机器视觉实验要求
机器视觉应用实验报告
机器视觉应用实验报告
1. 实验背景
机器视觉是一种利用摄像头及图像处理技术进行实时观测和分析的
技术。
在工业、医疗、军事等领域有着广泛的应用。
本实验旨在探究
机器视觉在智能识别中的应用及效果。
2. 实验目的
通过实验验证机器视觉在智能识别中的应用效果，评估其准确性和
稳定性。
3. 实验内容
本次实验选择了人脸识别作为研究对象，使用机器视觉技术进行实
时人脸检测和识别。
首先，通过编写程序实现摄像头的拍摄和图像数
据的输入。
然后，利用机器学习算法对图像数据进行处理，提取人脸
特征并建立人脸数据库。
最后，实现对实时摄像头捕获的人脸进行识
别并输出结果。
4. 实验步骤
第一步：搭建实验环境，连接摄像头并测试摄像头的正常工作状态。
第二步：编写程序，调用机器视觉库进行人脸检测并显示检测结果。
第三步：准备人脸数据库，包含多个人脸图像及其对应的标签信息。
第四步：使用机器学习算法对人脸数据库进行训练，构建人脸识别
模型。
第五步：实现实时人脸识别功能，将识别结果显示在界面上。
5. 实验结果
经过实验，我们成功实现了实时人脸检测和识别功能。
机器视觉技
术能够准确地检测到摄像头捕获的人脸，并根据数据库信息进行识别。
在不同光照和姿态条件下，系统依然能够保持较高的准确性和稳定性。
6. 实验总结
本实验证明了机器视觉在人脸识别领域的强大应用潜力。
未来，机
器视觉技术将在更广泛的场景中得到应用，为人类社会带来更多的便
利和安全保障。
机器视觉实验报告
机器视觉实验报告
一、实验目的
本实验旨在探究机器视觉在图像识别和分析方面的应用，通过实际操作和数据分析，验证机器视觉技术的准确性和可行性。
二、实验装置与方法
1. 实验装置：使用具备机器视觉功能的摄像头和计算机软件。
2. 实验方法：
a. 首先，搜集一定数量的图像数据作为实验样本。
b. 接着，利用机器视觉软件对图像数据进行处理和分析。
c. 最后，对机器视觉技术的准确性和稳定性进行评估。
三、实验结果分析
通过实验数据的分析和比对，我们得出以下结论：
1. 机器视觉在图像识别方面具有较高的准确率，能够准确辨识不同物体和场景。
2. 机器视觉在图像分析方面具有较强的处理能力，能够提取图像特征和进行数据分析。
3. 机器视觉技术的稳定性较高，能够在复杂环境下正常工作并保持较高的准确性。
四、实验结论与展望
通过本次实验，我们验证了机器视觉技术在图像识别和分析方面的有效性和可靠性。
未来，随着技术的不断进步和应用领域的拓展，机器视觉将会在更多领域展示出其强大的功能和潜力，为人类生活和工作带来更多便利和效益。
以上为机器视觉实验报告的内容，希望能够对您有所帮助。
机器视觉算法作业指导书
机器视觉算法作业指导书一、概述机器视觉算法作业旨在帮助学生掌握机器视觉领域的基本概念和常用算法。
本指导书将详细介绍作业要求、任务流程和评分标准。
二、作业要求1. 任务描述在给定的图像数据集上，设计和实现一个机器视觉算法，完成图像分类、目标检测、图像分割或其他相关任务。
学生可以选择自己感兴趣的任务进行研究和实验。
2. 算法实现(1) 学生可以使用Python、C++等编程语言实现算法，但要求代码结构清晰、易读且具备一定的可扩展性。
(2) 算法实现应考虑高效性和准确性，并能处理多种图像数据类型。
3. 实验设计(1) 学生应合理设计实验，包括数据集划分、参数设置、评价指标等。
(2) 实验过程中要注意确保实验结果可重现性，以便他人能够复现和验证实验结果。
4. 实验报告(1) 学生需撰写实验报告，报告内容包括算法描述、实验设计和结果分析等。
(2) 实验报告应清晰明了，逻辑严密，图表清晰，并遵循学校要求的论文写作规范。
三、任务流程1. 确定任务和数据集学生根据自身兴趣和实验需求，选择具体的任务和相应的图像数据集。
2. 算法研究和设计学生应对所选任务进行深入研究，了解该领域的基本理论和常用算法，并设计适合解决所选任务的算法模型。
3. 算法实现和调试学生根据设计的算法模型，使用所选编程语言实现算法，并进行调试和测试，确保算法能够正确运行。
4. 实验设计和实施学生需合理设计实验，包括数据集划分、参数设置和评价指标等。
然后在所选数据集上进行实验，并记录实验结果。
5. 分析和总结学生应对实验结果进行详细分析和总结，评估算法的性能和准确性，并讨论改进方向和可能存在的问题。
6. 撰写实验报告学生应根据实验过程和结果撰写实验报告，报告应包括算法描述、实验设计、结果分析和讨论等内容。
四、评分标准1. 实验结果的准确性和完整性学生需保证实验结果的准确性，包括算法正确实现以及对数据集的准确处理和分析。
2. 算法创新性和改进空间学生的算法设计是否具有创新性，并且能够提出改进策略和可能存在的问题。
机器视觉_实验
实验二多边形边长测量一、实验目的1．掌握哈夫变换方法检测直线的基本原理和步骤。
2．. 复习VB/VC/Matlab的基本概念、基本语法和编程方法，并熟练使用VB/VC/Matlab编写遗传算法程序。
二、实验设备微机三、实验原理距离测量基本步骤：1)对定位距离的两条直线进行识别和拟合。
（关键步骤）2)得到直线方程后，根据数学方法计算两线间的距离。
两种经典的直线拟合（检测）算法：最小二乘法、哈夫(霍夫)变换法直线函数：y=ax+b，a、b是待定常数。
Hough变换[Hough，1962]是一种利用图像全局特征将特定形状的边缘连接起来，形成连续平滑边缘的一种方法。
它通过将源图像上的点映射到用于累加的参数空间，实现对已知解析式曲线的识别。
由于Hough变换利用了图像全局特性，所以受噪声和边界间断的影响较小，比较鲁棒（Robust）。
Hough变换常用来对图像中的直线和圆进行识别。
点--线对偶性：图像空间XY中共线的点，对应在参数空间PQ中相交的线。
参数空间PQ中相交于一点的所有直线，在图像空间XY里都有共线的点与之对应。
结论：在PQ平面上相交直线最多的点，对应在XY平面上的直线就是解。
假设：1）图像上的直线是一个容器；2）直线上的点（图像中的特定像素）是放在容器中的棋子。
由于图像上任一像素可以同时属于多根直线，即可看成每个棋子（像素）可以同时放在多个容器中（直线）。
Hough变换的基本思想：依次检查图像上的每个棋子（特定像素）。
对每个棋子，找到所有包含它的容器（直线），并为每个容器的计数器加1。
遍历结束后，统计每个容器所包含的棋子数量。
当图像上某个直线包含的特定像素足够多时，就可以认为直线存在。
具体步骤：将r量化，得到二维矩阵M[r][]；根据极坐标表示法，r是直线到原点的距离。
设图像的对角线长度为n，固定左上角为原点，则r的取值范围为[0, n]。
1[0, 359]。
此时，M是一个n行360列的二维矩阵。
机器视觉作业指导书
机器视觉作业指导书一、引言机器视觉作业指导书旨在为学生提供关于机器视觉的基本概念、原理、方法以及实践技巧的指导。
通过本指导书的学习，学生将能够全面了解机器视觉的相关知识，并能够应用所学知识解决实际问题。
二、背景知识1. 机器视觉定义与应用领域机器视觉是指利用摄像机和计算机技术来模拟人类视觉的能力，并对图像或视频进行智能处理和分析的技术领域。
它在工业自动化、医疗诊断、交通管理、安防监控等领域有广泛的应用。
2. 机器视觉基本原理机器视觉基于数字图像处理和模式识别的基本原理，主要包括图像获取、预处理、特征提取、目标检测与跟踪等几个关键步骤。
学生需要掌握图像处理的基本概念和算法，以及常用的模式识别方法。
三、实验指导1. 实验一：图像获取与预处理1. 学生需要准备相机设备，并学会使用相机进行图像的拍摄。
2. 学生需要学习如何进行图像的预处理，包括去噪、增强、平滑等操作。
2. 实验二：特征提取与描述1. 学生需要学习如何从图像中提取出有效的特征，例如边缘、角点、纹理等。
2. 学生需要学习如何用数学描述特征，例如使用特征向量或者特征描述子等。
3. 实验三：目标检测与跟踪1. 学生需要学习目标检测与跟踪的基本概念和方法，例如使用模板匹配、机器学习等技术。
2. 学生需要通过实践掌握如何在图像或视频中检测和跟踪目标。
四、实验报告要求1. 实验目的与背景介绍学生需要在实验报告中清楚地陈述实验目的和所涉及的背景知识，并说明实验的重要性和应用前景。
2. 实验过程与结果分析学生需要详细叙述实验过程，并展示实验结果。
结果分析要求准确、有逻辑性，并结合实验目的进行解释和讨论。
3. 实验总结与心得体会学生需要总结实验的结果和经验，并在心得体会中反思和展望进一步的改进和研究方向。
五、参考资料在完成作业和实验报告的过程中，学生可以参考以下资料：1. 《机器视觉导论》李飞飞等著2. 《计算机视觉：模型、学习和推理》 Simon J. D，等著六、结语机器视觉作业指导书为学生提供了学习机器视觉的基本方法和实践技巧，希望学生通过实验实践和报告撰写的过程，能够深入理解机器视觉的原理和应用，并能够将所学知识应用于实际问题的解决中。
机器视觉测量实验报告
a) 被测区域最小圆形
b) 被测区域最小圆形参数 图 13 被测区域最小圆形 将像素坐标转换为世界坐标： image_points_to_world_plane(CameraParameters, PoseNewOrigin, Row, Column, 'mm', X, Y)
三个圆心之间的距离
6) 实验数据记录：
步骤 1 读取图像(灰度图) 命令 read_image (Hhm2, 'C:/Users/Administrator/Des ktop /hhm2.bmp') 得到图像
2 选 取感 兴 趣区 域 (预测未存在缺陷时 孔的形态)
gen_region_runs (ROI_“area”)； ”area 为数集， 由于数集较长故不列出” reduce_domain(Image000, ROI_0, ImageReduced)
图 10 面板灰度图像
2) 提取感兴趣区域（ RIO ） ，点击“编辑 ROI ： ROI ”
—“绘制感兴趣区域”
—“插入代码”
，如图 11 所示；
代码：gen_rectangle2 (ROI_1_0, 794.269, 1017.31, rad(59.3003), 485.18, 248.842) dev_set_draw('margin') reduce_domain(GrayImage, ROI_0, ImageReduced)
Байду номын сангаас
阶变化或屋顶状变化的那些像素的集合，它存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域， 基元与基元之间。它具有方向和幅度两个特征。沿边缘走向，像素变化比较平缓；而垂直于 边缘走向，像素变化比较剧烈，而这种剧烈可能呈现阶跃状，也可能呈现斜坡状。如图 1 所 示，边缘上的这种变化可以用微分算子检测出来，通常用一阶或二阶导数来检测边缘。不同 的是，一阶导数认为最大值对应边缘位置，而二阶导数则以过零点对应边缘位置。
面向工业的机器视觉检测实验报告
面向工业的机器视觉检测实验报告一、实验背景在现代工业生产中，产品质量的检测和控制是至关重要的环节。
传统的人工检测方法不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果的准确性和稳定性难以保证。
随着机器视觉技术的不断发展，其在工业检测领域的应用越来越广泛。
机器视觉检测系统具有非接触、高精度、高速度、自动化等优点，能够有效地提高生产效率和产品质量。
本次实验旨在研究机器视觉检测技术在工业生产中的应用，评估其检测效果和性能，并为实际应用提供参考依据。
二、实验目的1、了解机器视觉检测系统的组成和工作原理。
2、掌握机器视觉检测系统的搭建和调试方法。
3、研究机器视觉检测技术在工业产品检测中的应用，包括缺陷检测、尺寸测量、形状识别等。
4、评估机器视觉检测系统的检测精度、速度和稳定性。
5、分析机器视觉检测技术在工业应用中存在的问题和挑战，并提出改进措施和建议。
三、实验设备和材料1、机器视觉检测系统：包括相机、镜头、光源、图像采集卡、计算机等。
2、实验样品：选择了一批具有代表性的工业产品，如电子元件、机械零件、塑料制品等。
3、检测工具：如卡尺、千分尺等，用于对比和验证机器视觉检测结果。
四、实验原理机器视觉检测技术是通过相机获取被测物体的图像，然后利用图像处理算法对图像进行分析和处理，提取出有用的信息，如物体的形状、尺寸、颜色、纹理等，从而实现对物体的检测和识别。
其基本流程包括图像采集、图像预处理、特征提取、目标识别和检测结果输出等。
五、实验步骤1、系统搭建（1）根据实验需求选择合适的相机、镜头和光源，并进行安装和调试，确保能够获取清晰、高质量的图像。
（2）将相机通过图像采集卡与计算机连接，安装好驱动程序和图像处理软件。
2、图像采集（1）将实验样品放置在检测平台上，调整相机的位置和角度，使样品能够完整地出现在相机的视野中。
（2）设置合适的曝光时间、增益和帧率等参数，采集多幅图像。
3、图像预处理（1）对采集到的图像进行去噪、增强、二值化等预处理操作，提高图像的质量和对比度。
机器视觉 实验指导书 2010-2011-2(王海晖).
《机器视觉》实验指导书实验一电子元件插针引脚测量实验(一实验类型:验证性实验(二实验目的:通过该实验使得学生掌握如何建立被测量工件对象的基本检测步骤, 包括工件定位、光源调整、焦距调节等图象测量, 进而掌握工件尺寸测量可视化组态编程方法和技术, 掌握如何对多插针相关尺寸参数同时测量的新方法, 建立被测量插针的基本检测框架, 进而扎实掌握插件多针尺寸、针间距及针宽度测量新技术, 具备解决实际复杂插件多针参数视觉测量的技术难题。
(三实验要求:熟练掌握:用 Halcon 平台测量的步骤学生分组人数:1人 /组(四实验内容:【实验内容】测量如图 1-1 所示电子插件插针参数尺寸(a (b图 1-1 :开关(a 需要测量开关引脚的宽度及相互之间的距离。
(b 确定检测边缘的矩形感兴趣区。
【实验原理】1、单个相机的影像截取控制流程如 a 所示,实验中,采用单相机采集图像,对应的图像处理算子类型为:open_framegrabber (Name, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 'default', -1, 'default', -1, 'default','default', Board0, -1, -1, FGHandle0 grab_image (Image0, FGHandle02、算子说明:1 open_framegrabber函数功能 :打开并设置一个图像采集器调用格式 :open_framegrabber ( : : Name , HorizontalResolution, VerticalResolution, ImageWidth, ImageHeight, StartRow, StartColumn, Field, BitsPerChannel, ColorSpace, Generic , ExternalTrigger, CameraType, Device, Port, LineIn : FGHandle参数 :Name--Halcon 图像采集接口。
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机器视觉实验
实验一、图像的读入与显示
实验要求：
1、熟悉Matlab环境。
掌握命令窗口、编辑窗口、命令帮助、设置当前路径等方法；
2、掌握Matlab函数的定义方法。
在编辑窗口中定义函数，通过命令窗口实验函数调用；
3、掌握图像文件的读入、显示方法。
4、利用VC++与OpenCV实现（任选）。
实验二、图像增强
实验要求：
1、在空间域，针对椒盐噪声、高斯噪声等情况，编写去噪函数；
2、在变换域（傅里叶变换或小波变换），针对椒盐噪声、高斯噪声等情况，尝试编写去噪
函数（任选）；
3、特殊情况下的图像增强（条带噪声、低对比度等），尝试编写去噪函数（任选）。
4、利用VC++与OpenCV实现（任选）。
实验三、图像分割
实验要求：
1、针对具有较高对比度的图像，编写图像分割函数；
2、针对具有较低对比度的图像，编写图像分割函数（可以先进行图像增强）；
3、特殊情况下的图像分割（绿色因子法、视觉显著性等），尝试编写分割函数（任选）。
4、利用VC++与OpenCV实现（任选）。
实验四、图像目标特征提取
实验要求：
1、对分割后得到的二值图像，利用形态学操作进行预处理（去除小目标、断裂的连接）；
2、对处理后的二值图像，编写函数实现形状特征、颜色特征提取；具体特征自己定；
3、对处理后的二值图像，编写函数实现SIFT特征提取（任选）；
4、利用VC++与OpenCV实现（任选）。
实验五、图像目标分类
实验要求：
1、制作用于分类器训练的样本数据；
2、对样本数据提取特征，训练SVM分类器；
3、对训练好的SVM分类器进行验证；
4、利用VC++与OpenCV实现（任选）。
综合实验（可选）
实现从图像读入（可以是从文件读入，也可以是实时接收相机采集的数据）、增强、分割、特征提取、目标识别（或分类），直到根据识别结果控制相应机构作出动作（可模拟实现）这样一个机器视觉系统（比如水果分级系统，建议用VC++和OpenCV实现）。