器视觉课程设计报告知识点梳理 #### 第1章：计算机视觉概论 - **计算机视觉定义**：让机器具备人类视觉感知能力，理解图像内容。 - **核心任务**：包括图像分类、目标检测、图像分割、三维视觉、目标跟踪等。 - **图像分类**：识别图像中的对象类别。 - **目标检测**：定位图像或视频中的对象，并进行分类。 - **图像分割**：将图像划分为多个部分，每个部分代表一个对象或区域。 - **三维视觉**：从二维图像中恢复三维结构。 - **目标跟踪**：跟踪视频序列中对象的位置变化。 #### 第2章：实时图像采集技术 - **实时图像采集**：获取连续的图像流，用于后续处理。 - **现代多媒体技术**：实时图像采集在视频监控、在线教育、虚拟现实等领域的重要性。 - **关键技术**：高速摄像头、图像传感器、数据传输协议等。 #### 第3章：实时图像采集的应用案例 - **应用场景**：进一步探讨实时图像采集在不同领域的应用实例。 - **挑战与解决方案**：针对实时性的需求，如何优化算法以提高效率。 #### 第4章：HaiShoKu—图像颜色板生成工具 - **HaiShoKu功能**：自动提取图像的主要颜色和配色方案。 - **应用场景**：网页设计、UI界面设计、艺术创作等。 - **操作流程**：导入图片，选择颜色提取模式，生成调色板。 #### 第5章：计算机图像学中的仿射变换 - **仿射变换定义**：一种保持平行线不变的几何变换。 - **应用场景**：图像缩放、旋转、倾斜等操作。 - **数学原理**：通过矩阵运算实现图像的变换。 - **代码实现**：使用Python的OpenCV库进行仿射变换操作。 #### 第6章：Python中的图像平滑方法 - **中值滤波**：去除椒盐噪声的有效方法。 - **双边滤波**：保留边缘的同时平滑图像，适用于模糊处理。 - **比较分析**：讨论两种方法的优缺点及适用场景。 #### 第7章：图像分割技术 - **图像分割意义**：将图像划分为有意义的区域，便于后续分析。 - **常用算法**：阈值分割、区域生长、分水岭算法等。 - **评估指标**：准确率、召回率、F1分数等。 #### 第8章：使用PIL进行基本图像操作 - **PIL简介**：Python Imaging Library，用于图像处理的库。 - **基本操作**：裁剪、缩放、旋转、颜色调整等。 - **代码示例**：展示如何使用PIL库对图像进行简单编辑。 #### 第9章：基于特征的图像配准方法 - **图像配准**：将多张图像对齐到同一坐标系下的过程。 - **特征提取**：SIFT、SURF、ORB等算法用于关键点检测和描述。 - **匹配与融合**：寻找最佳匹配点，将图像融合在一起。 #### 第10章：Python实现LBP纹理提取 - **LBP定义**：局部二值模式，用于纹理描述。 - **实现步骤**：计算像素周围邻域的二值模式，统计频率分布。 - **应用案例**：物体识别、纹理分类等。 通过以上章节的学习，我们可以深入了解图像处理和机器视觉的基础理论与实践技术，为今后的研究和开发工作打下坚实的基础。这些知识点不仅涵盖了理论层面的讲解，还提供了具体的编程实现案例，有助于学生全面掌握图像处理和机器视觉的相关技能。

在计算机视觉领域，OpenCV（开源计算机视觉库）与Qt框架的结合是常见的开发选择，尤其是在构建C++应用时。本资源提供了关于如何利用这两者进行视觉识别软件框架开发的基础知识。 OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它包含了众多用于图像处理、特征检测、图像识别、机器学习等功能的算法。OpenCV支持多种编程语言，包括C++，使得开发者可以方便地进行图像处理和计算机视觉任务的实现。在"6.16.opencv案例教程"中，你可能会找到如图像读取、基本操作（如缩放、旋转、颜色空间转换）、滤波、边缘检测、特征匹配等经典示例，这些都是计算机视觉中的基础操作。 Qt则是一个跨平台的应用程序开发框架，适用于桌面、移动和嵌入式设备。它提供了丰富的UI设计工具和组件，使得开发者能够创建美观且功能丰富的用户界面。当OpenCV用于处理图像和视频数据时，Qt可以用于构建用户交互界面，将处理结果展示出来。在"6.17.框架搭建"中，可能讲解了如何在Qt环境中集成OpenCV，创建窗口，将OpenCV处理的图像显示到界面上，以及如何响应用户输入来控制OpenCV的处理流程。 虽然资源提到代码不完善且存在bug，但它们仍能作为一个起点，帮助初学者理解如何将OpenCV和Qt结合使用。你可以从中学习到以下几点： 1. **集成OpenCV与Qt**：这通常涉及到配置项目的编译设置，确保OpenCV库被正确链接，并在Qt代码中引入必要的头文件。 2. **创建图像显示窗口**：在Qt中，你可以使用`QLabel`或者`QImage`来显示OpenCV处理后的图像。 3. **事件处理**：学习如何捕获用户事件，如按键或鼠标点击，然后根据这些事件调用OpenCV的相应处理函数。 4. **线程管理**：由于图像处理通常较耗时，可能需要在后台线程进行，以避免阻塞UI。这涉及到Qt的多线程知识和OpenCV的异步处理。 5. **错误调试**：资源中提到的bug是学习过程的一部分，通过调试和修复错误，你能更深入地理解代码的工作原理。 6. **持续学习与改进**：这个资源只是一个基础框架，意味着你还有很大的发展空间。你可以逐步完善代码，增加更多功能，如对象检测、人脸识别，甚至深度学习模型的集成。 通过研究这些材料，你不仅可以掌握OpenCV和Qt的基本用法，还能了解到如何将两者结合起来，创建一个功能性的计算机视觉应用。尽管代码可能需要调整和完善，但这个过程本身就是学习和提升技能的好机会。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

C# 视觉及运动控制开发(VisionAndMotionPro)