对于“机器视觉（computer version）”的反思-低调大师

对于“机器视觉（computer version）”的反思

2014-08-30 805

做图像有一段时间了，几个问题进行反思，欢迎讨论

1、机器视觉的本质是什么？

我认为就是通过计算机和数学的方法，对一定形式存储的2d或3d的视觉信号进行增强、延伸，以增加信号的强度；

2、机器视觉的第一原则是什么？

在能够容忍的速度下完成任务。视觉信号的第一原则是“成功率”

3、它的知识结构是怎样的？

计算机知识是基础，首先要能够获得图片并存储。

一个层面上，将整个图像作为整体来思考，对这个整体进行增强、处理、优化；

一个层面上，将图像中具有信息的事物作为整体来思考，首先通过阈值等图像分割算法获得这些个体；

再高一些，从流动的视频中获取信息。

目前方向：图像拼接融合、图像识别联系方式：jsxyhelu@foxmail.com

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/649626

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2014-08-20

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在图像识别的方法中，模版识别是比较简单的一种，《学习opencv》中给出了例子和实现代码，即使是在最新版本中，改变的也并不大。但是这并不代表模版识别在实际应用中不适合。恰恰相反，每一张方法都需要用在它合适的地方。模版识别相对来说，应用于特征不是非常明显，或者对速度要求不是非常高的情况下。当然，有许多时候，你只能选择模版识别，而不能用特征识别，因为图像没有提供那么足够的特征。这里，我谈一谈如何提高模版识别的成功率。《学习opencv》中给出5中模版识别算法，并且附了例子。即使就是在书中，也特别提到了，这5种算法适合不同的场合，需要看情况使用——但是到底看什么情况？就没说了。实际上，原始图片的质量、光照的影响，这些对于最终结果识别都会有影响，往往需要将各种方法结合起来使用。我建议，在模版识别的初期，可以根据单个研究的情况选择识别的发放，或者多个方法交叉验证。此外，先验知识的引入也非常重要。什么叫做先验知识，举个例子，在流水线上，各个图片的x值的坐标是变化不大的，物体是前后移动。利用这个知识，就可以缩减识别的区域，在提高图像识别速度的同时提高准确率。目前方向：图像拼接融合、图像识别...

2014-08-31

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