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? ? ? ? 圖像處理是現(xiàn)實(shí)生活當(dāng)中很實(shí)用的一門技術(shù)。工業(yè)上一般采用的是機(jī)器視覺，以傳統(tǒng)算法和光源控制為主，部分采用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)。而生活當(dāng)中，則主要以二維碼識(shí)別、人臉識(shí)別、車牌識(shí)別和ocr識(shí)別為主，這中間深度學(xué)習(xí)與AI扮演了很重要的角色。過(guò)去，市場(chǎng)上的商業(yè)收費(fèi)軟件，主要還是以傳統(tǒng)設(shè)備廠商提供的上位機(jī)軟件為主，那這一部分是不是結(jié)合最新的npu技術(shù)，應(yīng)該做出一些新的東西出來(lái)呢？

1、工業(yè)圖像處理技術(shù)

? ? ? ? 如果是工業(yè)圖像技術(shù)，這部分基本上還是傳統(tǒng)的數(shù)字圖像處理技術(shù)為主。有能力的廠家可以自己利用opencv寫一些程序，如果自身缺少這方面的研發(fā)基礎(chǔ)，一般都是采用國(guó)外的上位機(jī)軟件或者是海康這樣的大廠軟件。雖然使用比較方便，但是技術(shù)上面受制于人也是一個(gè)客觀事實(shí)。

2、國(guó)內(nèi)純上位機(jī)軟件的不足

? ? ? ? 本來(lái)開發(fā)純上位機(jī)軟件，適配不同廠家的光源控制器、camera，這是很不錯(cuò)的選擇。但是囿于客觀的現(xiàn)實(shí)情況，不管多好的軟件，在國(guó)內(nèi)都很容易面臨到被侵權(quán)的風(fēng)險(xiǎn)。所以，從理論上可行的方案，放在實(shí)際中未必那么ok。

3、QT方案的可行性

? ? ? ? QT軟件本身支持多平臺(tái)，不管是windows，還是linux都有很好的適配，算得上是比較理想的platform。另外現(xiàn)在opencv發(fā)展也是越來(lái)越成熟，對(duì)于經(jīng)典的算法，一般在opencv上面都可以找到對(duì)應(yīng)的實(shí)現(xiàn)。所以說(shuō)，如果希望自己開發(fā)一套使用的算法，QT+opencv是比較務(wù)實(shí)的一個(gè)選擇。

4、自己需要解決的問(wèn)題

? ? ? ? 圖像處理，大部分同學(xué)都把精力放到了純算法上面。但是如何配合算法，找到好的圖像，這也是很重要的一個(gè)工作。比如光源的控制、比如光源的選擇，再比如結(jié)果出來(lái)后，對(duì)plc或者嵌入式設(shè)備的控制等等，這部分都需要自己來(lái)解決。

5、新嵌入式技術(shù)的引入

? ? ? ? 目前來(lái)說(shuō)，個(gè)人覺得比較理想的商業(yè)方式，還是QT+opencv做上層圖像的仿真、驗(yàn)證和標(biāo)定。這部分用python+opencv都是可以的。但是控制和光源一旦敲定之后，最好還是把相關(guān)標(biāo)定數(shù)據(jù)port到嵌入式模塊上面，由嵌入式模塊以及上面的算法來(lái)繼續(xù)負(fù)責(zé)剩下來(lái)的工作，這是比較務(wù)實(shí)且可行的一套做法。況且，現(xiàn)在嵌入式設(shè)備處理器的頻率越來(lái)越高，甚至帶有npu等加速硬件，這也為這樣的商業(yè)方式提供了一種可能性。

6、新傳感器和新場(chǎng)景的引入

? ? ? ? 所謂的新傳感器，其實(shí)就是3d camera、2d lidar、 3d lidar等等。廣義上來(lái)說(shuō)，lidar也可以看成是一個(gè)圖像，只不過(guò)這個(gè)圖像比較稀疏而已，圖像的分辨率沒有那么高。但是他們的底層算法邏輯都是一樣的。所以，大家學(xué)習(xí)或者開發(fā)的時(shí)候，不要把目光僅僅放在圖像上面，而是應(yīng)該把精力放在解決問(wèn)題上面，比如我的圖像處理技術(shù)或者是圖像方案能夠解決什么問(wèn)題。并且說(shuō)，在沒有明顯提高成本的同時(shí)，效果可以實(shí)現(xiàn)數(shù)量級(jí)的跨越，這是我們努力的方向和最終希望達(dá)到的目標(biāo)。

? ? ? ? 當(dāng)然技術(shù)的發(fā)展，也會(huì)讓之前無(wú)法完成的一些功能，從不可能變成了可能，這方面的應(yīng)用場(chǎng)景一定要留意和關(guān)注一下。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-814683.html

到了這里，關(guān)于上位機(jī)圖像處理和嵌入式模塊部署（開篇）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！