功能特点 标定功能： 圆形标定：使用已知半径的圆形物体进行标定 矩形标定：使用已知尺寸的矩形物体进行标定 自定义标定：支持自定义物体标定（开发中） 测量功能： 圆形测量：测量圆形零件的半径 矩形测量：测量矩形零件的长度和宽度 支持与期望尺寸比较，计算误差 支持保存测量结果 输入方式： 图片输入：上传图片进行标定或测量 摄像头输入：使用摄像头实时捕获图像进行标定或测量 安装说明 确保已安装Python 3.7或更高版本 克隆或下载本项目到本地 安装依赖包： pip install -r requirements.txt 使用方法 运行应用： streamlit run app.py 在浏览器中打开显示的URL（通常是http://localhost:8501） 使用流程： 用户登录： 首次使用需要注册账号 使用已有账号登录系统 根据用户权限访问相应功能 首先进行标定： 图片模式：选择"标定"模式，上传标定图片，输入实际尺寸，点击"开始标定" 摄像头模式：选择"标定"模式，点击"打开摄像头"，调整物体位置，输入实际尺寸，点击"开始标定" 然后进行测量： 图片模式：选择"测量"模式，上传测量图片，输入期望尺寸，点击"开始测量" 摄像头模式：选择"测量"模式，点击"打开摄像头"，调整物体位置，输入期望尺寸，点击"开始测量" 查看测量结果，可选择保存结果 文件结构 app.py：主应用程序 auth.py：用户认证和权限管理模块 home_page.py：首页界面和导航模块 image_processing.py：图像处理模块 camera_utils.py：摄像头操作和图像采集 text_utils.py：文本处理和格式化 requirements.txt：依赖包列表 calibration/：存储标定数据 results/：存储测量结果 users/：用户数据和配置文件存储

基于MATLAB的机器视觉测量零件厚度软件设计.zip

人工智能-机器学习-服务机器人智能空间中机器视觉测量技术及其应用研究.pdf

与平面目标面相比，在曲面目标面产生均匀的照度分布时，LED阵列的设计更复杂。通过优化LED阵列排布，使其在复杂曲面的目标面上产生了均匀的照度分布。构建了反映照度均匀性的目标函数，目标函数以阵列中各LED的位置坐标为变量，利用模拟退火算法对阵列中各LED的位置进行优化，使目标函数获得最小值。为了验证算法的可行性，针对圆柱形目标面、抛物线形柱状面以及正弦形柱状面，优化设计了3种不同排布的LED阵列，优化后的LED阵列在相应目标面上的照度分布均匀性分别达到99.0%、99.3%和97.0%。分析了LED阵列中各LED的装配公差对目标面照度均匀性的影响，模拟结果表明：装配公差在0.2 mm以内，目标的均匀度下降不超过0.3%，说明这种设计方法具有一定的实用价值。

7.3、后台论坛分类管理的状态图 7.4、后台帖子管理的状态图

很好用课程我在大学必修 超有用的机器视觉测量技术.pdf

做视觉测量的同学，比如双目测量，多目视觉测量系统，结构光，摄像机的标定等等。常用的算法这本书都有，由北航大牛，张广军教授编写。。感兴趣的同学下载下来。绝对是视觉测量的好书。

基于C#环境的halcon机器视觉测量源代码，标定之后得到相机参数，直接进行测量，最后得到实际测量结果。

在机器视觉中，对于编码标志圆的检测是三维测量系统得以完成的必备前提。通过对圆的精确检测，才能得到精确的圆心坐标，以提取到三维点的图像坐标值，从而进行三维重建！这里实现了对圆的精确检测程序！