能从一整副麻将图像中分割出所有单个麻将，并识别出单个麻将的内容。 综合利用前几个实验学到的图像处理方法及相关知识，利用投影法从一整副麻将图像中 分割和归一化得到多个单麻将图像，采用像素级的绝对差值运算等方法将分割出的麻将与带 标号的单个模板麻将进行比对，识别出此麻将代表的含义（形式上为一个个标号），从而将 整副麻将分割识别出来，为后续的机器视觉检测工作做好准备。在实验过程中，注意保存中 间处理结果，便于调试分析

1 能够支持854X480 DMD DMD微镜为7 56微米 本征分辨率为608X684 ; 全面兼容TI DLP LightCrafter 3000序列 2 支持HDMI高速度传输图片和USB控制信号 支持128Mbit USB图片预存储 64张预装图片存储 ;高达4225Hz直接DMD装载显示; 3 开放式控制软件基于Windows XP 7 USB驱动可控制系统 在Qt Visual C++下编制 开发式接口 易于高精度光学科研实验; 4 同时支持1路输入触发 同步和1路输出触发 同步;提供1 8V 2 5V 3 3V 5V同步转换支持Camera同步触发 5 系统提供纯LED照明系统 R G B任意色彩可调整;亮度高达100流明; 6 高速二进进制4000Hz和256灰阶图片显示; 输入输出系统触发 支持通用客户顶GPIO口设置;">1 能够支持854X480 DMD DMD微镜为7 56微米 本征分辨率为608X684 ; 全面兼容TI DLP LightCrafter 3000序列 2 支持HDMI高速度传输图片和USB控制信号 支持128Mbit USB图片预存储 64张预装图片存储 ;高达4225Hz直接DMD装载显示; 3 开放式控制软件基于Wi [更多]

机器视觉ppt,机器视觉是通过将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

STM32MP157开发板，人工智能机器视觉开发教程之OpenCV安装。教程基于华清远见FS-MP1A开发板。

推荐，AI人工智能，包含机器视觉、深度学习等技术资料合集，共26份。 一、麻省理工深度学习公开课（15份） 人性化的深度学习 深度强化学习 递归神经网络 卷积神经网络 自动驾驶的深度学习 计算机视觉 人类感知的深度学习 深度强化学习PPT 自动驾驶汽车 深度学习公开课第一讲PPT 自动驾驶的最新技术 公开课PPT：人工智能 深度学习的最新技术PPT 深度学习基础知识PPT Deep RL简介 二、机器视觉（11份） 1-机器视觉系统之案例篇 2-机器人视觉工程师必须知道的工业相机相关问题 3-图像处理、分析与机器视觉-579页 4-移动机器人视觉在线检测系统应用 5-超经典的机器人技术开发与应用手册 6-Python 图像处理库 Pillow 入门（含代码） 7-机器视觉关键技术与应用实例分析 8-机器视觉系列——_Vision_基础知识（上） 9-机器视觉-247页 10-探秘工业机器人的视觉系统 11-机器视觉中的 LED 光源分类

点云数据分块是模型反求过程中的重要环节,分割优劣影响模型重建的效率和精度。微型复杂曲面零件由多个微小图形并列、交叉组合而成,特征点精简、图元识别难度大,是数据分割中的难点。根据模型造型特点,分离带状特征点的下边界点作为拟合特征线的真实特征点;由每个图元端点的邻近关系和端点附近特征点的排列趋势识别属于同一图形的图元;利用以边界为约束的区域生长算法和三角形叉积的算法分割同一曲面的点云。实验结果表明:该方法克服了现有方法处理微型复杂曲面点云时出现的过分分割和分割不足的问题,为高质量的模型重建提供了基础。

针对多目标跟踪算法中经常会面临的各种挑战, 如相机的突然运动、遮挡、误检和外观相似等情况, 提出一种基于核相关滤波(KCF)的分步关联框架。首先, 该算法采用基于卷积神经网络的目标检测器检测目标, 获得准确的检测结果。然后, 为了更好地预测目标的运动状态, 通过加权融合三种特征的跟踪结果, 为每个目标建立一个基于KCF算法的快速跟踪器。此外, 为了有效地降低碎片化轨迹的数量, 该算法通过跟踪片的置信度分步关联轨迹, 并在遮挡的情况下, 利用在线随机蕨重新检测目标。最后利用关联成功的检测信息自适应更新KCF算法中的尺度。实验结果表明, 与现有算法相比, 所提算法能够在各种复杂的条件下, 表现出强大和高效的跟踪性能。

图像处理与机器视觉行业分析报告.docx

LS3D-W 是个大规模人脸对齐标注数据集，由诺丁汉大学计算机视觉实验室创建。人脸图像来自AFLW, 300VW, 300W和FDDB，人脸对齐采用68点标注法，一共包含了大约 230,000 人脸精准标记图像，通过论文《How far are we from solving the 2D \ 3D Face Alignment problem?》中的方法生成。

设计了适用于靶场静爆实验现场的标定设备，研究了基于遗传模拟退火的高速相机标定方法，采用设计的标定设备开展了双目高速相机内外参数标定实验。根据实验采集的圆形人工标志位置参数，分别采用基于遗传模拟退火的标定方法和Tsai两步标定法对双目高速相机参数进行标定，并利用标定结果分别还原视野内位置已知点的空间坐标。将还原的空间坐标与实际测量坐标进行对比，可以发现基于遗传模拟退火的标定法还原的空间坐标最大偏差为0.0082 m，优于Tsai两步法得到的最大偏差(0.0201 m)，提出的方法提高了高速相机的标定精度，对提高破片速度测量精度具有重要意义。