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亚像素数值极值检测算法总结

动机在计算机视觉领域，经常需要检测极值位置，比如SIFT关键点检测、模板匹配获得最大响应位置、统计直方图峰值位置、边缘检测等等，有时只需要像素精度就可以，有时则需要亚像素精度。本文尝试总结几种常用的一维离散数据极值检测方法，几个算法主要来自论文《A Comparison of Algorithms for Subpixel Peak Detection》，加上自己的理解和推导。问题定义给定如下离散值，求其极值位置。可知125为观察极值。如果...

2020-10-16 08:54:39
偏振镜光学原理和在机器视觉中的应用

有很多机器视觉检测对象物体的表面会发出杂乱的眩光（如抛光金属表面、烟盒、晶片等），这会严重影响成像质量，降低机器视觉检测特征的对比度。为了减弱或者消除杂散光、眩光等干扰，在很多视觉检测、测量、定位等系统构建时，我们在镜头前面需要搭配偏振镜来使用。我们简单的看两幅效果图，以下图片是在同样的时间，同样的相机参数情况下拍摄的。不同点就在于一个没有使用偏振镜，下面的图片拍摄时采用了高质量德国schneider的偏振镜片。效果之区别一目了然。下面，我...

2020-05-27 08:50:59
图像处理初学者应该学习的100个问题-你都学会了吗？

本文整理了图像处理初学者应该需要了解的100个基础问题，涉及读取、显示图像、操作像素、拷贝图像、保存图像、灰度化（Grayscale）、二值化（Thresholding）、大津算法、HSV 变换、减色处理、平均池化（Average Pooling）、最大池化（Max Pooling）、高斯滤波（Gaussian Filter）、中值滤波（Median filter）、仿射变换（Afine Transformations）等100多个知识点。给出了详细...

2020-05-27 08:39:16
机器视觉的应用 · 引导

机器视觉都有怎样的应用？机器视觉的应用主要分为四大类别，包括引导、识别、测量和检验（英文首字母缩写：GIGI），GIGI 表示 Guidance（引导）、Inspection（检验）、Gauging（测量）和 Identification（识别）。今天让我们先从机器视觉应用的引导部分开始详细了解一下吧~ 机器视觉应用前的准备工作 ...

2020-05-13 08:42:31
偏振技术在成像中的多种应用

偏振是光能如何传播的一种特性。在偏振中，光的状态会反复改变；事实上，每当光被反射或通过某物时，其偏振状态会发生改变。在机器视觉领域众所周知的是，可以使用偏振技术来滤除发光表面的眩光。其实除了这项应用外，还有很多其他应用也是偏振技术能够胜任的。炫光和反射图1显示了偏振镜的一种典型应用，其使用了一个偏振光源和放置在相机前面的另一个偏振镜。图1：偏振镜的典型应用，使用一个偏振光源和放置在相机前...

2020-02-12 10:18:00
卷积运算（Convolution）说明

边缘边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分。主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础。图像梯度特征的常用算子：Sobel、Prewitt、Roberts 一阶导数法：梯度算子对于左图，左侧的边是正的（由暗到亮），右侧的边是负的（由亮到暗）。对于右图，结论相反。常数部分为零。用来检测边是否存在。二阶微分法：拉普拉斯二阶微分在亮的一边是负的，在暗的...

2019-09-12 11:12:26