牛津大学17类花卉数据集，每个类别有80个图像。选择的花是英国的一些常见花。图像具有大规模，姿势和光线变化，并且在类中也存在具有大量图像的类并且与其他类非常相似。类别可以在下图中看到。我们将数据集随机分成3个不同的训练，验证和测试集。已经将图像的子集标记为用于分割。

空间交会对接中，需实时测量追踪航天器上视觉传感器与目标航天器上特征靶标之间的位姿，而其前提是快速、准确识别特征靶标。提出一种四同心圆环特征靶标的快速识别算法。该算法首先使用优化的Otsu算法进行图像分割，然后采用连通域识别方法进行轮廓提取，最后根据圆的周长与面积的关系确定圆轮廓，并采用最小二乘法进行圆拟合，提取特征圆心。通过实验对方法进行验证，结果表明，该方法能在2 m距离内准确、快速识别特征靶标，且与优化前算法相比，该方法运算效率提升了近10倍。

基于FPGA机器视觉的运动目标检测跟踪系统 随着计算机技术的飞速发展，数字图像技术在工业生产、安防监控、消费电子、智能交通等领域有了广泛的应用

机器视觉硬件资料，可以了解下机器视觉硬件

针对现存行人重识别算法不能较好地适应光照、姿态、遮挡等变化的问题, 提出一种基于特征融合与子空间学习的行人重识别算法。该算法对整幅行人图像提取方向梯度(HOG)直方图特征和HSV(Hue,Saturation,Value)直方图特征作为整体特征, 再在滑动窗口内提取色彩命名(CN)特征和两个尺度的尺度不变局部三元模式(SILTP)特征。为了使算法具有更好的尺度不变性, 对原图像进行两次下采样, 再对采样后的图像提取上述特征。提取特征后, 采用核函数分别将原始特征空间转换到非线性空间, 在非线性空间内学习一个子空间, 同时在子空间内学习一个相似性度量函数。在3个公开数据集上进行了实验, 结果表明, 所提算法可以较好地提高重识别率。

打光要点分析 其他光源选型要领： 1、了解特征点面积大小，选择合适尺寸的光源； 2、了解产品特性，选择不同类型的光源； 3、了解产品的材质，选择不同颜色的光源； 4、了解安装空间及其他可能会产生障碍的情况，选择合适的光源；

数字图像处理与机器视觉书中的代码，分别有vc++和Matlab实现的图像处理及机器学习的各种代码，如：图像分割、模式识别、人工神经网络和支持向量机等

提出一种基于机器视觉的单相机大幅面陶瓷地砖尺寸高精度测量方法。设计一种由多个反射镜组成反射光路的光学系统。该光学系统采用单个相机采集陶瓷地砖4个角的图像，而不是整幅图像，避免了采用多个相机采集测量图像导致不同步的问题，提高了测量精度。提出一种基于边界搜索拟合和动态补偿的瓷砖测量算法。在该算法中，考虑实际生产中瓷砖的偏移和旋转，利用采集的瓷砖4个角图像，通过对图像进行边界搜索和测量尺寸动态补偿，获取陶瓷地砖高精度的对角线和边长尺寸。设计的系统用于测量600 mm×600 mm及800 mm×800 mm瓷砖的对角线和边长尺寸时，其标准差均小于0.02 mm，重复性精度接近0.06 mm。实验结果表明，该测量系统能够在高档陶瓷地砖生产企业得到广泛的应用。

1. C#调用HALCON的类库。 2. 模板可以是本地图片，也可以是当前采集视频画面的截图。 3. 规范化的模板选取和操作步骤。 4. 匹配度实时显示。 5. 可以选取任意矩形区域。

介绍了一种基于结构光和双目视觉的焊缝三维重建方法。该方法利用轮廓点曲率提取激光条纹的轮廓关键点，再由所提取的关键点计算轮廓横截面法向量。并根据激光条纹服从正态分布的特点，借助灰度重心法提取条纹中心线。将焊缝在双目摄像机中的图像坐标点转换为世界坐标点，从而完成焊缝三维空间信息的重建。实验结果证明本文方法快速、准确，可以满足自动焊接机器人系统的应用要求。