《数字图像处理与机器视觉 Visual C++与Matlab实现》配套CD中的内容 《数字图像处理与机器视觉 Visual C++与Matlab实现》配套CD中的内容

针对长短时记忆网络(LSTM)不能有效地提取动作前后之间相互关联的信息导致行为识别率偏低的问题,提出了一种基于Bi-LSTM-Attention模型的人体行为识别算法。该算法首先从每个视频中提取20帧图像,通过Inceptionv3模型提取图像中的深层特征,然后构建向前和向后的Bi-LSTM神经网络学习特征向量中的时序信息,接着利用注意力机制自适应地感知对识别结果有较大影响的网络权重,使模型能够根据行为的前后关系实现更精确的识别,最后通过一层全连接层连接Softmax分类器并对视频进行分类。通过Action Youtobe和KTH人体行为数据集与现有的方法进行比较,实验结果表明,本文算法有效地提高了行为识别率。

HALCON机器视觉课件

在光学设计阶段，公差的分配直接影响着镜头加工的成本以及镜头的实际成像效果，因此在设计过程中考虑现有工艺基础，对镜头的公差灵敏度加以控制是设计过程中的一个重要环节。根据镜头几何像差理论，结合Zemax软件设计了一款大孔径高清工业短焦镜头。通过软件公差分析算法可知，镜头后组公差灵敏度过高。通过编写的特殊光线追迹程序，分析得出光学系统中敏感面产生公差较为严格的原因。针对孔径角和高级像差变化的关系，提出了设置最优化光线孔径角的方法，有效地控制了公差的灵敏度。

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。