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標簽 > 機器視覺
機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支。簡單說來,機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置,分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統。
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傳統的機器視覺系統大部分是基于灰度圖像進行圖像處理,而如果檢測顏色則需要選擇彩色相機,因為彩色相機可以還原物體的真實色彩。
機器視覺算法有很多,以下是其中一些常見的算法: 邊緣檢測算法:用于檢測圖像中的邊緣,如Sobel算法、Canny算法等。 特征提取算...
機器視覺識別與信息技術及深度學習技術的不斷升級,可更智能高效的采集物流系統數據,讓高速智能分揀成為可能。
以后不用學習拍照技術了實時在線AI構圖模型VPN讓你變身攝影大神
當我們看到好看的風景,有趣的小東西,可口的菜肴,可愛的小狗,我們喜歡掏出兜里的手機拍一張照。但是對著同樣的景物,有的人拍的很好看有的人拍的不那么好看,這...
隨著攝像頭和其他設備產生的數據在快速增長,促使人們運用機器學習從汽車、安防和其他應用產生的影像中提取更多有用的信息。專用器件有望在嵌入式視覺應用中實現高...
人眼視覺時代是否已成為過去還有待商榷,但是在人工智能的發展和應用的推動下,機器視覺的廣泛應用無疑是在加速的。
機器視覺在農業生產中應用相對較少,但在農產品質量分級、檢測、農田病蟲草害控制、農業自動采摘系統、農作物生長過程檢測以及農業機械導航等方面均有突破。
飛思卡爾高性能多核DSP處理器憑借其行業領先的DSP內核、高帶寬I/O選項和可擴展解決方案選項,解決了機器視覺和智能攝像頭圖像處理的難題。
系統主要包括一個用于置放欲計數紙張的圖像采集機械平臺;相機安裝在機械平臺的一側,與該欲計數紙張的一側面呈垂直;相機左右兩側靠近紙張處安裝有照明光源;機械...
機器視覺目標識別方法解析:Blob分析法、模板匹配法、深度學習法
一階算法在整個卷積網絡中進行特征提取、目標分類和位置回歸,通過一次反向計算得到目標位置和類別,在識別精度稍弱于兩階段目標檢測算法的前提下,速度有了極大的提升。
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