本文介绍的主要是常见机器视觉软件及选型方法。

针对现有立体匹配算法对噪声敏感、易失真、在视差不连续区域与弱纹理区域误匹配率高的问题, 提出一种改进Census变换与梯度融合的多尺度立体匹配算法。采用支持窗口内所有像素的加权平均灰度值作为Census变换的参考值, 将Census代价与由水平和垂直方向归一化结合的梯度代价进行加权融合, 通过设置噪声容限获得稳定的代价, 提高了单像素匹配代价的可靠性；在多分辨率尺度下, 采用改进引导滤波算法完成对匹配代价的聚合；通过视差提取获得视差图。实验结果表明, 该算法在Middlebury测试平台上对标准立体图像对的平均误匹配率为4.74%, 对27组扩展立体图像对的平均误匹配率为8.67%。该算法使得视差不连续区域与弱纹理区域的误匹配率进一步降低, 且对噪声和光照等干扰表现出较好的稳健性。

使用LabVIEW实现基于颜色和形状的图像识别源程序，压缩包里面包含两个vi源程序可以直接运行。可以实现对目标的学习和识别后图像的框选和文字显示，可以用来参考学习。注意，使用前提是安装LabVIEW视觉包，17及以上版本打开。

使用LabVIEW开启电脑摄像头，并实现连续拍照保存功能，vi源程序可以直接运行，仅建议用来参考学习。前提，安装LabVIEW视觉包，17及以上版本打开。

行业分类-外包设计-水泥包装机的带输送结构.zip

物体智能识别技术是人工智能方面极为重要的研究内容,也是现代化智能搬运系统中的重要组成部分,对此本项目基于"语音识别、机器视觉以及无线传感器技术",提出了一种"基于OpenCV的智能语音识别分拣机器人"研究方案。包括利用无线zigbee传输模块、语音指令操控系统取代传统接触式操作,利用视觉识别、定位技术和机械手装置来分拣和搬运具有不同颜色等特征的目标物。

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。