机器视觉课程设计报告
机器视觉系列课程设计
机器视觉系列课程设计一、教学目标本课程旨在通过机器视觉系列课程的学习，让学生掌握机器视觉的基本概念、原理和应用。
具体目标如下：1.了解机器视觉的基本概念和原理。
2.掌握机器视觉的主要技术和应用领域。
3.熟悉机器视觉的基本算法和编程方法。
4.能够运用机器视觉技术解决实际问题。
5.具备进行机器视觉算法设计和编程的能力。
6.能够进行机器视觉系统的设计和调试。
情感态度价值观目标：1.培养学生对机器视觉技术的兴趣和热情。
2.培养学生对科技创新和智能化发展的认识和关注。
3.培养学生具备团队合作和创新思维的能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括机器视觉的基本概念、原理、技术和应用。
具体安排如下：第1周：机器视觉概述1.1 机器视觉的基本概念1.2 机器视觉的发展历程1.3 机器视觉的应用领域第2周：机器视觉的基本原理2.1 图像处理基础2.2 特征提取和匹配2.3 机器视觉的算法概述第3周：机器视觉的主要技术3.1 计算机视觉3.2 图像识别与分类3.3 目标检测和跟踪第4周：机器视觉的应用案例4.1 工业自动化4.2 智能交通4.3 医疗影像分析三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
1.讲授法：通过教师的讲解，让学生掌握机器视觉的基本概念、原理和算法。
2.讨论法：通过分组讨论，培养学生的团队合作能力和创新思维。
3.案例分析法：通过分析实际应用案例，让学生了解机器视觉技术的应用领域和解决方案。
4.实验法：通过实验室实践，让学生动手操作和调试机器视觉系统，培养学生的实际操作能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用《机器视觉》一书作为主要教材，系统介绍机器视觉的基本概念、原理和应用。
2.参考书：提供相关的参考书籍，供学生深入学习和拓展知识。
3.多媒体资料：制作精美的PPT和教学视频，帮助学生更好地理解和掌握机器视觉技术。
机器视觉课课程设计
机器视觉课课程设计一、教学目标本课程旨在让学生了解和掌握机器视觉的基本概念、原理和应用，培养学生对机器视觉技术的兴趣和好奇心，提高学生的科学素养和创新能力。
具体目标如下：1.知识目标：学生能够理解机器视觉的基本原理，掌握常见的机器视觉技术和应用，如图像处理、目标检测、人脸识别等。
2.技能目标：学生能够运用机器视觉技术解决实际问题，如编写简单的机器视觉程序，进行图像处理和目标检测等。
3.情感态度价值观目标：学生能够认识到机器视觉技术在现代社会中的重要性，理解科技对人类生活的影响，培养正确的科技观念和价值观。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括机器视觉的基本概念、原理和应用。
具体安排如下：1.第一章：机器视觉概述，介绍机器视觉的定义、发展历程和应用领域。
2.第二章：图像处理，讲解图像处理的基本概念、原理和常用方法，如图像滤波、边缘检测、图像分割等。
3.第三章：目标检测，介绍目标检测的基本方法和技术，如滑动窗口法、特征匹配、深度学习等。
4.第四章：人脸识别，讲解人脸识别的基本原理和常用算法，如特征提取、模板匹配、神经网络等。
5.第五章：机器视觉应用，介绍机器视觉在现实生活中的应用案例，如自动驾驶、无人机、工业自动化等。
三、教学方法本课程采用多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性。
具体方法如下：1.讲授法：教师讲解机器视觉的基本概念、原理和算法，引导学生理解并掌握相关知识。
2.讨论法：学生分组讨论实际案例，分析机器视觉技术在解决问题中的应用，培养学生的思维能力和团队协作精神。
3.案例分析法：分析具体的机器视觉应用案例，让学生了解机器视觉技术在现实生活中的重要性。
4.实验法：学生动手编写机器视觉程序，进行图像处理和目标检测等实验，提高学生的实际操作能力。
四、教学资源本课程所需的教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备。
具体如下：1.教材：选用《机器视觉》一书作为主要教材，为学生提供系统的机器视觉知识。
机器视觉课内实验
机器视觉课内实验报告（4次）学院：自动化班级：智能姓名：学号：目录实验一：一种摄像机标定算法的编程实现 (1)实验二：图像预处理算法的编程实现 (8)实验三：基于一阶微分算子的边缘检测 (14)实验四：基于二阶微分算子的边缘检测 (17)《机器视觉》课内实验报告(1)摄像机标定算法的编程实现智能科学与技术专业：班级：学号：姓名：实验时间：实验一MATLAB 编程实现基于直接线性变换的摄像机标定方法一、实验目的掌握摄像机标定方法的原理，采用直接线性变换方法，通过MATLAB 编程实现摄像机内参数和外参数的估计。
二、实验原理摄像机标定是指建立摄像机图像像素位置与场景点位置之间的关系，其途径是根据摄像机模型，由已知特征点的图像坐标求解摄像机的模型参数。
直接线性变换是将像点和物点的成像几何关系在齐次坐标下写成透视投影矩阵的形式：其中(u ，v ，1)为图像坐标系下的点的齐次坐标，(X,Y,Z)为世界坐标系下的空间点的欧氏坐标，P 为3*4的透视投影矩阵，s 为未知尺度因子。
消去s ，可以得到方程组:当已知N 个空间点和对应的图像上的点时，可以得到一个含有2*N 个方程的方程组： 三、实验步骤1 读取一幅图像并显示;2 检查内存（数组）中的图像;3 实现图像直方图均衡化;4 读取图像中像素点的坐标值;5 保存图像;6 检查新生成文件的信息;7 使用阈值操作将图像转换为二值图像; 8 根据RGB 图像创建一幅灰度图像; 9 调节图像的对比度;10 在同一个窗口内显示两幅图像;11 掌握Matlab 命令及函数，获取标定块图像的特征点坐标;12 根据DLT 摄像机标定方法原理编写Matlab 程序，估计摄像机内参数和外参数;⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⨯1143w w w Z Y X P v u s 0034333231142322213433323114131211=----+++=----+++u p uZ p uY p uX p p Z p Y p X p u p uZ p uY p uX p p Z p Y p X p w w w w w w w w w w w w 0=AL四、程序代码及实验结果显示代码：I=imread('C:\Users\w\12.jpg');imshow(I);whosfigure,I1=rgb2gray(I);figure,imshow(I1)imhist(I1);I2=histeq(I1);figure,imshow(I2)figure,imhist(I2)a=imread('C:\Users\w\12.jpg');imwrite(I1,'DSgray.jpg');imwrite(I2,'DSgrayeq.jpg');inf=imfinfo('C:\Users\w\12.jpg');level=graythresh(I2);bw=im2bw(I2,level);figure,imshow(bw)whosI3=imadjust(I2,stretchlim(I2),[0 1]); figure,imshow(I3);a=imread('C:\Users\w\12.jpg');b=imread('DSgray.jpg');subplot(1,2,1),imshow(a);subplot(1,2,2),imshow(b);clear;xpot=[];ypot=[];imshow('C:\Users\w\12.jpg');hold on;n=input('Please input the number of pot:'); for i=1:n[x,y]=ginput(1);plot(x,y,'or');text(x+1,y+1,num2str(i));xpot=[xpot,x];ypot=[ypot,y];end[xpot;ypot][xw;yw;zw]a=[xw',yw',zw',ones([100 1]),zeros([100 4]),(-1)*xpot'.*xw',(-1)*xpot'.*yw',(-1)*xpot'.*zw',-1*xpot';zeros([1004]),xw',yw',zw',ones([100 1]),(-1)*ypot'.*xw',(-1)*ypot'.*yw',(-1)*ypot'.*zw',-1*ypot'];c=a(:,1:11);b=a(:,12);l=(-1)*(c'*c)^(-1)*c'*b;显示两幅图对比度调节均衡化直方图灰度图直方图二进制图图片信息：名称：12.jpg项目类型：JPG图像文件夹路径：C:\Users\w创建日期：2017年11月6日, 星期一 13:16修改日期：2017年11月6日, 星期一 13:16 大小：111KB分辨率：1024 x 638宽度：1024像素高度：638像素水平分辨率：72dpi垂直分辨率：72dpi位深度：24检查内存中的图像：Name Size Bytes Class AttributesI 638x1024x3 1959936 uint8 ans 2x15 240 doublei 1x1 8 doublen 1x1 8 doublex 1x1 8 doublexpot 1x15 120 doubley 1x1 8 doubleypot 1x15 120 doubleName Size Bytes Class AttributesI 638x1024x3 1959936 uint8 I1 638x1024 653312 uint8I2 638x1024 653312 uint8a 638x1024x3 1959936 uint8ans 2x15 240 doublebw 638x1024 653312 logicali 1x1 8 doubleinf 1x1 42720 structlevel 1x1 8 doublen 1x1 8 doublex 1x1 8 doublexpot 1x15 120 doubley 1x1 8 doubleypot 1x15 120 doublePlease input the number of pot:10ans =550.3592 391.7113 261.9085 521.5141 838.8099 921.7394 211.4296 117.6831 770.3028 957.7958463.7254 308.6831 146.4296 160.8521 283.4437 492.5704 460.1197 247.3873 113.9789 157.2465五、实验心得《机器视觉》课内实验报告(2)图像预处理算法的编程实现智能科学与技术专业：班级：学号：姓名：实验时间：实验二：图像预处理算法的编程实现一、实验目的掌握图像预处理的基本方法及其主要思想，编程实现直方图均衡化、直方图规定化和图像的锐化处理。
机器视觉的应用课程设计
机器视觉的应用课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解机器视觉的基本概念，掌握其在实际应用中的原理和流程。
2. 学生能描述至少三种机器视觉技术的应用案例，并阐述其工作原理和关键功能。
3. 学生能运用已学的图像处理知识，分析并解决简单的机器视觉问题。
技能目标：1. 学生具备运用机器视觉软件进行基本图像捕捉、处理和分析的能力。
2. 学生能通过小组合作，设计并实施一个简单的机器视觉应用项目。
3. 学生能够运用批判性思维，评价机器视觉应用的优缺点，并提出改进方案。
情感态度价值观目标：1. 学生能够积极探究机器视觉技术在实际生活中的应用，培养对人工智能技术的兴趣和认识。
2. 学生在小组合作中，学会尊重他人意见，培养团队协作精神。
3. 学生能够关注机器视觉技术对社会生活的影响，认识到科技发展应遵循道德伦理原则，树立正确的科技价值观。
课程性质：本课程为高年级选修课程，旨在帮助学生将所学的图像处理知识应用于实际项目中，提高学生的实践能力和创新能力。
学生特点：学生具备一定的图像处理知识基础，对新鲜事物充满好奇，喜欢动手实践。
教学要求：注重理论与实践相结合，鼓励学生主动探索、合作学习，注重培养学生的实践能力和科技创新精神。
通过分解课程目标为具体的学习成果，使学生在完成课程后能够达到预定的知识、技能和情感态度价值观目标。
二、教学内容1. 机器视觉基础理论：- 介绍机器视觉的概念、发展历程及在我国的应用现状。
- 影像感知与图像处理基础知识回顾，如像素、分辨率、图像格式等。
2. 机器视觉技术与应用：- 分类介绍常见的机器视觉技术，如图像识别、目标跟踪、三维重建等。
- 分析典型应用案例，如工业检测、自动驾驶、医疗诊断等。
3. 机器视觉系统组成与工作原理：- 阐述机器视觉系统的硬件组成，如光源、镜头、相机、图像传感器等。
- 介绍机器视觉软件的功能、分类及选用原则。
4. 实践操作与项目设计：- 指导学生使用机器视觉软件进行图像捕捉、处理和分析。
机器视觉课程设计
机器视觉课程设计机器视觉是一门涉及计算机视觉、图像处理、模式识别等多个领域的交叉学科，其应用范围广泛，包括自动驾驶、人脸识别、医学影像分析等。
因此，机器视觉课程设计是计算机科学与技术、电子信息工程等专业的重要课程之一。
一、课程设计目标机器视觉课程设计的主要目标是让学生掌握机器视觉的基本理论和实践技能，能够独立完成一个小型机器视觉项目。
具体目标包括：1.了解机器视觉的基本概念和发展历程，掌握机器视觉的基本原理和算法。
2.熟悉机器视觉的常用工具和软件，如OpenCV、Matlab等。
3.能够独立完成一个小型机器视觉项目，包括图像采集、预处理、特征提取、分类识别等步骤。
4.培养学生的团队协作能力和创新意识，鼓励学生在课程设计中提出新颖的想法和解决方案。
二、课程设计内容机器视觉课程设计的内容应该包括以下几个方面：1.机器视觉基础知识：介绍机器视觉的基本概念、发展历程和应用领域，让学生了解机器视觉的基本原理和算法。
2.图像采集和预处理：介绍图像采集的基本原理和方法，包括相机的选择、图像的采集和存储等。
同时，还要介绍图像预处理的基本方法，如去噪、增强、滤波等。
3.特征提取和分类识别：介绍特征提取的基本方法，如SIFT、SURF、HOG等，以及分类识别的基本方法，如SVM、KNN等。
同时，还要介绍深度学习在机器视觉中的应用，如卷积神经网络、循环神经网络等。
4.机器视觉项目实践：让学生独立完成一个小型机器视觉项目，包括项目的选题、需求分析、系统设计、编码实现、测试调试等步骤。
项目可以选择人脸识别、车牌识别、目标跟踪等应用场景。
5.课程设计报告和答辩：要求学生撰写课程设计报告，包括项目的背景、需求分析、系统设计、实现过程、测试结果等内容。
同时，还要组织课程设计答辩，让学生展示项目成果和解决方案。
三、课程设计流程机器视觉课程设计的流程可以分为以下几个步骤：1.选题：学生可以根据自己的兴趣和专业方向选择一个机器视觉项目，如人脸识别、车牌识别、目标跟踪等。
机器人视觉设计报告
机器人视觉设计报告一、引言随着科技的不断发展，机器人在各个领域得到了广泛的应用。
机器人的视觉系统是机器人实现自主感知和操作的重要组成部分，其设计的好坏直接影响机器人的性能和应用效果。
本文将介绍机器人视觉设计的基本原理和实际应用案例，旨在为机器人视觉设计提供参考和借鉴。
二、机器人视觉设计基本原理机器人视觉设计主要包括图像采集、图像处理和目标识别三个方面。
1. 图像采集图像采集是机器人视觉系统的基础。
机器人需要通过摄像头等设备获取外界的图像信息，以便进行后续的图像处理和目标识别。
图像采集的质量直接影响到机器人视觉系统的性能和稳定性。
因此，在选择图像采集设备时，需要考虑设备的分辨率、帧率、灵敏度等因素。
同时，还需要根据具体应用场景选择合适的摄像头类型，如单目摄像头、双目摄像头、深度摄像头等。
2. 图像处理图像处理是机器人视觉系统的核心。
机器人需要通过图像处理算法对采集到的图像进行处理，以提取出目标的特征信息，如颜色、形状、纹理等。
常用的图像处理算法包括边缘检测、滤波、二值化、形态学处理等。
图像处理的结果直接影响到机器人的目标识别和跟踪效果。
因此，在进行图像处理时，需要根据具体应用场景选择合适的算法，并对算法进行优化和调试，以达到最佳的处理效果。
3. 目标识别目标识别是机器人视觉系统的最终目标。
机器人需要通过目标识别算法对处理后的图像进行分析和识别，以确定目标的位置、大小、方向等信息。
常用的目标识别算法包括模板匹配、特征提取、机器学习等。
目标识别的效果直接影响到机器人的操作效果和安全性。
因此，在进行目标识别时，需要根据具体应用场景选择合适的算法，并对算法进行优化和调试，以达到最佳的识别效果。
三、机器人视觉设计应用案例1. 工业机器人视觉导航工业机器人在生产线上的应用越来越广泛。
机器人需要通过视觉导航技术实现自主移动和操作。
例如，ABB公司的YuMi机器人采用了双目视觉系统，可以实现高精度的三维定位和导航，从而实现自主抓取和放置物品的功能。
校园机器视觉实训报告
一、引言随着人工智能技术的飞速发展，机器视觉技术在各个领域得到了广泛应用。
为了提高学生的实践能力，我校特开设了校园机器视觉实训课程。
通过本课程的学习，学生能够掌握机器视觉的基本原理、系统搭建、图像处理方法以及在实际应用中的操作技巧。
以下是本次实训的报告。
二、实训内容1. 机器视觉系统搭建本次实训首先进行了机器视觉系统的搭建，包括硬件和软件两部分。
硬件部分主要包括：工业相机、光源、镜头、图像采集卡、计算机等。
软件部分主要包括：图像采集软件、图像处理软件、机器视觉开发平台等。
2. 图像采集与处理在搭建好机器视觉系统后，我们进行了图像采集与处理实验。
具体步骤如下：（1）打开图像采集软件，设置相机参数，如分辨率、帧率等。
（2）调整光源，确保光线均匀照射到被测物体上。
（3）调整镜头焦距，使被测物体清晰。
（4）通过图像采集卡将相机采集到的图像传输到计算机。
（5）使用图像处理软件对采集到的图像进行处理，如灰度化、滤波、边缘检测等。
3. 目标识别与定位在图像处理的基础上，我们进行了目标识别与定位实验。
具体步骤如下：（1）对图像进行预处理，如去噪、二值化等。
（2）利用特征提取算法（如SIFT、SURF等）提取图像特征。
（3）使用机器学习算法（如KNN、SVM等）对目标进行分类。
（4）根据分类结果，对目标进行定位。
4. 实际应用案例本次实训还选取了实际应用案例，如人脸识别、车牌识别、机器人路径规划等。
通过这些案例，学生能够了解机器视觉技术在现实生活中的应用，并掌握相应的解决方法。
三、实训成果通过本次实训，我们取得了以下成果：1. 掌握了机器视觉系统的搭建方法。
2. 熟悉了图像采集与处理流程。
3. 学会了目标识别与定位方法。
4. 熟悉了机器视觉在实际应用中的解决方案。
四、实训总结1. 机器视觉技术在各个领域具有广泛的应用前景，通过本次实训，学生能够了解并掌握机器视觉的基本原理和应用方法。
2. 实训过程中，学生积极参与，遇到问题能够相互讨论、共同解决，提高了团队合作能力。
机器视觉基础课程设计
机器视觉基础课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解机器视觉的基本概念，掌握视觉感知系统的组成及其功能；2. 学习图像处理的基本方法，包括图像采集、预处理、特征提取和识别；3. 了解机器视觉在实际应用中的技术发展及其在各领域的应用前景。
技能目标：1. 能够运用图像处理软件进行基本的图像处理操作，如滤波、边缘检测、图像分割等；2. 掌握至少一种编程语言（如Python）进行简单的机器视觉程序编写；3. 能够通过小组合作，设计并实现一个简单的机器视觉应用项目。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对机器视觉技术的兴趣，激发其探索未知、创新实践的热情；2. 培养学生的团队协作意识，使其在合作中学会沟通、分享和承担责任；3. 增强学生对我国在机器视觉领域的发展认识，提高民族自豪感。
分析课程性质、学生特点和教学要求，将目标分解为以下具体学习成果：1. 学生能够独立完成图像处理的基本操作，达到熟练程度；2. 学生能够通过编程实现一个简单的图像识别程序，具备初步的编程能力；3. 学生在小组合作中能够积极参与，共同完成一个具有实际意义的机器视觉项目；4. 学生能够积极关注我国在机器视觉领域的发展动态，提高自己的专业素养。
二、教学内容1. 机器视觉概述- 引导学生了解机器视觉的概念、发展历程和应用领域；- 分析机器视觉系统的组成，包括光源、图像传感器、处理算法和执行机构。
2. 图像处理基础- 介绍图像的基本概念，如像素、分辨率、灰度等；- 讲解图像预处理方法，如滤波、增强、边缘检测等；- 指导学生掌握图像分割和特征提取技术。
3. 机器视觉算法- 介绍常用的机器视觉算法，如SIFT、SURF、HOG等；- 分析不同算法的优缺点和适用场景；- 引导学生通过实际案例，理解算法在图像识别中的应用。
4. 编程实践- 教授Python语言的基本语法和图像处理库（如OpenCV）的使用方法；- 制定编程实践任务，如实现目标检测、颜色识别等；- 组织学生进行编程实践，培养其动手能力和解决问题的能力。
机器视觉课程设计
机器视觉课程设计一、教学目标本课程旨在让学生了解和掌握机器视觉的基本概念、原理和应用，培养学生对机器视觉技术的兴趣和认识，提高学生在实际问题中运用机器视觉知识的能力。
知识目标：使学生了解机器视觉的基本原理、技术方法和应用领域；掌握机器视觉系统的基本构成和操作方法。
技能目标：培养学生运用机器视觉知识分析、解决实际问题的能力；训练学生进行机器视觉系统设计和实验的能力。
情感态度价值观目标：激发学生对机器视觉技术的兴趣，培养学生的创新精神和团队合作意识，使学生认识到机器视觉技术在现代社会中的重要作用。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括机器视觉的基本概念、图像处理技术、特征提取和匹配、机器视觉系统的设计与应用等。
1.机器视觉基本概念：介绍机器视觉的定义、发展历程和应用领域。
2.图像处理技术：包括图像的数字化、图像增强、边缘检测、图像分割等。
3.特征提取和匹配：介绍特征提取的方法、特征匹配的算法及其应用。
4.机器视觉系统的设计与应用：讲解机器视觉系统的基本构成、工作原理和应用案例。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法相结合的方式进行教学。
1.讲授法：通过讲解机器视觉的基本概念、原理和应用，使学生掌握相关知识。
2.讨论法：学生针对实际问题进行讨论，培养学生的思考能力和团队协作精神。
3.案例分析法：分析机器视觉领域的实际案例，使学生更好地理解理论知识。
4.实验法：安排实验室实践环节，让学生动手设计、搭建和调试机器视觉系统。
四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：《机器视觉导论》等国内外优秀教材。
2.参考书：提供相关领域的经典著作和最新研究成果，供学生拓展阅读。
3.多媒体资料：制作课件、教学视频等，以丰富教学手段，提高教学质量。
4.实验设备：搭建机器视觉实验平台，为学生提供实际操作的机会。
五、教学评估为了全面、客观地评估学生的学习成果，本课程将采用多种评估方式相结合的方法。
机器人视觉建模课程设计
机器人视觉建模课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解机器人视觉建模的基本原理，掌握视觉感知、图像处理和模式识别的基础知识。
2. 学生能描述至少三种常用的机器人视觉算法，并了解其适用场景和优缺点。
3. 学生能解释视觉建模在机器人导航、识别和交互中的应用。
技能目标：1. 学生能运用所学的视觉建模知识，独立操作相关软件和硬件，完成简单的机器人视觉系统搭建。
2. 学生能通过实践，掌握图像采集、预处理、特征提取和对象识别的基本技能。
3. 学生能设计并实施简单的视觉算法，解决特定问题，如路径规划、目标跟踪等。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对机器人视觉技术的兴趣，激发探究精神，形成主动学习的态度。
2. 学生通过团队合作，培养沟通协作能力，增强团队意识。
3. 学生意识到机器人视觉技术在实际应用中的价值，认识到科技对社会发展的积极影响，树立正确的科技观。
本课程针对高中年级学生设计，结合学生好奇心强、动手能力逐步提高的特点，注重理论与实践相结合。
课程旨在帮助学生构建扎实的视觉建模知识体系，培养实际操作能力，同时激发学生的创新意识和团队精神，为未来进一步学习相关领域知识打下坚实基础。
二、教学内容本课程教学内容主要包括以下几部分：1. 视觉建模基础理论：- 图像基础知识：图像的表示、色彩空间、图像变换等。
- 视觉感知原理：视觉感知过程、视觉注意力、视错觉等。
2. 图像处理技术：- 图像预处理：滤波、增强、边缘检测等。
- 特征提取：角点、边缘、纹理、形状等特征提取方法。
3. 模式识别与机器学习：- 模式识别基础：贝叶斯分类器、支持向量机、决策树等。
- 机器学习应用：深度学习、卷积神经网络等。
4. 机器人视觉应用：- 视觉导航：路径规划、避障、定位等。
- 对象识别：目标检测、跟踪、分类等。
5. 实践项目：- 使用开源软件和硬件平台，如OpenCV、ROS等，进行视觉系统搭建和算法实现。
- 实际案例分析和操作，如人脸识别、自动驾驶等。
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机器视觉课程设计对圆盘形零件圆心与直径和矩形零件长与宽尺寸测量学生学院机电学院专业班级学号学生姓名指导教师2015年1 月20 日目录1 问题描述 (3)1.1 基本目标 (3)1.2 基本要求 (3)2 程序及其算法 (3)2.1 检测与计算圆半径的程序 (3)2.2 检测与计算矩形长和宽的程序 (7)2.2.1 打开摄像头程序 (7)2.2.2 保存拍摄的照片程序 (8)2.2.3 读取拍摄到的图片（读取文名字CurrentImage.jpg的图片） (8)2.2.4 检测边上的点和计算长和高的函数 (9)2.2.5 老师写的显示图片的函数 (12)3 运行结果 (14)4 小结 (14)1 问题描述1.1 基本目标显示一张图片（包含一个矩形或一个圆），测量矩形的长宽或圆的直径。
完成得及格分，扩展有加分！要求图片1.2 基本要求“机器视觉”考试结果要求独立在计算机上完成，建议使用Visual C++和OpenCV实现一个具有视觉捕捉、图像显示、尺寸测量等功能的对话框程序，其中必须完成对圆盘形零件圆心与直径和矩形零件长与宽尺寸测量内容。
在教师提供的基本框架程序基础上，修改、补充界面和功能。
2 程序及其算法2.1 检测与计算圆半径的程序思路:从图片中间横扫取点得M_Point[0]，M_Point[1]（x坐标相加除2的圆心的x 坐标）中间纵向取点得M_Point[2]，M_Point[3]（y坐标相加除2的圆心的y坐标）圆上四个点到圆心的距离（半径）取平均值，输出为半径。
显示图片程序如下：double c_DialogTeclarn::f_MakeCircle(double e_dThreshold){if(NULL==m_pIplImageSource){return 0;}//定义变量存图像的宽，高，行像素int q_iWidth=m_pIplImageSource->width;int q_iHeight=m_pIplImageSource->height;int q_iWidthStep=m_pIplImageSource->widthStep;uchar *q_pchDataImage=(uchar *)m_pIplImageSource->imageData;CvPoint M_Point[4]={};//存放检索出的四个点循环检索//01纵扫for(int Cycle_Y=1;Cycle_Y<q_iHeight;Cycle_Y++){if(e_dThreshold>q_pchDataImage[q_iWidth/2+q_iWidthStep*(Cycle_Y-1)]){M_Point[0].x=q_iWidth/2;M_Point[0].y=Cycle_Y;}}for(int Cycle_Y=q_iHeight;Cycle_Y>1;Cycle_Y--){if(e_dThreshold>q_pchDataImage[q_iWidth/2+q_iWidthStep*(Cycle_Y-1)]){M_Point[1].x=q_iWidth/2;M_Point[1].y=Cycle_Y;}}for(int Cycle_X=1;Cycle_X<q_iWidth;Cycle_X++){if(e_dThreshold>q_pchDataImage[Cycle_X+q_iWidthStep*(q_iHeight/2-1)]) {M_Point[2].x=Cycle_X;M_Point[2].y=q_iHeight/2;}}for(int Cycle_X=q_iWidth;Cycle_X>1;Cycle_X--){if(e_dThreshold>q_pchDataImage[Cycle_X+q_iWidthStep*(q_iHeight/2-1)]){M_Point[3].x=Cycle_X;M_Point[3].y=q_iHeight/2;}}for (int i=0;i<4;i++)//画边界圆{cvCircle(m_pIplImageSource,M_Point[i],8,cvScalarAll(127),2);}int Ridius=0,clear=0;int circle_y=abs(M_Point[1].y+M_Point[0].y)/2;int circle_x=abs(M_Point[3].x+M_Point[2].x)/2;float c=0,j=0;for (int i=0;i<4;i++){j=(M_Point[i].x-circle_x)*(M_Point[i].x-circle_x)+(M_Point[i].y-circle_y)*(M_Point[i].y-c ircle_y);c=c+sqrt(j);}Ridius=c/4;//在窗口中显示长和高char ch1[10],ch2[10];itoa(Ridius,ch1,10);itoa(clear,ch2,10);SetDlgItemText(IDC_LONG,ch1);SetDlgItemText(IDC_SHORT,ch2);CWnd *e_pCWndPicture=this->GetDlgItem(ID_PICTURE_DISPLAY);f_ControlShowImage(m_pIplImageDisplay,e_pCWndPicture,m_pIplImageSource);cvSaveImage(_T(".//Result_Image.jpg"),m_pIplImageSource);return 0;}2.2 检测与计算矩形长和宽的程序思路：这个程序主要包括：打开摄像头---保存图片（拍照）---加载刚刚保存的图片---找出点并计算长和高四个按钮，每一个按钮包含下面的一段代码，拍摄的图片保存为CurrentImage.jpg，这里事先保存了一张同名的图片，所以可以直接点击Load Image 读取。
2.2.1 打开摄像头程序void c_DialogTeclarn::OnBnClickedButton OpenCamera(){CvCapture *q_pCvCapture=cvCreateCameraCapture(0);if(NULL==q_pCvCapture){return;}IplImage *q_pIplImageCapture=cvQueryFrame(q_pCvCapture);if(NULL==q_pIplImageCapture){return;}if(NULL!=m_pIplImageSource){cvReleaseImage(&m_pIplImageSource);m_pIplImageSource=NULL;}m_pIplImageSource=cvCloneImage(q_pIplImageCapture);cvReleaseCapture(&q_pCvCapture);CWnd *e_pCWndPicture=this->GetDlgItem(ID_PICTURE_DISPLAY);f_ControlShowImage(m_pIplImageDisplay,e_pCWndPicture,m_pIplImageSource);}注：绿色的为检测是否成功打开摄像头，蓝色的是读取摄像头拍摄的图片到内存，后面的语句是让图片在mfc窗口显示出来。
2.2.2 保存拍摄的照片程序void c_DialogTeclarn::OnBnClickedButton SaveImage(){// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码cvSaveImage(_T(".//CurrentImage.jpg"),m_pIplImageSource);}2.2.3 读取拍摄到的图片（读取文名字CurrentImage.jpg的图片）void c_DialogTeclarn::OnBnClickedButton LoadImage(){// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码if(NULL!=m_pIplImageSource){cvReleaseImage(&m_pIplImageSource);m_pIplImageSource=NULL;}m_pIplImageSource=cvLoadImage(_T(".//CurrentImage.jpg"),0);CWnd *e_pCWndPicture=this->GetDlgItem(ID_PICTURE_DISPLAY);f_ControlShowImage(m_pIplImageDisplay,e_pCWndPicture,m_pIplImageSource);}2.2.4 检测边上的点和计算长和高的函数思路是：第一步找到边上的点，设定一个变量e_dThreshold值为127，通过循环让它与每一个像素的像素值进行比较。
如果检测到一个点的像素值比127小，则这个点可能就是需要的点（黑色=0，白色=255）如果每个像素都要比较运算太多，所以上边两个点的检测是沿着图片长的的2/5分处和3/5分处向下检测，下边的点是沿着1/2处向上检测。
第二步是用找到6个点的坐标算出三角形的面积，然后除以底边边长得到高。
求三角形的面积用的是行列式的值等于三角形面积的2倍程序如下：double c_DialogTeclarn::f_MakeRectangleWidth(double e_dThreshold){// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码//定义一些点和变量int q_iWidth=m_pIplImageSource->width;int q_iHeight=m_pIplImageSource->height;int q_iWidthStep=m_pIplImageSource->widthStep;uchar *q_pchDataImage=(uchar *)m_pIplImageSource->imageData;int q_iXLeftTop=2*q_iWidth/5;int q_iXRightTop=3*q_iWidth/5;int q_iXBottom=q_iWidth/2;int q_iYLeftTop=2*q_iHeight/5;int q_iYLeftBottom=3*q_iHeight/5;int q_iYRightMid=q_iHeight/2;CvPoint q_CvPointLeftTop,q_CvPointRightTop,q_CvPointBottom;CvPoint q_CvPointLeft_Top,q_CvPointRight_Mid,q_CvLeft_Bottom;//求上下两边上的点，3个循环for(int q_iCycleHeight=0;q_iCycleHeight<q_iHeight;q_iCycleHeight++){if(e_dThreshold>q_pchDataImage[q_iCycleHeight*q_iWidthStep+q_iXLeftTop]) {q_CvPointLeftTop.x=q_iXLeftTop;q_CvPointLeftTop.y=q_iCycleHeight;break;}}for(int q_iCycleHeight=0;q_iCycleHeight<q_iHeight;q_iCycleHeight++){if(e_dThreshold>q_pchDataImage[q_iCycleHeight*q_iWidthStep+q_iXRightTop]) {q_CvPointRightTop.x=q_iXRightTop;q_CvPointRightTop.y=q_iCycleHeight;break;}}for(int q_iCycleHeight=q_iHeight-1;q_iCycleHeight>=0;q_iCycleHeight--){if(e_dThreshold>q_pchDataImage[q_iCycleHeight*q_iWidthStep+q_iXBottom]){q_CvPointBottom.x=q_iXBottom;q_CvPointBottom.y=q_iCycleHeight;break;}}//求左右两边上的点,3个循环for(int q_iCycleWidth=0;q_iCycleWidth<q_iHeight;q_iCycleWidth++){if(e_dThreshold>q_pchDataImage[q_iCycleWidth+q_iWidthStep*(q_iYLeftTop-1)]) {q_CvPointLeft_Top.x=q_iCycleWidth;q_CvPointLeft_Top.y=q_iYLeftTop;break;}}for(int q_iCycleWidth=0;q_iCycleWidth<q_iHeight;q_iCycleWidth++){if(e_dThreshold>q_pchDataImage[q_iCycleWidth+q_iWidthStep*(q_iYLeftBottom-1)]) {q_CvLeft_Bottom.x=q_iCycleWidth;q_CvLeft_Bottom.y=q_iYLeftBottom;break;}}for(int q_iCycleWidth=q_iHeight-1;q_iCycleWidth>=0;q_iCycleWidth--){if(e_dThreshold>q_pchDataImage[q_iCycleWidth+q_iWidthStep*(q_iYRightMid-1)]){q_CvPointRight_Mid.x=q_iCycleWidth;q_CvPointRight_Mid.y=q_iYRightMid;break;}}//在检测到的点上画圆，只是为了更好看到找点的情况cv Circle(m_pIplImageSource,q_CvPointLeftTop,5,cvScalarAll(127),2);cvCircle(m_pIplImageSource,q_CvPointRightTop,5,cvScalarAll(127),2);cvCircle(m_pIplImageSource,q_CvPointBottom,5,cvScalarAll(127),2);cvCircle(m_pIplImageSource,q_CvPointLeft_Top,5,cvScalarAll(127),2);cvCircle(m_pIplImageSource,q_CvLeft_Bottom,5,cvScalarAll(127),2);cvCircle(m_pIplImageSource,q_CvPointRight_Mid,5,cvScalarAll(127),2);//显示画圆后的图片CWnd *e_pCWndPicture=this->GetDlgItem(ID_PICTURE_DISPLAY);f_Control ShowImage(m_pIplImageDisplay,e_pCWndPicture,m_pIplImageSource);//计算长和高的像素值，三角形3点的坐标构成行列式，行列式的值=2*面积，行列式的值/底边=高CvMat Ma;int HIGH,WIDE;float Area;int a=q_CvPointLeftTop.x-q_CvPointRightTop.x;int b=q_CvPointLeftTop.y-q_CvPointRightTop.y;double c=a*a+b*b;//定义行列式doublearr[9]={q_CvPointLeftTop.x,q_CvPointLeftTop.y,1,q_CvPointRightTop.x,q_CvPointRightTop.y,1,q_CvPo intBottom.x,q_CvPointBottom.y,1};cvInitMatHeader(&Ma,3,3,CV_64FC1,arr);Area=abs(cvDet(&Ma));HIGH=Area/sqrt(c);int A=q_CvPointLeft_Top.x-q_CvLeft_Bottom.x;int B=q_CvPointLeft_Top.y-q_CvLeft_Bottom.y;double C=A*A+B*B;//定义行列式DoubleARR[9]={q_CvPointLeft_Top.x,q_CvPointLeft_Top.y,1,q_CvLeft_Bottom.x,q_CvLeft_Bottom.y,1,q_CvPointRig ht_Mid.x,q_CvPointRight_Mid.y,1};cvInitMatHeader(&Ma,3,3,CV_64FC1,ARR);Area=abs(cvDet(&Ma));WIDE=Area/sqrt(C);//在窗口中显示长和高char ch1[10],ch2[10];itoa(HIGH,ch1,10);itoa(WIDE,ch2,10);SetDlgItemText(IDC_LONG,ch1);SetDlgItemText(IDC_SHORT,ch2);cvSaveImage(_T(".//Result_Image.jpg"),m_pIplImageSource);return 0;}//调用上面的函数进行检测点和计算长和高的值，点击第四个按钮会调用这段程序，当里面的函数调用时，它会调用上面那段函数void c_DialogTeclarn::OnBnClickedButton Rectangle(){// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码f_MakeRectangleWidth();}2.2.5 老师写的显示图片的函数void c_DialogTeclarn::f_ControlShowImage(IplImage *&e_pIplImageShow,CWnd *e_pCWndControl, IplImage *e_pIplImageSource){if((NULL==e_pCWndControl)||(NULL==e_pIplImageSource)){return;}CRect q_CRectControl;e_pCWndControl->GetClientRect(&q_CRectControl);if(NULL!=e_pIplImageShow){cvReleaseImage(&e_pIplImageShow);e_pIplImageShow=NULL;}e_pIplImageShow=cvCreateImage(cvSize(q_CRectControl.Width(),q_CRectControl.Height()),IPL_DEPTH_8U,e_pIplImageSource->nChannels);cvResize(e_pIplImageSource,e_pIplImageShow);HDC q_HDCControl=e_pCWndControl->GetDC()->GetSafeHdc();unsigned int q_piBuffer[sizeof(BITMAPINFOHEADER)+sizeof(RGBQUAD)*256];BITMAPINFO *e_pBITMAPINFODisplay=(BITMAPINFO *)q_piBuffer;BITMAPINFOHEADER *e_pBITMAPINFOHEADERDisplay=&(e_pBITMAPINFODisplay->bmiHeader); memset(e_pBITMAPINFOHEADERDisplay,0,sizeof(*e_pBITMAPINFOHEADERDisplay));e_pBITMAPINFOHEADERDisplay->biSize=sizeof(BITMAPINFOHEADER);e_pBITMAPINFOHEADERDisplay->biWidth=e_pIplImageShow->width;e_pBITMAPINFOHEADERDisplay->biHeight=-e_pIplImageShow->height;e_pBITMAPINFOHEADERDisplay->biPlanes=1;e_pBITMAPINFOHEADERDisplay->biBitCount=8*e_pIplImageShow->nChannels;e_pBITMAPINFOHEADERDisplay->biCompression=BI_RGB;RGBQUAD* palette=e_pBITMAPINFODisplay->bmiColors;if(8==e_pBITMAPINFOHEADERDisplay->biBitCount){for(int q_iCycle=0;q_iCycle<256;q_iCycle++){palette[q_iCycle].rgbBlue=(BYTE)q_iCycle;palette[q_iCycle].rgbGreen=(BYTE)q_iCycle;palette[q_iCycle].rgbRed=(BYTE)q_iCycle;palette[q_iCycle].rgbReserved=(BYTE)0;}}StretchDIBits(q_HDCControl,q_CRectControl.left,q_CRectControl.top,e_pIplImageShow->width,e_pIplImageShow->height,q_CRectControl.left,q_CRectControl.top,e_pIplImageShow->width,e_pIplImageShow->height,e_pIplImageShow->imageData,e_pBITMAPINFODisplay,DIB_RGB_COLORS,SRCCOPY);}。