可以直接使用的dll文件，测试ok支持你所需的所有操作可以直接使用的dll文件

《世界著名计算机教材精选:图像处理、分析与机器视觉(第4版)》针对图像处理、图像分析和机器视觉领域的有关原理与技术进行了广泛而深入的讨论，包括图像预处理、图像分割、形状表示与描述、物体识别与图像理解、三维视觉、数学形态学图像处理技术、离散图像变换、图像压缩、纹理描述、运动分析等。《世界著名计算机教材精选:图像处理、分析与机器视觉(第4版)》力图将复杂的概念通过具体示例用易于理解的算法来描述，提供了大量包含图示和处理结果的插图，特别有助于读者的学习和理解。此外，《世界著名计算机教材精选:图像处理、分析与机器视觉(第4版)》还提供了丰富的参考文献，既列出了经过时间考验的经典论文，也列出了能反映未来发展方向的最 新进展，适于读者进一步深入探索。

外观缺陷检查在轴承质量控制中起着至关重要的作用。 人工检查是去除缺陷轴承的传统方法，这种方法不稳定且耗时。 在本文中，我们开发了一种用于轴承缺陷检查的机器视觉系统，该系统可以检查轴承盖上的各种类型的缺陷，例如变形，生锈，划痕等。 所提出的系统设计了一种新颖的图像采集系统，以增强缺陷的外观并获得可控的图像采集环境。 提出或利用一系列图像处理方法来检查缺陷。 特别是对于密封件的变形缺陷，我们找到了一个关于凸出分布的通用规则，并基于该规则设计了一种简单而有效的检查算法。 对所提出的系统进行评估，并通过召回率，精度和F度量将其与技术人员进行比较。 实验结果表明，所提出的视觉系统具有较高的准确性和效率。

主要包含视觉系统设计的各关键要素点、选型方法、设计步骤及注意事项，对机器视觉初学者及从业人员有指导意义

数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现配套书籍源代码

Human Pose Evaluator是一个包含人物图像和躯干标注数据，用以识别图像中的人物轮廓，以头，躯干，左右大臂，左右小臂6个线段表示人体轮廓，图像来自电视剧《Buffy the Vampire Slayer》中的画面进行人工标注。

针对目标追踪过程中由于目标快速运动及尺度变化导致追踪失败的问题, 提出了一种基于全卷积对称网络的目标尺度自适应追踪算法。首先利用MatConvNet框架构建全卷积对称网络, 使用训练好的网络得到实验图像与模板的多维特征图, 两者通过互相关操作, 选取置信分数最大的点为所追踪目标的中心位置; 其次, 对中心位置进行多尺度采样, 将小于模板方差1/2的错误样本过滤掉; 建立目标模板和样本概率直方图, 计算模板与样本间的海林洛距离, 选取合适的尺度作为目标追踪窗口的尺度。在OTB-13数据集上进行实验, 与其他追踪算法性能比较, 本文算法追踪成功率为0.832, 精度为0.899, 高于同类型深度学习追踪算法, 平均追踪速度达到42.3 frame/s, 满足实时性的需求; 挑选包含目标快速运动或尺度变化属性的追踪序列进一步进行测试, 本文算法追踪性能仍高于其他算法。

机器人学、机器视觉与控制——MATLAB算法基础算法工具箱, 网址：http://www.petercorke.com/Robotics_Toolbox.html

针对传统人工肉眼检测胶囊缺陷低效率及高误检率问题，设计了一套完整的基于机器视觉的胶囊缺陷检测系统，构建了从上料到传送装置，经过机器视觉光学系统图像采集与工控机图像处理，最后由剔除装置筛选出次品的硬件平台。运用EmguCV开源计算机视觉库和C#开发人机交互软件系统，包括用户管理、方案配置、相机调参、图像算法等功能。通过测试表明，整个胶囊检测系统可在9~12万粒/h的高速运转下稳定运行，误检率小于5%。具有良好的企业应用前景。

matlab霍夫圆检测代码 正文 上午开题答辩，被机电系的毕设主任批的昏头晃脑的，不过貌似说的都是大实话，让我的毕设有了阶段性的突破性认知，我现在是个什么状况呢？计算机老师不愿意管我的毕设，昨天去找他签字，说了句：“你快做完，暑假早点过来！”，听这个意思，就是，我不管你的毕设了，你快点做完速度过来。不过也没辙，工业大数据确实我们实验室没这个方向。机电系这边我挂个名义上的老师，结果人都不知道在哪儿，根本不存在指导的问题。so我现在是姥姥不疼，奶奶不爱。今天被胡老师点评一番反而让我坚定了一些想法，美哉！不过，还是先做完机器视觉的作业吧！ 正文 对产品中心的检测：设置好路径之后，包含关系是在main（相关代码见我以前的一篇文章）中调用hough_circle.m 示例如下： >> main ---------------圆统计---------------- 检测出1个圆 圆心 半径 1 （528，728） 509 Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 67% > In images.internal.initSi