为了提高视觉测量系统的自动化水平和测量精度，提出了一种结合模板匹配和梯度峰值的对角标志自动提取方法。使用旋转不变模板匹配方法得到原始图像与标准模板的相关系数矩阵，通过两次阈值筛选获取标志点候选位置。根据两条直线相交于标志中心处以及中心处灰度梯度存在多个峰值的特性，剔除非合作标志点，得到对角标志点初始坐标。通过生成对角标志理想相关模板，利用相关系数拟合极值法进行亚像素定位。实验结果表明，该方法可以正确提取复杂环境下对角标志或棋盘格图像中的角点，而且需要人工调节的参数少、稳健性强、定位精度高且通用性好，可应用于工程实践中环境光源变化较大的测量场合。

资源中是《计算机视觉中的数学方法》对应的课件。本书由射影几何、矩阵与张量、模型估计三个部分组成，它们是三维计算机视觉所涉及到的基本数学理论与方法。I.射影几何学是三维计算机视觉的数学理论基础，是从事计算机视觉研究所必备的数学知识。II.矩阵与张量是描述和解决计算机视觉问题的必要数学工具，视觉领域研究人员都应该掌握这门数学。III.模型估计是三维计算机视觉的基本问题，通常涉及到变换或某种数学量的估计。

肺炎的预测 使用迁移学习预测肺炎（计算机视觉） Inception v3是一种广泛使用的图像识别模型，已显示在ImageNet数据集上达到了78.1％以上的精度。 该模型是多年来由多个研究人员提出的许多想法的集合。 它基于原始论文：Szegedy等人的“重新思考计算机视觉的初始架构”。 al。 该模型本身由对称和不对称的构建块组成，包括卷积，平均池，最大池，连接，丢失和完全连接的层。 Batchnorm在整个模型中得到广泛使用，并应用于激活输入。 损耗是通过Softmax计算的。 我们已经对模型进行了微调，以使其可以用于2个新的不同类的分类。 记住要安装requirements.txt

【目的】采用机器视觉技术，针对新疆无核白和红提单粒葡萄的质量和果径大小进行预测和分级研究。【方法】在不同的颜色特征空间模型，预处理原始图像，采用最大类间方差法分割目标区域；采用数学形态学方法去除二值图像中部分果梗及噪声点，获得最佳二值图像；基于二值图像，分析获取单粒葡萄的几何特征；最后，分别采用一元线性回归法和偏最小二乘回归法预测单粒葡萄的质量和果径，采用二次判别分析法对单粒葡萄的质量和果径进行分级。【结果】利用短轴与果形指数特征相结合建立的偏最小二乘回归模型可有效预测单粒葡萄的质量和果径，预测决定系数达到0.98和0.945；基于该特征组合的二次判别分析法可用于单粒葡萄的质量和果径分级，准确率超过85%。【结论】机器视觉技术能够较准确预测单粒葡萄的质量和果径，并能对质量和果径进行分级。

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本专利介绍的方法主要是针对贴装过程中由吸嘴旋转所带来的同心度偏差，并对其进行补偿修正。

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HED算法用到的数据集

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