基于V-REP和MATLAB联合仿真的流水线自动分拣机器人系统。该系统利用SCARA型机械臂和机器视觉技术，实现了对不同颜色和形状的工件进行自动分拣和统计。文中具体讲解了从图像采集、颜色和形状识别到机械臂逆向运动学求解以及数据同步的整个流程。通过MATLAB代码片段展示了如何获取摄像头图像、进行颜色空间转换、形状特征提取、机械臂运动控制和状态管理。此外，还讨论了一些常见的调试问题及其解决方案。 适合人群：从事工业自动化、机器人技术和机器视觉领域的研究人员和技术人员，特别是对MATLAB和V-REP有一定了解的从业者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解流水线自动分拣机器人工作原理的研究者或开发者；旨在为相关项目提供理论依据和技术指导，帮助构建高效的自动化分拣系统。 其他说明：尽管该仿真系统在实验室环境中表现良好，但在实际应用中仍面临诸多挑战，如环境光照变化导致的颜色识别误差、工件堆叠情况下的三维识别难题等。未来研究可以着眼于这些问题的改进和完善。

openmv颜色识别加形状识别

基于matlab的形状识别.doc

matlab傅里叶描述子代码信息 使用傅立叶变换和互信息进行形状识别。 以下论文使用了该仓库中的Matlab和C ++代码： N Govender，J Warrell，P Torr和F Nicolls，“使用傅立叶描述符和互信息的2D主动形状识别的概率模型”，计算机科学进展，土耳其伊斯坦布尔，2014年8月22-23日，第69-74页

使用Qt + OpenCV实现，通过鼠标绘制几何图形，然后通过opencv进行图形识别，然后创建对应的几何图形item项。绘制使用QGraphics体系完成。 支持图形：直线、圆、椭圆、矩形、三角形。 快捷键：数字3 清屏 本示例通过简单演示整个流程，若运用到实际项目中需要进一步优化。 博客：https://blog.csdn.net/luoyayun361

stm32 原子哥战舰V3 +ov7670摄像头，形状识别颜色识别源码+ov7670摄像头资料，网上大部分都是这个版本，也有用opencv 做的

最近在做一个服装裁床的项目，需要可视化操作根据设计图纸裁剪到哪里就点击哪里装车。这样就需要用到图像图形识别技术了，在网上找了一下，发现AForge.NET在图像处理方面还不错，而且提供了大量的例子。其中就有块识别的功能

openmv形状识别代码 # Circle对象有四个值: x, y, r (半径), 和 magnitude。 # magnitude是检测圆的强度。越高越好 # roi 是一个用以复制的矩形的感兴趣区域(x, y, w, h)。如果未指定， # ROI 即图像矩形。操作范围仅限于roi区域内的像素。 # x_stride 是霍夫变换时需要跳过的x像素的数量。若已知圆较大，可增加 # x_stride 。 # y_stride 是霍夫变换时需要跳过的y像素的数量。若已知直线较大，可增加 # y_stride 。 # threshold 控制从霍夫变换中监测到的圆。只返回大于或等于阈值的圆。 # 应用程序的阈值正确值取决于图像。注意：一条圆的大小是组成圆所有 # 索贝尔滤波像素大小的总和。 # x_margin 控制所检测的圆的合并。 圆像素为 x_margin 、 y_margin 和 # r_margin的部分合并。 # y_margin 控制所检测的圆的合并。

openmv形状识别代码 利用四元检测算法来识别矩形，四元检测算法同样被用来识别AprilTag.四元检测算法，可以识别任意大小、角度的矩形。函数返回一个rect对象的列表。 rect.corners() 返回一个有四个元组的列表，每个元组代表矩形的四个顶点（x, y）.从左上角的顶点开始，按照顺时针排序。 rect.rect() 返回检测到的矩形的外接长方形的(x, y, w, h)。 rect.magnitude() 返回检测到矩形的大小。

此示例文件显示了使用受到脉冲激励的 2DOF 系统的独立分量分析 (ICA) 进行的模式形状识别。 但是，应该考虑到： - 所选的 2DOF 系统具有正交模式。 参考： --------------------- [1] Al Rumaithi, Ayad，“使用参数和非参数系统识别方法对动态结构进行表征”（2014 年）。 电子论文和学位论文。 1325. https://stars.library.ucf.edu/etd/1325 [2] Al-Rumaithi、Ayad、Hae-Bum Yun 和 Sami F. Masri。 “与 Next-ERA、PCA 和 ICA 模式相关的模式分解的比较研究。” 模型验证和不确定性量化，第 3 卷。Springer, Cham，2015 年。113-133。