任何灰度图像都可以看作是一个地形表面，其中高强度的像素表示山峰，低强度表示山谷。可以用不同颜色的水(标签)填充每个孤立的山谷(局部最小值)。随着水位的上升，根据附近的山峰(坡度)，来自不同山谷的水明显会开始合并，颜色也不同。为了避免这种情况，要在水融合的地方建造屏障。继续填满水，建造障碍，直到所有的山峰都在水下。然后创建的屏障将返回分割结果。这就是Watershed（分水岭算法）背后的“思想”。
１美元可以做什么呢？买一瓶水，买半个冰激凌，或者让你用上半小时的GPU。但这些都不够酷！
使用open-cv实现简单的手势识别。刚刚接触python不久，看到了很多有意思的项目，尤其时关于计算机视觉的。网上搜到了一些关于手势处理的实验，我在这儿简单的实现一下（PS：和那些大佬比起来真的是差远了，毕竟刚接触不久），主要运用的知识就是opencv，python基本语法，图像处理基础知识。
轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。
「向传统视觉研究寻求破局之法」成为了近年来计算机视觉领域的一大趋势。将传统视觉技术与深度学习方法结合有望构建更为鲁邦的下一代视觉模型。 近日，著名计算机视觉、神经科学学者曹颖在美国科学院院刊 PNAS 上发表研究论文，基于 J.J.Gibson 的「生态光学」和微分拓扑学提出了一种新的图像分割与目标跟踪框架，对计算机视觉和生物视觉研究具有巨大的启发意义。 作者丨曹颖、Thomas Tsao 编译丨OGAI 编辑丨陈彩娴 我们所生活的世界由物体、地面和天空组成。视觉感知需要解决两个基本的问题： （1）将视觉输
运动检测是指检测物体相对于周围环境的位置是否发生了变化。接下来，让我们一起使用Python实现一个运动检测器应用程序吧！
在 GOAT（https://www.goat.com/），我们为买家和卖家创造了一个最大的运动鞋安全交易市场。帮助人们表达他们个人的风格和定位的运动鞋世界是 GOAT 的数据团队的主要动力。数据团队构建一系列工具和服务，利用数据科学和机器学习，尽可能减少该社区可能出现的问题。
COCO数据集上的实验结果显示，SOLO的效果普遍超过此前的单阶段实例分割主流方法，在一些指标上还超过了增强版的Mask R-CNN。
参数0-用于主相机，例如在笔记本电脑网络摄像头中被视为主相机。1-代表中学，依此类推。
OpenCV的“findContours”功能经常被计算机视觉工程师用来检测物体。OpenCV的存在，使得我们只需要编写几行代码就可以检测轮廓（对象）。然而，OpenCV检测到的轮廓通常是分散的。例如，一个功能丰富的图像可能有数百到数千个轮廓，但这并不意味着图像中有那么多对象。一些属于同一对象的轮廓是单独检测的，因此我们感兴趣的是对它们进行分组，使一个轮廓对应一个对象。
聚类是一种无监督机器学习方法，可以从数据本身中识别出相似的数据点。对于一些聚类算法，例如 K-means，需要事先知道有多少个聚类。如果错误地指定了簇的数量，则结果的效果就会变得很差（参见图 1）。
1） 提出了一种基于学习的用于实时实例分割的蛇算法，介绍了用于轮廓学习的圆形卷积。
上一篇文章基于3DSOM软件的侧影轮廓方法空间三维模型重建详细介绍了基于3DSOM的侧影轮廓方法物体空间三维模型重建；接下来，我们将在一款新的空间模型建立软件——EinScan-S中，完成一种新的空间三维模型重建方法——编码结构光方法。
这是一个关于如何构建深度学习应用程序的教程，该应用程序可以实时识别由感兴趣的对象（在这个案例中为瓶盖）写出的字母。
真实物体完整形状的数字化在智能制造、工业检测和反向建模等领域具有重要的应用价值。为了构建刚性对象的完整几何模型，对象必须相对于测量系统（或扫描仪必须相对于对象移动），以获取和集成对象的视图，这不仅使系统配置复杂，而且使整个过程耗时。在这封信中，我们提出了一种高分辨率的实时360°三维(3D)模型重建方法，该方法允许人们手动旋转一个物体，并在扫描过程中看到一个不断更新的三维模型。多视图条纹投影轮廓测量系统从不同的角度获取一个手持物体的高精度深度信息，同时将多个视图实时对齐并合并在一起。我们的系统采用了立体相位展开和自适应深度约束，可以在不增加捕获图案的数量的情况下，稳健地展开密集条纹图像的相位。然后，我们开发了一种有效的从粗到细的配准策略来快速匹配三维表面段。实验结果表明，该方法可以在任意旋转条件下重建复杂物体的高精度完整三维模型，而无需任何仪器辅助和昂贵的预/后处理。
这篇文章最初发表于2018年5月13日，是在卡内基梅隆大学教授的课程的一部分。 是关于的 Varun Gadh 和 Hang Wang 的项目。
“空间三维建模”是在GIS行业中同样具有举足轻重地位的一个领域，因此从本文开始，我们将基于空间三维建模方面的相关原理、基本操作与结果分析等，通过几篇文章，对其加以尽可能详细的介绍与实战。
机器视觉系统具有测量功能，能够自动测量产品的外观尺寸，比如外形轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的测量。
在这篇文章中，我们将会通过使用之前学习过的OpenCV的知识，比如：高斯模糊，灰度操作，边缘检测，二值化操作等。如果之前没有接触过，可以通过之前专栏的文章了解。
1.1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。
导入Python未来支持的语言特征division(精确除法)，当我们没有在程序中导入该特征时，"/"操作符执行的是截断除法(Truncating Division),当我们导入精确除法之后，"/"执行的是精确除法，如下所示：
论文标题：Benchmarking a Benchmark: How Reliable is MS-COCO?
今日有空，于是想着写一篇稍微有那么点价值的技巧文章。本文提供了一种麦克纳姆轮辊子建模方案，该方案可以使辊子轮廓在45度方向上的投影完全重叠于所设计的麦轮外圆，而网络上的教程大多只能做到辊子母线投影到外圆，辊子轮廓投影只能近似重叠于设计的麦轮外圆。
《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告，该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。报告的重点是幸福的社交环境。在本项目中，我将使用世界幸福报告中的数据来探索亚洲22个国家或地区，并通过查看每个国家的阶梯得分，社会支持，健康的期望寿命，自由选择生活，慷慨，对腐败的看法以及人均GDP，来探索亚洲22个国家的相似和不同之处。我将使用两种聚类方法，即k均值和层次聚类，以及轮廓分析来验证每种聚类方法。
本文来自光头哥哥的博客【Measuring size of objects in an image with OpenCV】，仅做学习分享。
在计算机视觉中，图像分割是个非常重要且基础的研究方向。简单来说，图像分割（image segmentation）就是根据某些规则把图片中的像素分成不同的部分（加不同的标签）。
本期教程我们将和小伙伴们一起研究如何使用计算机视觉和图像处理技术来检测汽车在行驶中时汽车是否在改变车道！大家一定听说过使用OpenCV 的haar级联文件可以检测到面部、眼睛等，但是如果目标是汽车，公共汽车呢？
《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告，该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。报告的重点是幸福的社交环境。在本项目中，我将使用世界幸福报告中的数据来探索亚洲22个国家或地区，并通过查看每个国家的阶梯得分，社会支持，健康的期望寿命，自由选择生活，慷慨，对腐败的看法以及人均GDP，来探索亚洲22个国家的相似和不同之处。我将使用两种聚类方法，即k均值和层次聚类，以及轮廓分析来验证每种聚类方法（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
触摸（Touch）是人类在进行协调交互时的主要方式之一。通过触摸感知到的触觉（Sense of Touch）可以帮助人类评估物体的属性，如大小、形状、质地、温度等。此外，还可以利用触觉来检测物体的滑脱，进而发展人类对身体的认识。触觉将压力、振动、疼痛、温度等多种感觉信息传递给中枢神经系统，帮助人类感知周围环境，避免潜在的伤害。研究表明，与视觉和听觉相比，人类的触觉在处理物体的物质特征和细节形状方面更胜一筹。
前面已经陆续分享了几篇关于机器学习的博客，相信刚接触这个领域的朋友们肯定是比较感兴趣的，那么本篇博客让博主为大家介绍一些关于机器学习常见的面试题吧~
智能视觉测量是指用计算机视觉技术实现对物体的尺寸测量，它在工业、林业、物流等领域有重要的应用。一般做法是用相机或激光雷达对物体拍照/扫描，然后识别图像中的待测量物体，得到其边界或形状信息，最后在坐标系中计算物体的尺寸。本文将以原木智能检尺（直径测量）为例，介绍智能视觉测量系统的技术原理，以及需要解决的难点问题。
Halcon 定义了自己独有的数据结构，本文记录相关内容。 简介 HALCON 数据参数主要有图形参数和控制参数。其中，图形参数包括图像、区域、亚像素轮廓，控制参数包括数组和字典。 图形参数 图像（Image） 图像是图形参数的一种，图像通道可以看作一个二维数组，也是表示图像时所使用的数据结构。 📷 该图像由很多个方格组成，每个方格称为像素，每一个方格用一个数值来表示，像素点的灰度值可取很多个数值，8 位图像取值范围为 0~255 HALCON 的图像数据类型有 10 种： 类型 描述 byte 即8
今天是大年初三，按照传统习俗，从这天开始，就要开始走亲访友了。这时候的商场、饭馆也都是“人声鼎沸”，毕竟走亲戚串门必不可少要带点礼品、聚餐喝茶。
特征矩可以帮助您计算一些特征，例如物体的质心，物体的面积等。请查看特征矩上的维基百科页面。函数cv.moments()提供了所有计算出的矩值的字典。见下文：
由于工作需要，最近在研究关于如何通过程序识别答题卡的客观题的答案，之前虽然接触过python，但对于计算机视觉这一块却完全是一个陌生的领域，经过各种调研，发现网上大多数的例子都是采用的OpenCV这个开源库来做的，OpenCV是计算机视觉领域的处理的一个非常优秀的开源库，原生由C++编写，也提供了各个主流编程语言的接口支持，这里选择python完全是因为python在计算机科学领域有着压倒性的优势和生态系统，所以使用它毫无疑问，最快上手的方式莫过于直接阅读网上已有的例子或者轮子了，通过阅读源码以问题驱动的方
前面我们使用cv2.findContours()寻找轮廓时，参数3表示轮廓的寻找方式(RetrievalModes)，当时我们传入的是cv2.RETR_TREE，它表示什么意思呢？另外，函数返回值hierarchy有什么用途呢？下面我们就来研究下这两个问题。
在中学的时候地理课上，老师教过我们如何根据地图上面测量的距离来计算实际空间上距离。
OpenCV 中有一个函数 cv.convexityDefect() 可以帮助我们找到凸缺陷。
之前吃串串火锅，老板数竹签不是称重就是用手慢慢数，但是称重似乎总是得不到正确的竹签数目，而且容易暗箱操作；而慢慢数总是要等待比较长的时间，感觉两者对处理数竹签的问题都存在比较大的缺陷。因此，一款可以数竹签的应用因此产生，一下就弥补了两种处理方式所存在的缺陷。
深度神经网络（DNNs）已经在人工智能领域取得了极大的成功，它们以图像识别、自动化机器翻译、精确医疗和许多其他解决方案为载体，直接影响着我们的生活。
有时候文本图像，需要适当的校正之后才会得到比较好的对齐显示，常用的方法有两个，一个是基于几何变换，另外一个是基于透视变换。常见的处理步骤如下：
本文来自光头哥哥的博客【Measuring distance between objects in an image with OpenCV】，仅做学习分享。
今天在群里找到几位在公司电脑受强监管，不能轻易安装软件的群友来作测试，尝试使用一个xlsm文件的方式，使用VBA的方式实现将嵌入在xlsm文件里的安装包（已经打包成一个zip文件），释放出来后，再进行解压至指定位置的方式完成安装操作，突破了双击exe文件安装失败的情形。
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