简易的C语言生成器

基于HALCON 20.0和VS2019，C#中直接使用HSmartWindowControl高级控件，可以直接对图片进行鼠标拖动及滚轮缩放功能，双击图片可恢复默认图像尺寸和比例，非常方便。 代码中以模板匹配功能为例，提供了整套应用流程，可供初学者参考。 解决了HSmartWindowControl控件无法正常使用绘图功能的缺陷，采用巧妙方式进行ROI绘制和模板生成。

机器人大牛Peter Corke的经典之作，内容涵盖机器人学（工业机器人，移动机器人，飞行器等等），机器视觉，机器人控制和算法。同时还有matlab机器人工具箱和机器视觉工具箱的实例代码，是一本全面而详细研究机器人方向的入门书籍。

基于人眼视差的原理，采用两台性能相同的相机从不同角度对同一物体进行拍摄，然后再根据获取的不同图像的视差计算出物体的实际距离，从而实现了双目立体视觉测距。本文对双目视觉测距系统的各个步骤作了详细介绍，并在相关理论研究的基础上，以MATLAB软件为工具，对其中的步骤进行了一定的改进和优化。

基于matlab实现各种复杂图像处理技术：绝对误差和算法（SAD）找图像异同、频域滤波和空域滤波进行图像去噪、均值滤波去噪、维纳滤波器进行图像复原、sobel算子进行边缘检测、Hough变化进行图像校正，包含完整算法程序及图像处理结果

之前上传的计算机视觉中的多视图几何只有160页的，我自己都没注意，这里是完整版的中文文档，共484页，同步的还有英文原版的，也在我的资源里，需要下载的小伙伴可以移步去下载。

关于机器视觉的第一步重要工作，光源的选择。事实上良好的打光方案至少是视觉应用项目成功了一大半。

在机器视觉检测中，图像光照不均匀现象会增加后续处理的难度，因此需要对其进行有效的阈值分割。算法通过窗口分割提取原图的背景灰度图后，结合局部对比度调整系数，对图像进行背景均匀化处理，然后进行全局阈值分割。实验对具有典型光照问题的高分辨率线纹尺图像处理效果良好，平均时间在0.5 s以内。通过与其他几种算法的对比，证明了本算法处理效果最佳，所耗时间满足实时性，为目标的进一步测量工作奠定了良好的基础。

手写体识别要用到的数据集，推测数字的源代码，以及查看数据集要用到的源代码

基于STM32F7的视觉小球颜色识别系统简介: 用STM32F7驱动摄像头，实时采集图像，进行颜色识别，并且统计出小球的直径。做图像处理都是基于PC端的开发，一直希望STM32可以用。后续可以加入其它的一些算法，比如字符识别，人脸识别等。本方案我们采用了OV9655的130万像素摄像头，并通过转接板自己设计的，配合STM32F746自带的摄像头接口。 截图展示: 颜色识别系统设计框图: 软件设计包括:摄像头OV9655驱动的实现，图像颜色识别算法实现，图像尺寸检测算法检测等。 视觉算法的主要思想如下: 有过使用photoshop经历的人对色彩模式应该不会陌生，大家应该非常熟悉的是RGB色彩模式，因为它是最常见的也是听说最多的，另外还有一种色彩模式是HSL，H代表色相，S代表饱和度，L代表亮度，这种色彩模式是美术人最常用的，这是因为它是基于人对色彩的心理感受的一种色彩模式。 RGB向HSL色彩模式的转换在图像处理中应用较为广泛，我们的小球识别中很可能需要该步骤，原理与公式讲起来需要太多的时间与空间，大家可能也不希望听我啰嗦，那么我就把代码传上来吧。（详见附件内容） 软件设计: