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黄冈图像识别开发欢迎来电「在线咨询」

发布时间:2022-02-10 08:15:00        作者:万安智能








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照明是影响机器视觉系统输入的重要因素,它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要选择相应的照明装置,以达到很好的效果。光源可分为可见光和不可见光。由此可见,在图像识别过程中,知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、水1银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。





图像识别可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征,如字母A有个尖,P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明,视线总是集中在图像的主要特征上,也就是集中在图像轮廓曲度很大或轮廓方向突然改变的地方,这些地方的信息量较大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。机器视觉应用的照明的重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生很大的对比度,从而易于特征的区分。由此可见,在图像识别过程中,知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。同时,在大脑里必定有一个负责整合信息的机制,它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。






计算机视觉与机器视觉的区别:

计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点来进行视觉信息的处理。但是,人类视觉系统是迄今为止,人们所知道的功能强大和完善的视觉系统。

用计算机信息处理的方法研究人类视觉的机理,建立人类视觉的计算理论,也是一个非常重要和信人感兴趣的研究领域。这方面的研究被称为计算视觉(Computational Vision)。计算视觉可被认为是计算机视觉中的一个研究领域。







计算机视觉与机器视觉有许多相同点,但若把两者等同起来,就会束缚你的视野,它们属于不同的学科。

我们研究计算机视觉的目的就是根据人类的视觉特性来给计算机带来“光明”,让它更好的来替代人来工作或者完成人类不能完成的工作,更好的为企业减少劳动力,也更大的提高生产效率,同时也不断在提高人们的生活质量。研究机器视觉是更好为工业中的制造业提供更多有利于提高产品质量和提高生产效率的支持。”计算机视觉“借助于几何、物理和学习技术来构筑模型,从而用统计的方法来处理数据。


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