针对自主吸尘机器人非结构化的工作环境及避障的实时性要求，提出融合了超声波传感器和红外传感器的混合视觉算法，并且基于BP神经网络的传感器信息融合技术进行了实验。

Nvidia-DLI-sC-FX-01 英伟达的DLI计算机视觉深度学习基础课程

darknet(CPU版)，基于win10+vs2017编译

目标跟踪方面使用的是基本的最大IOU匹配方法。引入卡尔曼滤波解决了目标被遮挡或重叠导致的跟丢问题。 # 使用时记得修改视频和label文件的路径。

基于机器视觉的加工控制过程中，对工件上待加工点的定位是关键，其难点在于构建一种形状描述方法，既要能实现形状匹配，又要能完成定位，且满足加工过程中的精度和实时性要求。为解决上述问题，提出了一种基于多边形拟合的形状匹配和定位算法。该方法针对平面二维(2D)轮廓，通过对轮廓进行多边形拟合，获取轮廓上关键点，然后构建形状描述子用于形状匹配，再利用这些关键点坐标进行定位计算，获得模板轮廓到目标轮廓的变换关系。结果表明，通过运用所提出的旋转不变性形状描述算法，可获得高精度、高实时性的形状匹配和定位算法。

移动机器人自主导航是机器人领域的热点研究内容。本书首先介绍了基于机器视觉感知机制的自主移动机器人导航的理论与研究，重点介绍了基于地图、地图构建以及无地图环境下的基于视觉传感器的机器人导航算法，并给出了实际应用中基于视觉的机器人先进导航算法的实现。本书详细阐述了实际应用中基于视觉的自主导航算法以及SLAM问题，提出了利用视觉感知如何实现子目标驱动的导航概念，提出了利用模糊逻辑进行基于视觉的机器人路径跟踪概念，以及如何利用基于微型控制器的传感器系统研制实验室环境下的低成本机器人。

经过两个星期的实际测试，已经可以稳定通讯了，可以读M,Y,X,D,DD,S,R,以及批量读取功能，经自己测试，已经可以使用了，请放心下载。 里面已经标注使用方法，都有中文注释，经测试，可以与H5U与H3U稳定通讯，并且已经使用到项目中，批量读取速度很快，建议使用批量读取方式。 在读的过程中可以同时写入，不像网上所说的那种只能在一种状态下读写PLC.

【计算机视觉入坑之旅】Anaconda3配置opencv-附件资源

《Computer & Machine Vision: Theory Algorithms Practicalities》是一本非常经典的机器视觉教科书，其在Google Scholar上被应用超过2000次。 该资源是英文版PDF，含有目录。

棋盘识别 该项目重点介绍了采用计算机视觉技术处理棋盘图像并识别棋盘配置的方法。 尽管将棋盘检测用于相机校准是一个经典的视觉问题，但是现有的棋子识别技术在受控环境下仍能正常工作。 程序针对所选的彩色棋盘和一组特定的棋子而定制。 该项目中使用的方法通过使用聚类来分割棋盘和棋子，而与颜色方案无关，对现有研究进行了补充。 对于棋子识别，该方法引入了一种新颖的方法，该方法使用R-CNN训练鲁棒的分类器以处理不同类型的棋盘棋子。 与基于SIFT的分类器相比，该方法在不同种类的样本上表现更好。 如果扩展，这项工作对于记录动作和培训国际象棋AI以预测特定棋盘配置的最佳可能动作可能很有用。 方法堆栈： 获