机器视觉5大关键技术及其常见应用
demi 在 周三, 12/11/2024 - 15:55 提交
计算机视觉是人工智能领域中的一个分支,涉及图像处理、模式识别、机器学习、深度学习等多个领域。
机器视觉是一种人工智能领域的技术,旨在使计算机系统能够理解、解释和处理视觉信息,就像人类的视觉系统一样。这一领域的目标是让计算机能够感知和理解图像、视频和视觉数据,并进行相关的决策和任务。
计算机视觉是人工智能领域中的一个分支,涉及图像处理、模式识别、机器学习、深度学习等多个领域。
常用的机器视觉领域图像算法有运动目标检测算法、基于深度学习的人脸算法等。
视觉常用的目标识别方法有三种:Blob分析法(BlobAnalysis)、模板匹配法、深度学习法。本文就三种常用的目标识别方法进行对比。
详细介绍2D和3D视觉技术的不同特点、应用场景以及它们能够解决的问题。
文章介绍了机器视觉的图像目标识别方法操作要点,如提升图像的预处理效果,图像的分割,明确特征提取要点等
适用于初学者的机器视觉学习路线
机器视觉进一步可以分为工业视觉、计算机视觉两类,相应地,其应用领域可以划分为智能制造和智能生活两类。
机器视觉系统非常复杂。即使在最简单的系统中,硬件和软件也可以协同工作以产生结果。
当下,机器视觉的目标即,构建一个在可控环境中处理特定任务的机器视觉系统。由于工业中的视觉环境可控,并且处理任务特定,所以现如今大部分的机器视觉被应用在工业当中。
入坑机器视觉后,发现在开发与使用过程中总有各种bug导致系统的不稳定,故总结之,以此为鉴,谨记勿犯!