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机器视觉-使用halcon描述与实现

基于HALCON的机器视觉系统的研究与实现 .

SDU计算机视觉2020回忆版，选择题没有回，很简单，不用担心，剩下的和19年考题很像很像很像，有需要的下载

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计算机视觉中的多视图几何，中文版，旨在根据若干福世界景物的图像求得对真实世界景物结构的理解．

OpenCV 3计算机视觉 Python语言实现(第二版)（含示例代码） 编辑推荐 OpenCV 3是一种*先进的计算机视觉库，它提供了很多图像和视频处理操作，以及一些代表计算机视觉未来发展方向的功能，如人脸识别或目标跟踪。学习计算机视觉算法、模型和OpenCV API的基本概念之后，可以开发各种现实生活中的应用程序（如安全和监控方面的应用程序）。 本书从图像处理的基本操作出发，带你开启先进计算机视觉的探索之旅。计算机视觉是一个快速发展的学科，与其相关的现实应用也呈爆炸性增长，本书的目的就是帮助计算机视觉领域的新手和想要了解全新的OpenCV 3.0.0的计算机视觉专家快速掌握基于Python的OpenCV计算机视觉开发的实用方法、技巧和*佳实践。 通过阅读本书，你将学到: 　　安装和熟练使用基于Python的OpenCV 3的API 　　掌握图像处理和视频分析的基础知识 　　在图像和视频中检测和识别目标 　　使用OpenCV检测和识别人脸 　　训练和使用自己的对象分类器 　　了解计算机视觉中的机器学习概念 　　使用OpenCV的人工神经网络来解决实际问题 　　开发现实生活中的计算机视觉应用 内容简介 OpenCV是开源、跨平台的计算机视觉库，由英特 尔公司发起并参与开发，在商业和研究领域中可以免费使用。本书介绍了如何通过Python来开发基于OpenCV 3.0的应用。作为当前非常流行的动态语言之一，Python不仅使用非常简单，而且功能强大。通过Python来学习OpenCV框架，可以让你很快理解计算机视觉的基本概念以及重要算法。 本书分8章来介绍计算机视觉的重要概念，所有的概念都融入了一些很有趣的项目。本书首先详细介绍了多个平台下基于Python的OpenCV安装，继而介绍了计算机视觉应用的基本操作，包括图像文件的读取与显示，图像处理的基本操作（比如边缘检测等），深度估计与分割，人脸检测与识别，图像的检索，目标的检测与识别，目标跟踪，神经网络的手写体识别。可以这样说，本书是一本不可多得的采用OpenCV实践计算机视觉应用的好书。

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以第四届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车大赛为背景，介绍了基于视觉传感器的智能车控制算法，包括方向控制和速度控制。在PID算法或模糊控制算法几乎为所有参赛队伍所采用的背景下，提出了“最优曲率法”，并使用与之配合的“贪婪路径规划”算法。该小车在复杂赛道上的平均速度达3.3 m/s，其控制算法设计对智能车设计有借鉴意义。