1-机器视觉系统的概述
照明光源
光学镜头
工业相机 2-Halcon BLOB分析 获取图像 分割图像 形态学处理 特征提取 3-HALCON_各种定位方法 基本介绍 方法介绍 基于形状的匹配 基于组件的匹配 基于互相关匹配 变形匹配 三维匹配 总结 4-HALCON_标定与精确测量 5-HALCON_三维定位方法 6-机器视觉系统之光源篇 7-机器视觉系统之镜头篇 8-机器视觉系统之相机篇 对初学Halcon,机器视觉很有帮助!

MVTec的视觉软件Halcon的中文手册

基于机器视觉对苹果进行在线检测分级，包括苹果图像处理和大小形状、颜色、缺陷分级算法。

TCGA-KICH 癌症CT影像数据，旨在对各种类型的癌症诊治过程进行全程数字化的跟踪，以数字档案的形式记录检查结果、处方和疗效。

VLFeat开源库实现了很多著名的机器视觉算法，如HOG, SIFT, MSER, k-means, hierarchical k-means, agglomerative information bottleneck, SLIC superpixels, 和 quick shift。VLFeat开源库是用C语言写的，以确保其效率和兼容性，同时VLFeat还提供了MATLAB接口和详细的文档。它可以在windows, Mac, 和Linux上使用。

单高斯法、混合高斯法，时间平均法，帧差法对运动目标进行定位。单高斯法、混合高斯法，时间平均法，帧差法对运动目标进行定位。单高斯法、混合高斯法，时间平均法，帧差法对运动目标进行定位。单高斯法、混合高斯法，时间平均法，帧差法对运动目标进行定位。单高斯法、混合高斯法，时间平均法，帧差法对运动目标进行定位。

数字图像处理_冈萨雷斯_中文第三版影印版 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。

Expert Systems with Applications 影响因子：2.981 分区：2

研究了基于机器视觉的三维重建技术。利用普通的数码摄像机拍摄图片，通过摄像机定标、特征点检测和匹配、基础矩阵和本质矩阵计算来实现图像的三维重建。采用张正友标定方法的相机标定工具箱实现了相机的标定，利用尺度不变特征变换(SIFT)特征点的检测和匹配方法进行了图像特征点的检测和匹配，采用RANSAC算法计算基础矩阵，最后利用相机内参数和由基础矩阵获得的本质矩阵重建物体的特征点，并进行纹理贴图。实验结果表明利用这些图像可以进行物体重建，并且能够很好地反映出物体的三维特征。

Caltech 10k Web Faces 是一个人脸图像数据，包含 10524张 人脸图像和标注信息， 标注眼睛、鼻子和嘴巴的位置，来自Google图像搜索后的人工标注。