python编写的ROF图像降噪程序，代码全面，亲测可行，降噪效果优与一般的图像降噪方法，对图像处理研究者有一定帮助。

针对点目标的抛物线运动，提出了一种使用已标定单目摄像机测量点目标三维坐标的新方法。算法分三个步骤：通过计算悬垂直线在摄像机平面上投影直线的交点得到重力方向的消失点；使用Sampson近似计算抛物线运动轨迹的投影二次曲线，并利用抛物线的射影几何性质计算抛物线支撑平面的旋转矩阵；通过地平面的单应矩阵计算世界坐标系和摄像机坐标系之间的平移矢量，以得到抛物线支撑平面的单应矩阵，并确定抛物线运动点目标的三维坐标。通过仿真实验和真实实验证明了算法的正确性和可行性。实验结果表明：所给出的方法对点目标的抛物线运动测量具有易于实现、测量简便的优点。

【机器视觉】Qt联合Halcon编程之显示多图片测试程序。

结构光平面标定是结构光三维视觉测量中的重要环节。传统的标定方法需要昂贵的设备，效率低下，步骤复杂。提出了一种新的三维视觉系统中结构光平面的标定方法。该方法仅使用一个简单的二维平面靶标，在保证靶标与结构光相交的前提下，靶标在摄像机可视范围内自由移动数个位置。对于移动到各个位置的靶标平面，分别建立对应的世界坐标系，并计算该世界坐标系与摄像机坐标系、图像坐标系的转换关系。通过处理算法，可以将每一个位置得到的结构光平面与靶标平面的交线方程统一到摄像机坐标系下。使用最小二乘法拟合多条交线可以标定出结构光平面在摄像机坐标系下的方程。实验证明该方法效率高，步骤简单，具有很好的通用性。

针对传统的人工检测水库库底排水巡检区域渗水、裂缝的方法存在对工作人员要求过高，检测结果误差过大，检测区域限制过大等缺点，文中提出了一种基于Canny算法与卷积神经网络的裂缝检测识别技术。首先，利用轮式机器人对水电站中可能存在的裂缝进行图像采集，接着借助Canny算法对图像进行预处理并制作成对比数据库，通过数据库训练出能够识别含有裂缝图像的卷积神经网络。最终，将卷积神经网络迁移至机器人的微主板中，使得机器人在巡检过程中可以对渗水、裂缝等异常现象及时报警。实验结果表明，基于本方案的裂缝图像识别率达98.33%，在实际巡检工作中能够发现绝大多数的渗漏危险并给予报警。

机器人视觉测量与控制_徐德

英国伦敦大学Roy Davies教授关于计算机视觉的经典书籍《计算机视觉：原理，算法，应用，学习》已经发行至第五版，本书畅销近30年，是全面了解计算机视觉领域的一本宝典。Roy Davies是英国伦敦大学皇家霍洛威学院机器视觉荣誉教授。他致力于视觉的许多方面，从特征检测和噪声抑制到鲁棒模式匹配和实际视觉任务的实时实现。他的兴趣包括自动视觉检查、监视、车辆引导和犯罪检测。他发表了200多篇论文和三本书“机器视觉：理论、算法、实用性”(1990)、“电子学、噪声和信号恢复”(1993)和“食品工业图像处理”(2000)；其中第一本已在国际上广泛使用超过25年，现在出版的第五版是优化加强版。Roy是IOP和IET的fellow，也是IEEE的高级成员。他拥有伦敦大学的DSC学位，2005年被授予bmva杰出研究员，2008年被授予国际模式识别协会Fellow。

行业文档-设计装置-基于PLC的机器视觉往复检测平台.zip

【机器视觉】Qt联合Halcon编程之显示图片 Qt联合Halcon编程

这是经典的计算机视觉与机器视觉教材 作者:(美)塞利斯基(Richard Szeliski)