目标检测 图像处理 计算机视觉 工业视觉

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了目标检测 图像处理 计算机视觉 工业视觉。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。


从事ai视觉算法有几年了,本帖是对以往做过的计算机视觉项目的一些总结,硬件部署的大多是基于nvidia的开发板和GPU服务器上,如jetson nano,还有地平线J3J5和瑞芯微以及星辰的开发板,另外就是对实时性要求不高的部署在cpu上。有相关项目需求可以一起交流和学习。(+v 347632365@qq.com)

工业表盘自动识别(指针型和数值型)

指针型:巡检机器人自动读表,首先用yolov8训练表盘检测模型,检测到表盘后,然后通过传统分割算法找到表盘四个角点进行透射变换,对齐表盘,再用实例分割算法分割出指针和刻度,最后转换为极坐标,计算出刻度和指针的相对位置,并加入传统算法防止深度学习算法漏检。

  1. 检测表盘并分割出指针和刻度
    目标检测 图像处理 计算机视觉 工业视觉,AI视觉,计算机视觉,目标检测,图像处理,视觉检测,人工智能,python
    目标检测 图像处理 计算机视觉 工业视觉,AI视觉,计算机视觉,目标检测,图像处理,视觉检测,人工智能,python

  2. 转换为极坐标,算出相对位置,得到结果
    目标检测 图像处理 计算机视觉 工业视觉,AI视觉,计算机视觉,目标检测,图像处理,视觉检测,人工智能,python

  3. 最终结果
    目标检测 图像处理 计算机视觉 工业视觉,AI视觉,计算机视觉,目标检测,图像处理,视觉检测,人工智能,python

数值型水表检测:先检测表盘再检测出表盘中的数字就OK
目标检测 图像处理 计算机视觉 工业视觉,AI视觉,计算机视觉,目标检测,图像处理,视觉检测,人工智能,python

智能水尺识别

目标检测 图像处理 计算机视觉 工业视觉,AI视觉,计算机视觉,目标检测,图像处理,视觉检测,人工智能,python

电梯中电动车识别,人数统计

目标检测 图像处理 计算机视觉 工业视觉,AI视觉,计算机视觉,目标检测,图像处理,视觉检测,人工智能,python

缺陷检测(半导体,电子元器件等)

目标检测 图像处理 计算机视觉 工业视觉,AI视觉,计算机视觉,目标检测,图像处理,视觉检测,人工智能,python

没带头盔检测

目标检测 图像处理 计算机视觉 工业视觉,AI视觉,计算机视觉,目标检测,图像处理,视觉检测,人工智能,python

人脸识别

抽烟检测和睡岗检测/驾驶疲劳

目标检测 图像处理 计算机视觉 工业视觉,AI视觉,计算机视觉,目标检测,图像处理,视觉检测,人工智能,python

睡岗识别 基于腾讯优图AI视觉模组VisionSeed开发

目标检测 图像处理 计算机视觉 工业视觉,AI视觉,计算机视觉,目标检测,图像处理,视觉检测,人工智能,python

智能终端设备管理

实现状态查询,IP 管理,算法运行状态查询,摄像头更改,算法重启等功能

有需要或有问题的同行可以+v,一起学习: 347632365@qq.com文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-739321.html

到了这里,关于目标检测 图像处理 计算机视觉 工业视觉的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【计算机视觉】数字图像处理(四)—— 图像增强

    图像增强是采用一系列技术去改善图像的视觉效果,或将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析和处理的形式。例如采用一系列技术有选择地突出某些感兴趣的信息,同时抑制一些不需要的信息,提高图像的使用价值。 图像增强方法 图像增强方法从增强的作用域出发,可

    2023年04月16日
    浏览(108)
  • 计算机视觉——图像处理基础

    随着计算机视觉的不断发展,图像的预处理成为分析图像的必然前提,本文就介绍图像处理的基础内容。 图像中,高频部分是图像中像素值落差很大的部分,如图像边缘,该部分的有用信息经常被噪声淹没。降低高频段的噪声是设计图像滤波器的关键。 图像滤波器就是一个

    2024年01月19日
    浏览(61)
  • 图像处理与计算机视觉算法

    图像处理与计算机视觉算法是实现对图像和视频内容分析、理解和操作的一系列技术。这些算法可以分为多个类别,包括但不限于以下几个主要方面: 预处理 : 像素操作:灰度化、二值化、直方图均衡化等,用于改善图像的对比度和亮度分布。 去噪:高斯滤波、中值滤波、

    2024年02月22日
    浏览(52)
  • 图像处理/计算机视觉期刊投稿经验

    我不配,以后有机会再说吧。 我也不配,以后有机会再说吧。 2022年投过,一个月之后被编辑immediate reject, 原因是“the scope not aligning well with the theme interest and/or desired genres of TSP”。在邮件的末尾,编辑表示manuscript的选题“well motivated”并且“interesting”,主要担忧是所用到的

    2024年02月08日
    浏览(55)
  • 计算机视觉图像处理常用方法汇总

    光线进入眼睛:当光线从一个物体反射或散射出来,进入人的眼睛时,它们通过角膜和晶状体进入眼球内部。 聚焦光线:角膜和晶状体将光线聚焦在视网膜上。晶状体可以通过调整其形状来调节聚焦距离,使物体的图像清晰地映射在视网膜上。 光敏细胞感受光线:视网膜是

    2024年02月07日
    浏览(55)
  • 计算机视觉(2)——图像预处理

    二、图像预处理 2.1 介绍  2.2 特征提取方法 2.2.1 直方图 2.2.2 CLAHE 2.2.3 形态学运算 2.2.4 空间域处理及其变换 2.2.5 空间域分析及变换  (1) 均值滤波 (2)中值滤波 (3)高斯滤波 (4) 梯度Prewitt滤波 (5) 梯度Sobel滤波 (6) 梯度Laplacian滤波 (7) 其他滤波  2.2.6 频域分

    2024年02月03日
    浏览(63)
  • 计算机图像处理—HOG 特征提取算法

    1. 实验内容 本实验将学习HOG 特征提取算法。 2. 实验要点 HOG 算法 HOG 算法有效的原因 创建 HOG 描述符 HOG 描述符中的元素数量 可视化 HOG 描述符 理解直方图 3. 实验环境 Python 3.6.6 numpy matplotlib cv2 copy 简介 正如在 ORB 算法中看到的,我们可以使用图像中的关键点进行匹配,以检

    2024年02月09日
    浏览(54)
  • 图像去雨-雨线清除-图像处理-(计算机作业附代码)

    多年来,图像去雨已经被广泛研究,使用传统方法和基于学习的方法。然而,传统方法如高斯混合模型和字典学习方法耗时,并且无法很好地处理受到严重雨滴影响的图像块。 通过考虑雨滴条状特性和角度分布,这个问题可以得到很好的解决。在本文中,通过引入任意方向的

    2024年02月12日
    浏览(50)
  • 图像处理与计算机视觉--第五章-图像分割-Canny算子

    2.1.Canny算子简单介绍 Canny算子是一种非常常用的边缘检测算子,其效果图如下所示: 2.2.Canny算子边缘检测指标 Canny算子是基于边缘检测来实现的,那么边缘检测的指标如下所示: (1)好的信噪比,即将非边缘点判定为边缘点的概率要低。 (2)高定位,检测出的边缘要在实际边缘中

    2024年02月07日
    浏览(56)
  • 计算机图形图像技术(OpenCV核心功能、图像变换与图像平滑处理)

    1、显示图像 ①功能:在指定窗口中显示图像。 ②参数: name 为窗口的名字; image 为待显示的图像。 ③说明:可显示彩色或灰度的字节图像和浮点数图像,彩色图像数据按BGR顺序存储。 2、读入图像 ①功能:从指定文件读入图像。 ②参数: filename 为图像文件名,支持BMP、

    2024年02月03日
    浏览(49)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包