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计算机视觉方向简介 | 手机产品条码检测方案

由于本方案中检测的是条码， 为一光滑平面，采用漫反射环形 LED光源对其进行照射， 能很好地把产品条码与传输带黑色背景区分出来。...其中值得注意的是， 光源的高度和角度一定要调整好， 直至相机拍摄出来的图像能把条码与背景完美区分为止，而且还不能有反光。...本方案中产品条码为底面为白色的长方形贴纸，背景为黑色的传输带， 直接从相机中获取的图像为彩色图像，把获取的图像进行灰度化处理之后，再经二值化处理后能便于把产品条码的贴纸分割出来。...（字符数据库） 然后使用物理定位分割，把条码下方字符分割出来。 （条码下方字符） 接着，对图片进行水平方向的投影，这样有字符的地方的投影值就高，没字的地方投影得到的值就低。...字符分割出来后，最后用 ORC神经网络匹配，把分割出来的字符与字符库里的字符图片进行匹配， 最终把字符识别出来。把识别出来的字符串与条码识别出来的字符串对比，即可检测出该条码是否准确。

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基于机器视觉的手机产品条码检测方案

由于本方案中检测的是条码， 为一光滑平面，采用漫反射环形 LED光源对其进行照射， 能很好地把产品条码与传输带黑色背景区分出来。...其中值得注意的是， 光源的高度和角度一定要调整好， 直至相机拍摄出来的图像能把条码与背景完美区分为止，而且还不能有反光。 ?...本方案中产品条码为底面为白色的长方形贴纸，背景为黑色的传输带， 直接从相机中获取的图像为彩色图像，把获取的图像进行灰度化处理之后，再经二值化处理后能便于把产品条码的贴纸分割出来。...（字符数据库） 然后使用物理定位分割，把条码下方字符分割出来。 ? （条码下方字符） 接着，对图片进行水平方向的投影，这样有字符的地方的投影值就高，没字的地方投影得到的值就低。 ?...字符分割出来后，最后用 ORC神经网络匹配，把分割出来的字符与字符库里的字符图片进行匹配， 最终把字符识别出来。把识别出来的字符串与条码识别出来的字符串对比，即可检测出该条码是否准确。

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    基于FPGA水平垂直投影法（字符分割）的实现

    它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。...对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0,其平均灰度μ0;背景像素点数占整幅图像的比例为ω1,其平均灰度为μ1。...，然后采用大津法（OTSU，自适应阈值分割）找出最佳的阈值分割点，将灰度图像转化为二值图像，最后利用水平垂直投影法找出字符与字符之间的边界点。...图2 车牌的水平垂直投影 如图2 所示，我们对车牌进行了水平和垂直投影，依然可以通过水平垂直投影来分割出每个特征目标，这为车牌识别提供了很好的帮助，分割出每一个字符最后对每个字符进行识别。...FPGA的水平垂直投影与matlab的水平垂直投影过程类似。FPGA的阈值分割没有使用otsu法形成二值图像。采用测试环境自我判断选取阈值，程序如下： ? 对于水平垂直投影测试线显示程序： ? ?

    3.9K60

    基于机器学习的疲劳检测

    首先，总结一下检测某一特征的方法： （1）模板匹配计算当前帧与模板相同位置处的灰度值或颜色值的差值，通过特定的距离公式来计算匹配程度。...（将二维换到一维中去）定位速度较快受瞳孔灰度类似的眉毛或头发影响大。 （5）基于统计的方法通过对大量目标样本和非目标样本进行训练学习得到一组模型参数，基于模型构建分类器或者滤波器来检测目标。...查阅相关文献，《基于多视频窗口的疲劳驾驶监测系统研究_王万军》一文，使用Adaboost算法提高准确率，其作用是：检测人脸。基于haar特征的Adaboost算法在不同的背景下对人脸检测具有好的效果。...使用积分图可方便计算。为规避头部偏转和光照强度的影响，使用动态肤色建模：首先确定人脸肤色候选区域；再对候选区域进行二次判别，如进行器官分布特征来验证人脸区域。...《基于近红外图像的疲劳驾驶检测研究与系统实现_张恒》详细为我们介绍了Adaboost算法的步骤，其实质就是使用几个特征训练多个分类器，然后将这些分类器进行结合，而结合的过程也是机器学习的过程，每一次在分类过程中都把分错的样本加大权重

    2.2K100

    验证码识别，发票编号识别

    常用临界点阈值确定算法 双峰法，这种算法很简单，假设该图片只分为前景和背景两部分，所以在灰度分布直方图上，这两部分会都会形成高峰，而两个高峰间的低谷就是图片的前景背景阈值所在。...最大类间方差法，简称OTSU，是一种自适应的阈值确定的方法，它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。...背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。...灰度拉伸算法，这是OTSU的一种改进，因为在前景背景差别不大的时候，OTSU的分离效果就会下降，此时需要增加前景背景的差别，这是只要在原来的灰度级上同时乘以一个系数，从而扩大灰度的级数。 ?...该方式对轻微粘连有一定的处理效果，但是，对与噪点会也会产生过分的分割，还有对‘7’，‘T’，‘L’等会产生分割误差，所以，程序中没有采用这种算法。 ?

    2.7K90

    Grab Cut与Graph Cut

    而GrabCut要解决的就是如何用最简单快速的用户交互来实现最准确的图像分割： ? 其实不仅是GrabCut的作者，其他人也都在进行类似的研究，但总有各种问题出现。...有的时候，仅仅框住前景还不能得到最好的结果，GrabCut还支持迭代式的修复，能够允许用户用画线的方式标注出前景或背景，从而得到更加精准的结果，例如下图中，第一遍红框框住士兵时，算法只得到了部分前景，帽子和一部分脚的像素丢失了...，还有帽子旁边有一小部分背景的镂空区域被标注为前景了。...因此，当我们对每条边都给予了不同的代价时，就可以按上图所示方法，寻找使得整体分割代价最小的前景与背景之间的间隙，也相当于对不同的像素分配给了前景或背景，这个过程使用的是我们之前在xxx中提到过的最小割(...尽管作者提到用户标注的前景和背景部分有各种类型的统计信息可以作为先验信息，但是作者实际上采用的是灰度直方图，它使得整个设计只适用于单色图片，而不适用于彩色图片。其论文中的例图也都是灰度图。

    1.8K51

    16. 如何通过缝隙抠出前景 - GraphCut 和 GrabCut

    而GrabCut要解决的就是如何用最简单快速的用户交互来实现最准确的图像分割： 其实不仅是GrabCut的作者，其他人也都在进行类似的研究，但总有各种问题出现。...有的时候，仅仅框住前景还不能得到最好的结果，GrabCut还支持迭代式的修复，能够允许用户用画线的方式标注出前景或背景，从而得到更加精准的结果，例如下图中，第一遍红框框住士兵时，算法只得到了部分前景，帽子和一部分脚的像素丢失了...，还有帽子旁边有一小部分背景的镂空区域被标注为前景了。...因此，当我们对每条边都给予了不同的代价时，就可以按上图所示方法，寻找使得整体分割代价最小的前景与背景之间的间隙，也相当于对不同的像素分配给了前景或背景，这个过程使用的是我们之前在xxx中提到过的最小割(...尽管作者提到用户标注的前景和背景部分有各种类型的统计信息可以作为先验信息，但是作者实际上采用的是灰度直方图，它使得整个设计只适用于单色图片，而不适用于彩色图片。其论文中的例图也都是灰度图。

    1.1K10

    图像处理基础

    2、灰度图像： 图像中的每个像素点在黑色和白色之间还有许多级的颜色深度（表现为灰色），通常我们使用 8 个 bit 来表示灰度级别，因此总共有 2 ^ 8 = 256 级灰度，所以可以使用 0 到 255...范围内的数字来对应表示灰度级别。...2、4 x 4 灰度图像： ? 3、4 x 4 RGB 图像： ? 在编程语言中使用哪种数据类型来表示矩阵？答案是多维数组。例如上述 4 x 4 RGB 图像可转换为： ?...画布：先构建指定大小的画布背景，再填充图像即可。 水印：矩阵合并运算，使用 cv : addWeighted 方法。 平移：构建平移变换矩阵，使用 cv : warpAffine 方法。...根据官方的文档，缩小图像时建议使用 INTER_AREA 算法，放大图像时建议使用 INTER_CUBIC（较慢）算法或者 INTER_LINEAR（更快效果也不错）算法。

    1.4K20

    【技术综述】闲聊图像分割这件事儿

    阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较。...分水岭算法是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，将图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值称为集水盆，而集水盆的边界则是分水岭。分水岭算法有很多种实现算法，常用浸水模拟法。...，通过用户交互来指定，只需要指定确定性的背景像素区域即可，通常是画一个框。...04分割不仅仅是分类问题 我们前面说的，都还是将分割当成一个分类问题来解读的，就是每个像素要被归为明确的类别。 ? 然而分割的终极目标不只这一个，比如为了做背景替换的抠图这件事。...二分类的问题，前背景能完美融合才怪，经不起仔细观察。所以，我们需要带透明度通道的分割，或者先分割出来再利用泊松融合等技术进行边缘融合。 这就是一个image matting问题。

    91620

    基于显著性的图像分割

    这个项目最初来源于对于发掘一个自动生成图像三分图方法的兴趣。当和抠图算法相结合的时候三分图就是图像的掩膜。这个抠图算法用于关注前景和背景细节的图像分割。...正常情况下一个三分图包含了前景的白色部分、背景的黑色部分和不确定的灰色区域。 ? 三分图的例子（来源于参考文献[2]） 大多数抠图算法的问题就是它们希望由用户提供三分图，这是一个耗时的工作。...我们可以假设超像素里的大部分像素有着相似的属性。 与确定图像中的超像素并行地，计算图像的显著图使用了两种不同的显著性方法。第一种方法使用了内置的OpenCV方法，叫细粒度显著性。...与细粒度方法相比积极的方法确实产生了更多的噪声。消除噪声是这个过程的下一步。 ? 使用细粒度方法产生的水桶和人的显著性图 ?...在参考文献[2]中，T1被设置为显著性图像中最大像素值的30%，但是在该项目中使用的是25%。 在二值化图像之后，扩张图像基于使用哪种显著性技术。

    1.1K30

    PCA在图像降维的应用

    为使PCA算法能有效工作，通常我们希望所有的特征 x[1], x[2], ... , x[n] 都有相似的取值范围（并且均值接近于0）。...注：通常我们选取含草木等内容的户外场景图片，然后从中随机截取小图像块（如16x16像素）来训练算法。...比如在对象识别任务中，图像的整体明亮程度并不会影响图像中存在的是什么物体。更为正式地说，我们对图像块的平均亮度值不感兴趣，所以可以减去这个值来进行均值规整化。...具体的步骤是，如果 x[^i] 代表16x16的图像块的亮度（灰度）值（n=256 ），可用如下算法来对每幅图像进行零均值化操作： ?...如果你处理的图像并非自然图像（比如，手写文字，或者白背景正中摆放单独物体），其他规整化操作就值得考虑了，而哪种做法最合适也取决于具体应用场合。

    1.8K90

    发票编号识别、验证码识别 ，图像分割

    常用临界点阈值确定算法 双峰法，这种算法很简单，假设该图片只分为前景和背景两部分，所以在灰度分布直方图上，这两部分会都会形成高峰，而两个高峰间的低谷就是图片的前景背景阈值所在。...最大类间方差法，简称OTSU，是一种自适应的阈值确定的方法，它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。...背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。...灰度拉伸算法，这是OTSU的一种改进，因为在前景背景差别不大的时候，OTSU的分离效果就会下降，此时需要增加前景背景的差别，这是只要在原来的灰度级上同时乘以一个系数，从而扩大灰度的级数。 ?...该方式对轻微粘连有一定的处理效果，但是，对与噪点会也会产生过分的分割，还有对‘7’，‘T’，‘L’等会产生分割误差，所以，程序中没有采用这种算法。 ?

    1.9K11

    黑白照片修复亦可「如假包换」，华人学者提出实例感知着色新方法

    由于图形和背景的分离不够清晰，着色结果也会出现一些「混乱」，比如使用 Deoldify 方法对第二组橙子图像进行着色，生成结果就会整体偏绿色。 ? 现有方法和本文新方法的对比。...研究者利用现有的目标检测器获取裁剪后的图像，并使用实例着色网络提取对象级特征。随后，也是使用类似的网络去提取全图特征，并使用融合模块去填充对象级特征和图像级特征，来预测最终的颜色。...首先，研究者使用现成经过预训练的目标检测器，从灰度图像中获得多个目标的边界框 ? 。使用检测到的边界框从原灰度图中裁剪出不同物体，将裁剪后的图像调整大小后产生一系列实例图像 ? 。...两个网络使用相同的结构，但网络权值各不相同。 最后，研究者使用一个融合模块来将每一层中的所有实例特征 ? 与全图特征 f^X_j 相融合。融合后的全图特征之后被输入下一层网络中。...研究者首先训练了全图网络，之后训练实例网络，最后冻结以上两个网络来训练特征融合模块。 ? 图 3：方法概述。 该研究的方法利用检测到的对象实例来改进图像着色。

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    图像分割之分水岭算法

    使用C++、opencv进行分水岭分割图像 分水岭概念是以对图像进行三维可视化处理为基础的：其中两个是坐标，另一个是灰度级。...原图像： 地形俯视图： 原图像显示了一个简单的灰度级图像，其中“山峰”的高度与输入图像的灰度级值成比例...为了解决过度分割的问题，可以使用基于标记(mark)图像的分水岭算法，就是通过先验知识，来指导分水岭算法，以便获得更好的图像分段效果。...imshow(WINDOW_NAME2, watershedImage);//直接显示分水岭的效果图 //这里想直接根据index，将背景显示为黑色，需要分割出来的目标物体直接显示 //但对...，将背景显示为黑色，需要分割出来的目标物体直接显示，但对index生成的规律还未搞清楚，结果可能不是很稳定 以上部分参考： 毛星云 《OpenCV3编程入门》 —————————————————– 2019

    2.2K30

    【愚公系列】2023年04月 Halcon机器视觉-15种常用缺陷检测实例

    手机摄像头图像表面的轻微缺陷检测 12.网状产品表面破损检测 13.铣刀刀口破损缺陷检测 14.注塑吸嘴缺口检测 15.检测印刷数字是否完整 ---- 一、Halcon 15种常用缺陷检测实例分享 缺陷检测是一种通过计算机视觉技术来检测产品制造过程中的缺陷的方法...for f := 1 to 3 by 1 *读取一张图像 1=>'01' read_image (Image, Path + f$'.2i') *获取彩色图像的R,G,B三分量...reduce_domain (Image, RegionClosing, ImageReduced) reduce_domain (Image, Region, ImageReduced1) *差分...9999999) *对过滤的背景区域进行闭运算,填充背景间隙和平滑背景边界 closing_circle (NoHullCand, NoHull, 13.5) *补集运算,获取吸嘴区域 difference..., 'area', 'and', 163.12, 10000) union1 (SelectedRegions1, RegionUnion1) *仿射变换后的模板区域与当前区域求差集

    2.4K44

    数字图像处理之图像分割算法

    高斯差分(DOG)算子 Marr and Hildreth[1980]指出，使用高斯差分(DOG)来近似Log算子是可能的： ? 式中：。...Canny边缘检测器 是一种被广泛使用的算法，并被认为是边缘检测最优的算法 Canny边缘检测器算法基本步骤： 平滑图像：通过使用合适的模糊半径执行高斯模糊来减少图像内的噪声。...，直到在连续的重复中，T的差异比预先设定的参数小为止； 6.使用函数im2bw分割图像：g = im2bw(f,T/den) 使用Otsu’s方法的最佳全局阈值处理 对图像Image，记t为前景与背景的分割阈值...对大津法可作如下理解：该式实际上就是类间方差值，阈值t分割出的前景和背景两部分构成了整幅图像，而前景取值u0，概率为 w0，背景取值u1，概率为w1，总均值为u，根据方差的定义即得该式。...用刚才计算出来的模板与原图像相乘，获得一幅新的图像。 对新的图像使用otsu进行分割。 ? ?

    4.1K30

    LabVIEW图像灰度分析与变换（基础篇—4）

    使用它不仅可以判断图像中是否包含可从背景中分割出的区域、图像的饱和度和对比度是否适合检测任务，还能确定应该如何对图像采集系统进行调整以获得较高质量的图像。...图像直方图常见的作用包括：判断图像中是否包含可以清晰地从背景中分割出的区域，分析图像的亮度和对比度是否满足机器视觉系统的检测要求，以及确定如何对图像采集系统进行调整改进。...部分），函数的说明和使用可参见帮助文档： ?...由图中ROI边界灰度曲线可以看出，矩形上边框对应的灰度曲线变化类似于脉冲，这是因为白色药瓶与黑色背景之间交替变化而形成的。...部分），函数的说明和使用可参见帮助文档： ?

    2.1K40

    中科院版「分割一切」模型来了，比Meta原版提速50倍 | GitHub 2.4K+星

    通过将分割⼀切任务重新划分为全实例分割和提⽰指导选择两个⼦任务，⽤带实例分割分⽀的常规 CNN 检测器以⾼出50倍的运⾏速度实现了与SAM⽅法相当的性能，是⾸个实时分割⼀切的基础模型。...通过不同的⽂本提示，FastSAM可以准确分割出不同颜⾊的⼩狗。 工作原理 如下图所示，FastSAM 的网络架构可分为两个阶段：全实例分割和提示引导选择。...在全实例分割阶段，FastSAM 使用卷积神经网络来对图像中的所有对象或区域进行划分。 在提示引导选择阶段，它采用包括点提示、框提示和文本提示的各种提示来选出关注对象。...与基于Transformer的方法不同，FastSAM融合了与视觉分割任务紧密相关的先验知识，例如局部连接和对象分配策略。这使得它以更低地参数量和计算量下更快地收敛。...从下表可以看出，FastSAM 取得了与 SAM 类似的性能。与 Ground Truth 相⽐，FastSAM和 SAM 都倾向于预测更多的边缘，这种偏差在表中得到了定量的反映。

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