机器视觉系统选型-相机基础知识

相机基础知识: 分辨率(Resolution):相机采集图像的像素点数 像素分辨率(mm/pixel):每个像素代表的毫米值 快门方式: 全局快门/全域快门(Global Shutter):让整个感光元器件每行像素全部在同一时间进行曝光,也就是所有像元同时曝光。全局快门曝光时间更短,这样不仅能提升效率,也能根除影像果冻现象。 滚动快门(Rolling Shutter):感光元件是从第一行、第二行、第...

机器视觉系统选型-选型&标定&通信

必问 镜头:光学放大倍率=CCD芯片/视野 (长宽同等方向) 计算镜头选型焦距公式=CCD芯片尺寸/视野尺寸*物距 曝光单位是毫秒 1秒=1000毫秒 物距:物体到透镜表面的距离 为什么要 标定旋转中心:机械手要抓取物料,物料每次角度不一样,机械手末端工具中心与其自身的旋转中心不重合,所以要标定机械手旋转中心 标定概念:对图像进行畸变校正,棋盘格标定计算得到的像素当量,即每个像素代表的实际物理尺, ...

开源计算机视觉库OpenCV详解

开源计算机视觉库OpenCV是一个功能强大的工具,用于实现各种计算机视觉应用。以下是对OpenCV的详细解释和使用示例: 一、功能概述 OpenCV涵盖了广泛的计算机视觉领域,包括但不限于以下功能: 图像处理:包括图像加载、保存、调整大小、旋转、裁剪、滤波、边缘检测等。OpenCV提供了丰富的函数来处理和操作图像数据,如直方图均衡化、图像平滑等。物体检测与跟踪:OpenCV提供了多种目标检测和跟踪算法...

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之一 哈哈镜效果

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之一 哈哈镜效果 目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之一 哈哈镜效果 一、简单介绍 二、简单哈哈镜实现的原理 1、图像拉伸放大 2、图像缩小 三、哈哈镜 拉伸放大 代码实现 四、哈哈镜 图像缩小 代码实现 一、简单介绍 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言...

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之二 素描画风格效果

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之二 素描画风格效果 目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之二 素描画风格效果 一、简单介绍 二、素描画风格效果实现原理 三、案例简单实现步骤 一、简单介绍 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于编写自动化脚本(s...

机器视觉学习(五)—— 图像的几何

一、图像的几何变化 图像的几何变化指的是通过改变图像的位置、尺寸和方向等参数来实现的图像变换。常见的图像几何变化包括平移、旋转、缩放和翻转等。 平移:将图像在平面上按照指定的平移距离水平或垂直移动。 旋转:按照指定的角度将图像绕中心或其他指定点进行旋转。 缩放:按照指定的比例增大或缩小图像的尺寸。 翻转:在水平或垂直方向上反转图像,得到镜像效果。 除了上述基本的几何变换,还可以进行透视变换、扭曲变换、...

图像处理与视觉感知---期末复习重点(3)

文章目录 一、空间域和频率域二、傅里叶变换三、频率域图像增强 一、空间域和频率域  1. 空间域:即所说的像素域,在空间域的处理就是在像素级的处理,如在像素级的图像叠加。通过傅立叶变换后,得到的是图像的频谱,表示图像的能量梯度。  2. 频率域:频率域是描述图像特征的另一种方式,以频率(即波数)为自变量。它可以将一幅图像像元值在空间上的变化分解为具有不同振幅、空间频率和相位的简振函数的线性叠加。 二...

机器视觉系统选型-相机选型

分辨率:通过视野大小和精度需求来确定 相机分辨率 eg:视野(工件10mm8mm允许2mm的浮动):12mm10mm,检测精度需求为0.01mm则理论需求的相机分辨率为:12mm/0.01mm=1200以及10mm/0.01mm=1000此时选择一个分辨率略大于1200*1000的相机就能满足检测需求。 黑白彩色:一般不需要检测图像颜色信息的都用黑白相机 曝光时间:若是飞拍则需一定的最小曝光时间 原...

【CV论文阅读】【计算机视觉中的Transformer应用综述】(1)

0.论文摘要 摘要——自然语言任务的Transformer model模型的惊人结果引起了视觉社区的兴趣,以研究它们在计算机视觉问题中的应用。在它们的显著优点中,与递归网络例如长短期记忆(LSTM)相比,Transformer能够模拟输入序列元素之间的长依赖性,并支持序列的并行处理。与卷积网络不同,Transformer的设计需要最小的偏差,自然适合作为集函数。此外,Transformer的简单设计...

机器视觉学习(三)—— 保存视频流

目录 一、获取视频 二、知识拓展 三、典型代码举例 一、获取视频 要使用OpenCV保存视频,可以按照以下步骤进行操作: """    OpenCV打开摄像头    设置摄像头参数    录制视频""" 1.  导入必要的库: import cv2 2.  创建一个VideoWriter对象: #定义保存视频的文件名、编解码器、帧率和分辨率filename = 'output.avi'co...
© 2024 LMLPHP 关于我们 联系我们 友情链接 耗时0.009099(s)
2024-06-24 04:56:00 1719176160