非常全面的机器视觉halcon教程，以及学习课件：机器视觉概述，数字图像基础，了解和熟悉halcon，图像预处理，图像分割，特征提取，图像形态学，图像模板匹配，3D立体视觉，halcon相关实例和算法。等等非常全面的机器视觉入门课程以及课件，halcon的实例程序，帮助对机器视觉系统学习以及快速入门。

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。

数字图像处理与机器视觉：VISUAL_C++与MATLAB实现.part3

数字图像处理与机器视觉：VISUAL_C++与MATLAB实现.part2.

数字图像处理与机器视觉：VISUAL_C++与MATLAB实现, 找了好久才找到的 ,传上来给大家共享下

2022年最新视觉框架VM PRO 2.7版本，增加了机器人 流程框架 多任务流程 C#源码框架，机器视觉源码框架，编程语言C#，算法使用的是halcon，参考了cognex visionpro的输入输出，有C#基础和Halcon基础学习这个很好，是框架源码，可根据自己的理解改成自己想要的，目前该框架集成了halcon、海康威视、大恒、AVT等操作相机的sdk，运动控制卡 集成了雷塞Dmc1000b和雷塞ioc0640等 本人的编译环境是visiual studio 2022企业版，halcon版本是20.11 steady版本登录密码 默认 都为admin

机器视觉的基础知识总结；，有光源选型，cognex基础知识，工具的使用

在摄影测量和机器视觉领域，为了提高测量精度，必须对相机进行畸变校正。根据三维空间中的直线投影到图像平面也是直线的原理，提出了一种基于直线特征的摄像机非线性畸变校正方法。实验表明：随着直线条数的增加，当直线在CCD 上的分布均匀后，解得的非线性畸变参数稳定、正确。此方法既不需要成本较高的标定板，也不需要摄像机的外参数，仅需利用照片上若干直线，即可求得摄像机的畸变参数，进而对图像进行畸变校正，校正效果显著，具有一定的实用价值。

近日，加拿大滑铁卢大学的研究人员开发了一种计算机视觉和人工智能辅助的冬季道路状况监测系统，使用低成本、非专用的硬件（如机器视觉相机和温度传感器）实时收集处理和传送道路状况数据。与现有解决方案相比，该系统可安装在各种车辆上，对道路状况进行更客观的评估，并且路况监控的时空覆盖范围更广。

高精度光学玻璃折射率是保证光学设计和成像质量的重要条件，主要由V 棱镜折射仪进行检测。在图像对准式V 棱镜折射仪中，用于对准的平行光管所成狭缝中的单线图像质量，直接影响折射率测量中的对准精度，尤其当单线与背景对比度不高时，会大大影响仪器的测量精度。提出一种自适应灰度拉伸和垂直投影相结合的图像增强算法,该方法能快速提取低对比度的单线图像。通过对比实验证明了本算法的有效性，将测角精度提高到了±1"，算法稳定测量重复性优于1×10-6，对提高测量光学玻璃折射率的精度有实际意义。