乌鸦-运输网络 Ravens是PyBullet中模拟任务的集合，用于学习基于视觉的机器人操作，重点是拾取和放置。 它具有一个类似于Gym的API，具有10个桌面重排任务，每个任务都有（i）提供专家演示的脚本化oracle（用于模仿学习），以及（ii）提供部分学分的奖励功能（用于强化学习）。 （a）插入方块：拿起L形红色方块并将其放入L形夹具中。 （b）放在绿色中：拿起红色方块，将它们放入其他物体中的绿色碗中。 （c）河内塔：将磁盘从一个塔顺序移动到另一个塔-只有较小的磁盘可以位于较大的磁盘之上。 （d） align-box-corner ：拿起随机大小的盒子，将其一个角对准桌面上的L形标记。 （e） stack-block-pyramid ：按彩虹色顺序依次将6个块堆叠为3-2-1的金字塔。 （f）码垛箱：拿起均质的固定尺寸的箱，并将它们堆放在转盘上。 （g）组装工具包：拿起不同的物体并将

Computer Vision__Statistical Models for Marr’s Paradigm.pdf

C#源码调用EmguCV来进行机器视觉图像处理，代码都是经过本人测试过的（附件包含需要处理的图片、字库等），包含以下功能：OCR识别（中英文）、模板匹配、边缘检测、形态学、车牌识别、二值化、斑点检测、9点标定、找圆、傅里叶变换、滤波处理、分水岭、凸包检测、图像拼接、直方图等等，该代码是经过整理的一个项目、直接打开主窗口就可调用各项功能，简体中文界面，代码也有中文注释

标签盒 是注释数据以构建和人工智能应用程序的最快方法。 使用此github存储库可帮助您在Labelbox中设置自定义编辑器。 Labelbox平台 文献资料 -设置自定义编辑器，示例安装脚本以及Labelbox自定义编辑器SDK的完整参考的说明。 -Labelbox应用程序的一般知识库。 -Labelbox Python SDK的安装和身份验证说明，教程，示例以及完整参考。 身份验证指南，示例和完整参考 合法的 这是我们的

视觉惯性同步硬件 作者： （ ），（ ） 1.说明 该项目旨在对摄像机和IMU进行硬件同步，以便它们都使用相同（毫秒级）的时基。 我们已经在Ubuntu16.04（ROS Kinetic）中测试了代码。 Arduino将为每个IMU测量（200 Hz）计算精确的（微秒）时间戳。 在某些时间戳（20 Hz）下，它将触发相机（通过触发线）以捕获新图像。 时间戳记和triggerCounter数据将被发送到PC（IMU节点）。 IMU节点将从Arduino接收IMU数据，并通过新的ROS TimeReference消息（主题/ imu / trigger_time）发布时间数据。 相机节点将订阅此时间数据，以为每个相机图像重建精确的时间。 因此，消息流将如下所示： IMU –> Arduino –> PC (ROS IMU node) –> ROS camera node 2.要求 2

目录： 第一章 引论 1·1 机器视觉 1·2 Marr视觉计算理论 1·3 机器视觉的应用 1·4 机器视觉的研究内容与面临的困难 1·5 机器视觉与其它学科领域的关系 1·6 成象几何基础 1·7 本书内容向导 思考题 第二章 人类视觉 2·1 人类视觉简介 2·2 感受野 2·3 视觉信息的多层次并行处理 2·4 视觉信息的集成和反馈 思考题 第三章 二值图象分析 3·1 阈值 3·2 几何特性 3·3 投影 3·4 游程长度编码 3·5 二值图象算法 3·6 形态算子 思考题 计算机练习题 第四章 区域分析 4·1 区域和边缘 4·2 分割 4·3 区域表示 4·4 分裂和合并 思考题 计算机练习题 第五章 图象预处理 5·1 直方图修正 5·2 图象线性运算 5·3 线性滤波器 5·4 非线性滤波器 思考题 计算机练习题 第六章 边缘检测 6·1 梯度 6·2 边缘检测算法 6·3 二阶微分算子 6·4 LoG算法 6·5 图象逼近 6·6 Canny边缘检测器 6·7 子象素级位置估计 6·8 边缘检测器性能 6·9 线条检测 思考题 计算机练习题 第七章 轮廓表示 7·1 数字曲线及其表示 7·2 曲线拟合 7·3 样条曲线 7·4 曲线回归逼近 7·5 Hough变换 7·6 傅里叶描述子 思考题 计算机练习题 第八章 纹理 8·1 概述 8·2 纹理分析统计方法 8·3 有序纹理的结构分析 8·4 基于模型的纹理分析 8·5 用分形理论分析纹理 8·6 从纹理恢复形状 思考题 计算机练习题 第九章 明暗分析 9·1 图象辐射度 9·2 表面方向 9·3 反射图 9·4 从图象明暗恢复形状 9·5 光度立体 思考题 计算机练习题 第十章 彩色感知 10·1 三色原理 10·2 颜色模型 10·3 颜色的视觉处理 10·4 彩色不变性 10·5 讨论 思考题 计算机练习题 第十一章 深度图 11·1 立体成象 11·2 立体匹配 11·3 多基线立体成象 11·4 从X恢复形状的方法 11·5 测距成象 11·6 主动视觉 思考题 计算机练习题 第十二章 标定 12·1 刚体变换 12·2 绝对定位 12·3 相对定位 12·4 校正 12·5 双目立体深度测量 12·6 含有比例因子的绝对定位 12·7 外部定位 12·8 内部定位 12·9 摄象机标定 12·10 双目立体标定 12·11 主动三角测距标定 12·12 鲁棒方法 12·13 讨论 思考题 计算机练习题 第十三章 三维场景表示 13·1 三维空间曲线 13·2 三维空间曲面的表示 13·3 曲面插值 13·4 曲面逼近 13·5 曲面分割 13·6 曲面配准 思考题 计算机练习题 第十四章 二维运动估计 14·1 图象运动特征检测 14·2 光流法 14·3 光流计算 14·4 基于块的运动分析 思考题 计算机练习题 第十五章 三维运动估计 15·1 基于成像模型的对应点估计 15·2 三维运动估计光流法 15·3 光流分割 思考题 计算机练习题 第十六章 物体识别 16·1 识别系统的基本组成 16·2 物体识别的复杂度 16·3 图象矩不变量特征表示 16·4 三维物体模型表示 16·5 特征检测与识别策略 16·6 验证 16·7 物体定位 思考题 计算机练习题 参考文献 英汉词汇对照表

1 支持固高GTS4轴，8轴运动控制，可以直接仿真运动。 2 支持机器视觉引导定位，读码，标定等功能。 3支持G代码编译功能，图形轨迹导入，运动轨迹图形化。 4支持多种运动控制板卡。5更新测距仪设备，扫码枪设备，OCR设备，保护气流量设备。

经过一段时间的了解学习labview2018机器视觉，现在总结一下在一个文件夹中读取一张图片然后进行直方图分析的程序，适合菜鸟……

visio科学图形包，visio2013亲测可用，附安装使用说明