在图像处理中最常用的各种国际标准测试图像，包括Lena、Barbara、Cameraman、Peppers等多种格式的图像。 The most commonly used in image processing in various international standard test images, including Lena, Barbara, Cameraman, Peppers, and other images in multiple formats.

首先pip install -r rerequirements.txt 搭建好yolov5的环境 搭建好yolov5的环境后直机运行 python detect_and_stereo_video_003.py

机器视觉入门之路（三三，经典canny边缘检测（计算机视觉里程碑）） 计算机视觉.pdf

visionpro9.0CR2打开

机器视觉主要产品选型.pdf

基于机器视觉的图像处理与特征识别方法的研究

opencv3是开源的机器学习平台，以跨平台、高效率为特点，为计算机视觉处理提供了强大的支持，与多个编程工具连接，可以方便开发人员使用其图片操作功能，编辑代码更有效率。 开源 OpenCV是开源的，并根据BSD 3条款许可发布。它是免费的商业用途。 跨平台 C ++，python和java接口支持Linux，MacOS，Windows，iOS和Android。 优化 OpenCV是一个高度优化的库，专注于实时应用程序。 应用领域： 1、人机互动 2、物体识别 3、运动分析 4、机器视觉 5、结构分析 6、汽车安全驾驶 7、图像分割 8、人脸识别 9、动作识别 10、运动跟踪 11、机器人

苹果识别是开发苹果采摘机器人的关键环节, 利用图像处理技术和神经网络分类器探索苹果图像分割算法。从苹果树图片中选取苹果图像样本和背景图像样本, 分别计算这两类图像样本的颜色特征和纹理特征。颜色特征的计算基于RGB色彩模型, 纹理特征的计算基于灰度共生矩阵。选取适当的颜色特征(R/B值)和纹理特征(对比度值和相关性值)作为输入节点, 利用反向传播神经网络分类器建模, 输出值是一个0～1之间的计算值。通过阈值将输出结果分类为苹果或背景。试验结果表明, 该算法正确率大于87.6%, 对光照的影响不敏感, 是一种较为实用的苹果分割算法。

这是一个完整的图像理解（image captioning）项目数据及代码，可以结合博客https://blog.csdn.net/qq_34213260/article/details/106186470理解其运行机理

1 引言基于机器视觉的旨在提高驾驶员的环境感知能力，通过辅助系统监测外界环境，并在非安全情况及时向驾驶员发出预警，从而使人—车—路系统更加稳定、安全、可靠，提高汽车的安全性能。开发基于机器视觉的辅助驾驶系统时，需要面对以下难点：（1）系统算法复杂，代码繁多。机器视觉主要是借助摄像头采集外界信息并将其转换为数字图像信号进行处理，面对不同的外界环境和检测目的，致使系统需要处理的针对点不一样，因此，使得整个系统在算法方面异常复杂，开发过程缓慢。（2）测试环境要求苛刻。在系统开发后期，测试其性能并进行整改是整个研发过程中的关键步骤之一。相比较于其他汽车电子产品，基于机器视觉的辅助驾驶技术产品在测试时需