一种具有尺度和旋转不变性特点的特征点提取和描述方法，称作SURF算法。该算法对比与当前的算法具有相似甚至更好的可重复性、鲁棒性，并且计算的更快，本程序是surf匹配 并用ransac算法进行误匹配点剔除。

经典的labview的机器视觉使用教程，对于初学者和行业人员有很高的参考价值

烟雾检测技术在预防早期火灾蔓延方面具有重要的作用,准确快速的烟雾检测算法具有非常重要的实际应用价值。近年来,随着机器视觉与图像处理技术的快速发展,面向视频图像的烟雾检测算法以其非接触性、强鲁棒性等特点受到广泛的关注。面向视频图像的烟雾检测算法有效克服了传统烟雾探测器靠近火源才能工作的不足,但是由于场景的复杂性和环境因素的不确定性,面向视频图像的烟雾检测算法仍然面临着巨大的挑战。首先简单介绍了烟雾检测技术的基本流程,包括预处理、特征提取以及分类识别等步骤;其次介绍了基于颜色和运动分割的预处理方法,进一步分析了烟雾的视觉特性和运动特性,并介绍了相关烟雾特征提取算法;然后,对当前烟雾检测常用的分类器以及深度学习网络模型进行了探讨和总结;最后,重点介绍了烟雾检测算法存在的不足,并对烟雾检测算法的发展进行了展望。

针对当前机器视觉热点研究的配准问题，提出了一种全新的快速点特征直方图(FPFH)特征描述与Delaunay三角剖分相结合的三维点云配准方法。首先采用FPFH综合描述特征信息，通过Delaunay三角网建立特征信息的局部关联性；再根据特征点对的对应关系进行采样一致性初始变换，实现初始配准；最后，根据得到的初值采用迭代最近点法进行精确配准，获得精确转换关系。分别对简单目标物体及复杂目标物体进行配准实验。实验结果表明，将FPFH特征描述与Delaunay三角剖分结合引入传统点云配准，简化了特征提取复杂度，缩小了特征点对匹配的搜索范围，提升了配准精度及速度，实现对目标物体高效配准，对提高机器视觉特征点匹配效率具有一定指导作用。

原书PDF。质量不错。对学习数字图象处理、机器视觉很有帮助。

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 为了提高pcb铣刀鱼尾槽切削的精度和效率，设计了一套影像检测系统并研究铣刀刃面的图像处理算法，根据铣刀刃面的特征，设计了专门的照明系统来获取清晰的，变形小的铣刀刃面图像，采用边缘检测算法对图像进行边缘提取，并对所提取的边缘采用基于空间矩的亚像素算法进行图像边缘的亚像素定位，然后采用直线拟合等一系列算法对铣刀刃面图像进行尺寸计算和缺陷检测。

本资源主要介绍VisionPro脚本简单实现文本显示以及创建标签的功能。

机器视觉的一种方式的学习

机器视觉是建立在计算机视觉理论工程化基础上的一门学科，涉及到光学成像、视觉信息处理、人工智能以及机电一体化等相关技术。