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機(jī)器視覺、圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺：概念和區(qū)別

2年前作者：?jiǎn)纹瑱C(jī)一哥分類：Toy博客閱讀(23)違法舉報(bào)

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機(jī)器視覺、圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺：概念和區(qū)別 

機(jī)器視覺、圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺是相關(guān)但有區(qū)別的概念。

機(jī)器視覺主要應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域，涉及圖像感知、圖像處理、控制理論和軟硬件的結(jié)合，旨在實(shí)現(xiàn)高效的運(yùn)動(dòng)控制或?qū)崟r(shí)操作。

圖像處理是指利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行復(fù)原、校正、增強(qiáng)、統(tǒng)計(jì)分析、分類和識(shí)別等處理，以獲得所需的結(jié)果。在機(jī)器視覺中，圖像處理通常是一個(gè)關(guān)鍵的階段。

計(jì)算機(jī)視覺是對(duì)圖像內(nèi)容進(jìn)行視覺理論研究的領(lǐng)域。它關(guān)注將映射到單個(gè)或多個(gè)圖像上的三維場(chǎng)景進(jìn)行重建和理解的技術(shù)。

總結(jié)：機(jī)器視覺關(guān)注工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，圖像處理是對(duì)圖像進(jìn)行加工的過程，而計(jì)算機(jī)視覺研究圖像內(nèi)容的理論和技術(shù)。機(jī)器視覺、圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺：概念和區(qū)別,機(jī)器視覺,上位機(jī),計(jì)算機(jī)視覺

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目標(biāo)檢測(cè) 圖像處理計(jì)算機(jī)視覺工業(yè)視覺
從事ai視覺算法有幾年了，本帖是對(duì)以往做過的計(jì)算機(jī)視覺項(xiàng)目的一些總結(jié)，硬件部署的大多是基于nvidia的開發(fā)板和GPU服務(wù)器上，如jetson nano，還有地平線J3J5和瑞芯微以及星辰的開發(fā)板，另外就是對(duì)實(shí)時(shí)性要求不高的部署在cpu上。有相關(guān)項(xiàng)目需求可以一起交流和學(xué)習(xí)。（+v 3
2024年02月06日
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圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺算法
圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺算法是實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像和視頻內(nèi)容分析、理解和操作的一系列技術(shù)。這些算法可以分為多個(gè)類別，包括但不限于以下幾個(gè)主要方面：預(yù)處理：像素操作：灰度化、二值化、直方圖均衡化等，用于改善圖像的對(duì)比度和亮度分布。去噪：高斯濾波、中值濾波、
2024年02月22日
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計(jì)算機(jī)視覺（2）——圖像預(yù)處理
二、圖像預(yù)處理 2.1 介紹? 2.2 特征提取方法 2.2.1 直方圖 2.2.2 CLAHE 2.2.3 形態(tài)學(xué)運(yùn)算 2.2.4 空間域處理及其變換 2.2.5 空間域分析及變換? （1）均值濾波（2）中值濾波（3）高斯濾波（4）?梯度Prewitt濾波（5）?梯度Sobel濾波（6）?梯度Laplacian濾波（7）?其他濾波? 2.2.6 頻域分
2024年02月03日
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圖像處理/計(jì)算機(jī)視覺期刊投稿經(jīng)驗(yàn)
我不配，以后有機(jī)會(huì)再說吧。我也不配，以后有機(jī)會(huì)再說吧。 2022年投過，一個(gè)月之后被編輯immediate reject, 原因是“the scope not aligning well with the theme interest and/or desired genres of TSP”。在郵件的末尾，編輯表示manuscript的選題“well motivated”并且“interesting”,主要擔(dān)憂是所用到的
2024年02月08日
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計(jì)算機(jī)視覺圖像處理常用方法匯總
光線進(jìn)入眼睛：當(dāng)光線從一個(gè)物體反射或散射出來，進(jìn)入人的眼睛時(shí)，它們通過角膜和晶狀體進(jìn)入眼球內(nèi)部。聚焦光線：角膜和晶狀體將光線聚焦在視網(wǎng)膜上。晶狀體可以通過調(diào)整其形狀來調(diào)節(jié)聚焦距離，使物體的圖像清晰地映射在視網(wǎng)膜上。光敏細(xì)胞感受光線：視網(wǎng)膜是
2024年02月07日
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計(jì)算機(jī)視覺實(shí)驗(yàn)：圖像處理綜合-路沿檢測(cè)
目錄實(shí)驗(yàn)步驟與過程 1. 路沿檢測(cè)方法設(shè)計(jì) 2. 路沿檢測(cè)方法實(shí)現(xiàn) 2.1 視頻圖像提取 2.2 圖像預(yù)處理 2.3?興趣區(qū)域提取 2.4?邊緣檢測(cè) ???????2.5?Hough變換 ???????2.6?線條過濾與圖像輸出 3. 路沿檢測(cè)結(jié)果展示 4. 其他路沿檢測(cè)方法實(shí)驗(yàn)結(jié)論或體會(huì) 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：針對(duì)
2024年02月14日
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【計(jì)算機(jī)視覺】【圖像處理綜合應(yīng)用】路沿檢測(cè)
實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：針對(duì)給定的視頻，利用圖像處理基本方法實(shí)現(xiàn)道路路沿的檢測(cè)；提示：可利用 Hough 變換進(jìn)行線檢測(cè)，融合路沿的結(jié)構(gòu)信息實(shí)現(xiàn)路沿邊界定位（圖中紅色的點(diǎn)位置）。處理視頻文件處理視頻文件的主要流程如下：讀取視頻 → 逐幀提取 → 路沿檢測(cè) → 逐幀保存
2024年02月05日
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圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺--第五章-圖像分割-Canny算子
2.1.Canny算子簡(jiǎn)單介紹 Canny算子是一種非常常用的邊緣檢測(cè)算子，其效果圖如下所示: 2.2.Canny算子邊緣檢測(cè)指標(biāo) Canny算子是基于邊緣檢測(cè)來實(shí)現(xiàn)的，那么邊緣檢測(cè)的指標(biāo)如下所示: (1)好的信噪比，即將非邊緣點(diǎn)判定為邊緣點(diǎn)的概率要低。 (2)高定位，檢測(cè)出的邊緣要在實(shí)際邊緣中
2024年02月07日
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利用C++進(jìn)行圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺
在C++中進(jìn)行圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺是一個(gè)有趣且具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。C++是一種高效的編程語(yǔ)言，能夠提供足夠的靈活性和性能，以處理復(fù)雜的圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺算法。在本文中，我們將介紹如何使用C++進(jìn)行圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺，以及一些常見的技術(shù)和庫(kù)。圖像處理基礎(chǔ)
2024年01月16日
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【OpenCV】計(jì)算機(jī)視覺圖像處理基礎(chǔ)知識(shí)
目錄前言推薦 1、OpenCV禮帽操作和黑帽操作 2、Sobel算子理論基礎(chǔ)及實(shí)際操作 3、Scharr算子簡(jiǎn)介及相關(guān)操作 4、Sobel算子和Scharr算子的比較 5、laplacian算子簡(jiǎn)介及相關(guān)操作 6、Canny邊緣檢測(cè)的原理 6.1?去噪 6.2?梯度運(yùn)算 6.3 非極大值抑制 6.4 滯后閾值 7、Canny邊緣檢測(cè)的函數(shù)及使用
2024年02月05日
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