基于MATLAB的机器视觉测量零件厚度软件设计.zip

这个例子展示了如何测量图像的锐度 四个特征量。 这些是模糊(自相关)， 图像的局部邻域差异(差)，梯度 和图像中的频率范围(频带通)。 这些数量是为一系列图像计算的，这些图像描述 一个物体在不同的焦点。 镜头一度在右边 聚焦，这也是由四个量的峰值所强调的功能 (在四个函数的中间)。

基于机器视觉的害虫多目标定位与识别，沈驭风，周慧玲，基于机器视觉的储粮害虫种类识别能够为粮食保管人员对粮食进行害虫防治提供科学依据。本文基于一套储粮害虫诱捕装置与图像采集系

本次实验提供六个类别的垃圾识别分类数据集，分别是glass、cardboard、metal、paper、plastic、trash。本次实验是基于卷积神经网络模型来完成六个类别垃圾分类。 目前垃圾分类已经在许多城市开展起来。这看似微不足道的“小事”，实则关系到13亿多人生活环境的改善，理应通过人工智能技术来大力提倡社会风气养成。本次实验提供六个类别的垃圾识别分类数据集，分别是glass、cardboard、metal、paper、plastic、trash。本次实验是基于卷积神经网络模型来完成六个类别垃圾分类。 2.任务要求 每位同学单独完成；建立神经网络模型，并尽可能将其参数调优到最佳状态；绘制深度学习模型图、绘制并分析学习曲线等；分析模型并试着调试不同学习率等超参数对模型的结果影响 ；使用Python语言。 3.实验方法 卷积神经网络 （Convolutional Neural Network, CNN）是一种结构类似于人类或动物的 视觉系统 的人工神经网络，包含一个或多个卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Full

基于机器视觉的方法实现了对空间柔性杆振动频率测量的算法，通过在视频图像中杆件边缘附近设置合适的LOI（line of interest），并检测并计算得到LOI（line of interest）内的柔性杆边缘点坐标位置移动，通过计算边缘点坐标波动频谱密度，实现了对柔性杆的振动频率的测量。该算法不但复杂度较低，且解决了必须在柔性杆件上安装点光源和标志点等问题。实验表明该算法具有较好的实时性。

针对自动扶梯上乘客易摔倒的安全隐患，设计一款基于机器视觉的人体摔倒行为识别系统及扶梯自动急停装置.借助OpenPose人体关节点检测算法提取目标人体的骨骼特征，利用Inception V3网络模型搭建分类器，对采集的骨骼特征信息分类，以识别乘客摔倒行为.训练结果表明单人、多人样本的测试精度最高可达98.9%、80.0%.识别摔倒行为后将检测结果以无线通讯的方式发送至基于STM32微控制器及多种传感器的急停装置.最后，在模拟的扶梯环境下进行实验测试，测试结果表明该扶梯自动急停系统的控制实时性良好.

这里总结做了一个比较简单的一个直方图均衡化的程序。根据直方图的灰度值的不同可以看出明显的画面灰度对比，通过改变均衡化值的范围，可以很清楚的知道某个范围下的直方图灰度值图像。

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OpenCV官方教程中文版（For Python）值得每个学习Opencv的同学去学习，是一本很不错的教程，讲解的十分详细，是OpenCV学习必备文档。 跟很多开源软件一样OpenCV也提供了完善的Python接口，非常便于调用。OpenCV 包含了超过 2500 个算法和函数，几乎任何一个能想到的成熟算法都可以通过调用OpenCV的函数来实现，超级方便。本资源包含了各种算法实现以及其程序代码，方便读者使用，另外有大量实例提供给读者参考！