机器视觉算法笔记
机器视觉的算法与应用研究
机器视觉的算法与应用研究机器视觉是近年来“人工智能”领域中备受关注的一个分支，它是指利用电脑和各种传感器代替人眼对物体和环境的视觉功能进行识别、分析、处理等操作。
这一技术的广泛应用，赋予它丰富的商业价值。
我们来看看机器视觉的算法和应用。
一、算法1.1、模板匹配模板匹配是机器视觉中最常用的算法之一，它是一种基于像素点灰度值比较的算法。
具体地，模板匹配将输入图像的每个像素与预设特征模板做比较，并给出匹配程度的度量。
通过不断地移动和旋转模板，再在整个图像中不断搜索，可以找到最佳匹配的结果。
模板匹配广泛应用于目标检测、目标定位、特征提取等领域。
1.2、特征提取特征提取是机器视觉中非常重要的算法之一，它是指从图像中提取出能够刻画目标信息的特征，让计算机能够更好地理解和处理图像内容。
特征提取的方法很多，包括局部二值模式（LBP）、霍夫变换、SIFT、SURF、HOG等。
其中，SIFT和SURF算法在计算机视觉领域的应用最为广泛。
它们不仅可以用于目标检测、图像匹配等领域，还可以用于人脸识别、虹膜识别等领域。
1.3、分类算法分类算法是机器视觉中另一个重要的算法，它是指通过对输入数据进行分类学习，将其划分到不同的类别中。
常见的分类算法有支持向量机（SVM）、人工神经网络、朴素贝叶斯分类器等。
分类算法广泛应用于目标识别、图像分割、医学诊断等领域。
二、应用2.1、安防应用机器视觉在安防监控领域的应用非常广泛。
通过高清摄像头、智能分析系统等技术手段，可以对人、车、物进行自动识别和监测。
这些监控设备可以对突发事件发出警报，防止各种犯罪行为的发生。
比如，银行、商店、停车场等场所都广泛应用安防监控系统，确保了人员和物品的安全。
2.2、自动驾驶随着人们对自动驾驶技术的需求变得越来越高，机器视觉在自动驾驶领域的应用越来越重要。
自动驾驶车辆需要通过各种传感器和摄像头来感知周围环境，进行自我定位和路径规划。
机器视觉技术可以对车辆所处的交通环境、道路情况等进行准确判断，从而实现自动驾驶。
机器视觉的算法原理与实现方法
机器视觉的算法原理与实现方法机器视觉是一种使用计算机和相机等设备进行图像及视频处理的技术，广泛应用于工业自动化、智能交通、医学影像、安全监控等领域。
为了实现机器视觉的自动化处理，需要借助算法来实现图像数据的提取、分析和识别。
本文将介绍机器视觉的算法原理和实现方法。
一、图像处理算法原理1. 图像获取与预处理图像处理的首要任务是获取图像数据，并对图像进行预处理，以提高图像质量和减少噪声干扰。
图像获取可通过相机等设备采集图像，预处理包括图像去噪、图像增强、图像平滑等操作。
预处理的目的是提供清晰、准确的图像数据供后续算法处理。
2. 特征提取与表示特征提取是机器视觉中的关键环节，用于从图像数据中提取代表性的特征，以便后续的图像识别和分析。
常用的特征提取算法包括边缘检测、角点检测、尺度不变特征变换（SIFT）等。
特征表示可以将提取出的特征进行描述和编码，以便于后续的匹配和识别。
3. 目标检测与跟踪目标检测算法用于从图像中定位和识别感兴趣的目标物体。
常用的目标检测算法包括基于颜色、形状、纹理等特征的方法，如背景建模法、Haar特征级联分类器等。
目标跟踪算法用于在视频序列中追踪目标物体的位置和运动轨迹，常用的算法有卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
4. 图像分割与分析图像分割是将图像划分为若干个具有相似特征的区域，以便进行局部分析和处理。
常用的图像分割算法包括阈值分割、边缘分割、基于聚类的方法等。
图像分析可以对分割后的区域进行形状、颜色、纹理等特征的分析，从而实现对图像内容的深入理解和描述。
二、机器视觉的实现方法1. 传统机器视觉方法传统的机器视觉方法主要基于图像处理和模式识别技术，采用人工设计的特征提取算法和机器学习方法。
这些方法依赖于人工构建的特征和分类器，具有较好的准确性和鲁棒性。
常见的传统机器视觉方法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。
2. 深度学习方法近年来，深度学习在机器视觉领域取得了重大突破。
机器视觉常见算法
机器视觉常见算法机器视觉是一种利用计算机视觉技术，对图像或视频进行分析与理解的技术，广泛应用于人脸识别、图像检测、图像分割、目标跟踪和医学影像等领域。
在机器视觉领域中，常见的算法包括边缘检测、图像分割、特征提取和目标识别等。
下面将详细介绍这些常见的机器视觉算法。
边缘检测是机器视觉中常用的初级图像处理方法，其目的是找到图像中明显的边缘。
常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny边缘检测算法。
Sobel算子基于图像的梯度信息，通过对图像进行一阶偏导得到边缘信息。
Prewitt算子也是一种基于梯度的边缘检测方法，其计算方式与Sobel算子类似。
Canny边缘检测算法是一种基于多阶段处理的边缘检测方法，通过高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值等步骤来提取图像的边缘。
图像分割是将图像分割成不同的区域或物体的过程。
常见的图像分割算法包括基于阈值的分割、基于聚类的分割和基于边缘的分割。
基于阈值的分割算法将图像根据灰度阈值进行分割，其中最常用的算法是Otsu算法和基于区域生长的分割算法。
基于聚类的分割算法将图像像素分为不同的类别，如K-means 算法和谱聚类算法。
基于边缘的分割算法利用图像中的边缘信息进行分割，如基于水平集的分割算法和基于GrabCut的分割算法。
特征提取是将图像中的信息转化为数值特征的过程，常用于后续的目标识别和图像检测任务中。
常见的特征提取算法包括HOG特征、SIFT特征和CNN特征。
HOG特征（方向梯度直方图）是一种用于物体检测的特征描述子，通过计算图像中局部区域的方向梯度直方图来表达图像的特征。
SIFT特征（尺度不变特征变换）是一种用于图像匹配和目标识别的局部特征描述子，通过计算图像中的尺度和旋转不变的特征点来表达图像的特征。
CNN特征（卷积神经网络特征）是一种通过卷积神经网络提取图像特征的方法，具有较高的识别准确率。
目标识别是机器视觉中的核心任务之一，主要通过对图像中的目标进行分类或定位来实现。
机器视觉课程复习（算法及概念）
机器视觉课程复习（算法及概念）均值滤波其采用的主要方法为邻域平均法。
线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y）。
不足之处：不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。
高斯滤波高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。
对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。
具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。
低通滤波低通滤波(Low-pass filter) 是一种过滤方式，规则为低频信号能正常通过，而超过设定临界值的高频信号则被阻隔、减弱。
高通滤波高通滤波(high-pass filter) 是一种过滤方式，规则为高频信号能正常通过，而低于设定临界值的低频信号则被阻隔、减弱。
Roberts算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，他采用对角线方向相邻两象素之差近似梯度幅值检测边缘。
检测垂直边缘的效果好于斜向边缘，定位精度高，对噪声敏感,无法抑制噪声的影响。
中值滤波基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。
方法：用某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。
离散傅里叶变换是连续傅里叶变换在时域和频域上都离散的形式，将时域信号的采样变换为在离散时间傅里叶变换（DTFT）频域的采样。
在形式上，变换两端（时域和频域上）的序列是有限长的，而实际上这两组序列都应当被认为是离散周期信号的主值序列。
深入学习机器视觉的算法和图像处理技术
深入学习机器视觉的算法和图像处理技术一、引言随着计算机技术的飞速发展，机器视觉作为一门重要的技术领域也逐渐受到人们的重视。
机器视觉的核心是通过算法和图像处理技术让计算机具备感知和理解图像的能力，以实现与人类视觉相似的功能。
本文将深入学习机器视觉的算法和图像处理技术，并分为几个章节进行介绍。
二、图像传感与获取技术要进行有效的机器视觉处理，首先需要获得高质量的图像数据。
图像传感与获取技术包括传感器技术、摄像机模型、图像预处理等方面。
传感器技术主要包括光传感器、CMOS和CCD传感器等，它们能够将光信号转化为电信号，进而形成数字图像。
而在摄像机模型方面，根据实际应用需求选择合适的模型以获取更准确的图像信息。
图像预处理技术则包括图像去噪、色彩校正、几何矫正等，通过对图像进行预处理，可以提高后续图像处理算法的效果。
三、图像识别和分类算法图像识别和分类算法是机器视觉中的关键环节。
图像识别涉及从图像中自动识别出某种特定目标或目标属性的过程，而图像分类则是将图像分为不同的类别。
常用的图像识别和分类算法包括传统的特征提取与描述算法（如SIFT、SURF等）、深度学习算法（如卷积神经网络）等。
特征提取与描述算法通过提取图像的局部特征，然后对其进行匹配，以实现图像识别和分类。
而深度学习算法则能够利用神经网络对图像进行端到端的学习和分类，目前在图像识别任务上取得了很好的效果。
四、图像语义分割和目标检测图像语义分割和目标检测是机器视觉中另一个重要的研究方向。
图像语义分割通过对图像中的每个像素进行标记，实现对图像的细粒度分割。
常用的算法包括传统的GrabCut算法、基于条件随机场的算法以及基于深度学习的算法等。
而目标检测则是识别图像中是否存在特定目标，并给出其位置和边界框。
常用的目标检测算法包括传统的Haar-like特征结合级联分类器的方法、基于深度学习的算法（如R-CNN、Fast R-CNN等）。
这些算法在目标检测领域取得了显著的进展。
机器视觉算法基础
机器视觉算法基础机器视觉是一种通过计算机对图像或视频进行处理和分析，使计算机能够“看”的技术。
机器视觉算法是实现机器视觉的关键，它通过处理图像数据，提取特征和进行分类来实现对图像的理解和分析。
1. 图像处理算法：图像处理是机器视觉算法的基础，它主要包括对图像进行去噪、增强、模糊、滤波等处理。
常用的图像处理算法有拉普拉斯算子、Sobel算子、高斯平滑等。
2.特征提取算法：特征提取是机器视觉算法的核心，它通过对图像进行特征提取，将图像转化为可以用于分类或识别的特征向量。
常见的特征提取算法有边缘检测算法、角点检测算法、纹理特征提取算法等。
3. 目标检测算法：目标检测是机器视觉中的一个重要任务，它主要用于检测图像中的目标并标定其位置。
常见的目标检测算法有Haar特征级联、HOG特征+SVM、深度学习中的R-CNN、YOLO等。
4.图像分割算法：图像分割是将图像划分为若干个具有独立语义的区域的过程，它是很多图像处理和图像理解任务的前置步骤。
常见的图像分割算法有基于阈值的分割算法、基于区域的分割算法、基于边缘的分割算法等。
5. 目标识别与分类算法：目标识别与分类是机器视觉中的核心任务之一，它主要用于将图像中的目标识别出来并进行分类。
常见的目标识别与分类算法有SVM、Boosting、深度学习中的CNN等。
6.全景图像拼接算法：全景图像拼接是将多张图像拼接成一张全景图像的过程，它在虚拟现实、增强现实等领域有着广泛的应用。
常见的全景图像拼接算法有特征匹配、RANSAC算法、图像融合算法等。
7.三维重建算法：三维重建是将二维图像或视频恢复为三维场景的过程，它在计算机辅助设计、虚拟现实等领域有着重要的应用。
常见的三维重建算法有立体视觉匹配算法、结构光三维重建算法、飞行时间法三维重建算法等。
以上只是机器视觉算法中的一部分基础算法，机器视觉的发展离不开这些基础算法的支撑。
随着深度学习的发展，越来越多的神经网络算法应用于机器视觉中，进一步推动了机器视觉的发展。
机器视觉中的常用算法和应用
机器视觉中的常用算法和应用机器视觉是一种能够让计算机感知和识别现实世界的技术，在许多领域都有着广泛的应用。
机器视觉中的算法种类繁多，每一种算法都有其独特的优势和适用场景。
本文将从常用算法和应用两个方面来探讨机器视觉的发展现状和未来趋势。
常用算法1.边缘检测边缘检测是机器视觉中最常用的算法之一。
它的思想是在图像中寻找灰度或颜色变化比较剧烈的地方，以此作为目标物体的边界。
边缘检测算法的基本思想是计算图像中像素灰度值的一阶和二阶导数，使用一些特定的技巧来检测边缘。
2.特征提取特征提取是机器视觉中的一个大类问题，它通常用于将高维的图像数据转化为低维的特征向量。
常用的特征提取算法包括：SIFT、SURF、ORB等。
这些算法的目标是通过识别图像中的显著特征来进行目标检测或分类。
3.目标检测目标检测是机器视觉中最重要的应用之一，其基本任务是在图像中确定物体的位置。
常见的目标检测算法有：RCNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。
这些算法能够精准地识别图像中的物体，并给出其对应的位置坐标。
4.图像分割图像分割是指将图像分成若干互不重叠的区域。
这个过程通常用于提取出图像中的不同物体或区域，进而进行处理。
一些常用的图像分割算法包括：Mean Shift、GrabCut、Felzenszwalb等。
应用1.人脸识别人脸识别是机器视觉中最重要的应用之一。
它通常使用多种算法来实现，包括特征提取、目标检测、模型匹配等多种技术。
在人脸识别应用中，能够实现高精度和实时性的算法，是未来的发展方向。
2.自动驾驶自动驾驶是机器视觉中的一个非常具有挑战性的应用。
它的目标是实现车辆自动化控制，包括自动驾驶、自动避障、智能导航等。
该应用需要依赖多种算法，如目标检测、跟踪、预测等技术。
3.医学诊断医学诊断是机器视觉中的另一个应用领域。
它依赖于图像分析和诊断技术，可以实现精确的诊疗。
除了X光片和CT扫描之类的显像技术，MRI等医学影像技术也有着广泛应用。
机器视觉行业知识点总结
机器视觉行业知识点总结在这篇文章中，我们将对机器视觉行业的一些知识点进行总结和梳理，以帮助读者更好地理解这一领域的发展和应用。
一、机器视觉的基本原理1.图像采集和传感器技术图像采集是机器视觉系统的第一步，也是至关重要的一步。
图像传感器的选择将直接影响到后续的图像处理和分析效果。
常见的图像传感器有CCD（Charge-Coupled Device）和CMOS（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）两种类型，它们在成本、灵敏度和分辨率等方面各有优劣。
2.图像预处理图像预处理包括对图像进行去噪、增强、滤波、边缘检测等操作，目的是减少图像中的噪声和干扰，从而提高后续的图像处理和分析效果。
3.特征提取和描述特征提取和描述是机器视觉系统中的关键步骤，它涉及到对图像中的特征进行提取和描述，常用的特征包括边缘、角点、纹理等。
特征提取和描述的质量将直接影响到后续的目标检测、识别和跟踪效果。
4.目标检测、识别和跟踪目标检测、识别和跟踪是机器视觉系统中的核心任务之一，它涉及到对图像中的目标进行定位、识别和跟踪。
常见的目标检测和识别算法包括Haar特征、HOG特征、深度学习等技术。
5.应用领域机器视觉技术在工业自动化、智能制造、医疗影像诊断、交通监控、安防监控等领域都有广泛的应用。
其中，工业自动化是机器视觉技术应用最为广泛的领域之一，它包括产品的质量检测、组装线的监控、机器人视觉导航等方面。
二、机器视觉的发展趋势1.深度学习与机器视觉深度学习作为机器学习的一种方法，在图像识别和分析领域表现出了强大的能力，因此也在机器视觉领域得到了广泛的应用。
通过深度学习技术，机器视觉系统可以更准确地识别和分析图像中的目标，实现更高水平的自动化。
2.智能传感器与机器视觉智能传感器集成了传感器、处理器和通信接口等功能，它可以直接在传感器端进行数据的处理和分析，从而减轻了计算机端的负担。
智能传感器的发展将进一步推动机器视觉系统的智能化和自动化。
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1、相机的信噪比、SNR=1时（光强可探测到的最小光强，绝对灵敏度），动态增益为光强.sat/光强.min（dB/位），量子效率是波长的函数：η=η（λ）--CCD比CMOS灵敏，动态范围大。
2、数据结构：图像、区域和亚像素轮廓图像：彩色摄像机采集的是每个像素对应的三个采样结果（RGB三通道图像）、图像通道可被看作一个二维数组，设计语言中的表示图像的数据结构；两种约定：离散函数（点对点）R→R n、连续函数：R2→R n。
区域：可以表示一幅图像中一个任意的像素子集，区域定义为离散平面的一个任意子集：R ∈Z2，将图像处理闲置在某一特定的感兴趣区域（一幅图像可被看作图像所有像素点的矩形感兴趣区域）。
二值图像特征区域：用1表示在区域内的点，用0表示不在区域内的点；行程表示法：每次行程的最小量的数据表示行程的纵坐标、行程开始和行程结束对应横坐标值。
行程编码较二值图像节省存储空间（行程编码保存在16位整数，须要24个字节，而采用二值图像描述区域，每个像素点占1个字节，则有35个字节）。
行程编码保存的只是区域的边界。
为描述多个区域，采用链表或数组来保存采用形成编码描述的多个区域，每个区域的信息是被独立保存和处理的。
亚像素轮廓：比像素分辨率更高的精度（亚像素阈值分割或亚像素边缘提取）。
轮廓基本上可被描述成多表型，然后用排序来说明哪些控制点是彼此相连的，在计算机里，轮廓只是用浮点数表示的横和纵坐标所构成的数组来表示。
3、图像增强：硬件采集的图像质量不好，可应用软件进行增强。
灰度值变换：由于光源照明的影响，局部的图像会产生对比度与设定值不一致，需要局部的去增强对比度。
为提高变换速度，灰度值变换通常通过查找表（LUT）来进行（将灰度输入值变换后输出保存到查找表中），最重要的灰度值变换是线性灰度值比例缩放：f(g)=ag+b（ag 表示对比度，b表示亮度）。
为了自动获取图像灰度值变换参数a、b的值，通过图像感兴趣区域的最大与最小灰度值设置出a、b的值（灰度值归一化处理）。
灰度直方图表示某一灰度值i出现的概率。
对于存在很亮和很暗的区域，图像归一化时需要去除一小部分最暗、最亮的灰度值（用2个水平线截取区域），再进行图像归一化处理，将对比度提高（鲁棒的灰度归一化处理）。
辐射标定：传感器收集的能量与图像实际灰度值的关系是非线性时候（一般需要是线性的，提高某些处理算法的精确度），对非线性相应求其逆响应的过程就是辐射标定。
取q=？对响应函数求逆运算得到线性响应，求q的过程既是标定。
图像平滑：抑制由于多种原因产生的图像噪声（随即灰度值）。
干扰后灰度值=图像灰度值+噪声信号（将噪声看作是针对每个像素平均值为0且方差是б2的随机变量），降噪方法之一、时域平均法，采集多幅图像进行平均，标准偏差将为原来的1/根号n，求的平均值后，将任意一幅图像减去平均，即为该幅图像的噪声；方法之二、空间平均操作法，通过像素数(2n+1)*(2m+1)的一个窗口进行平均操作，会使边缘模糊（计算量非常大，进行(2n+1)*(2m+1)次操作）；方法之三、递归滤波器，在前一个计算出的值的基础上计算出新的值，较方法一速度快了30倍；满足所有准则（平滑程度准则t，以及XXs滤波）的高斯滤波器：高斯滤波器是可分的，所以可以非常高效率的被计算出来，能够更好地抑制高频部分。
若更关注质量，则应采用高斯滤波器；若关注执行速度，首选使用均值滤波器。
傅里叶变换：将图像函数从空间域转变到频率域，可以再进行频率高低的滤波操作平滑。
4、插值算法：图像被放大不清晰时，通过插值增加放大的增多的像素最近像素插值算法：最近像素插值算法(Nearest Neighbour Interpolation)是最简单的一种插值算法，当图片放大时，缺少的像素通过直接使用与之最接近的原有像素的颜色生成，也就是说照搬旁边的像素，这样做的结果是产生了明显可见的锯齿；双线性插值算法：双线性插值算法(Bilinear Interpolation)输出的图像的每个像素都是原图中四个像素(2×2)运算的结果，这种算法极大程度上消除了锯齿现象；双三次插值算法：双三次插值算法(Bicubic Interpolation)是上一种算法的改进算法，它输出图像的每个像素都是原图16个像素(4×4)运算的结果，这种算法是一种很常见的算法，普遍用在图像编辑软件、打印机驱动和数码相机上。
分形算法：分形算法(Fractal Interpolation)是Altamira Group 提出的一种算法，这种算法得到的图像跟其他算法相比更清晰、更锐利。
这些算法主要应用在图像变换操作中。
5、特征提取：区域的矩作为特征量，要对分割出来的区域进行操作，需要确定一个或多个特征量（特征），区域特征是能够从区域自身提取出来的特征；灰度值特征还需要图像中区域内的灰度值；轮廓特征是基于轮廓坐标的。
区域特征：区域的面积就是区域内所有点的总和，对于二值图像累加项较行程要多得多 ,1,00,1(,)1,)p q p q r c R u r c n n a ∈=-->∑求出重心（归一化的矩推导出重心（p+q ≥2）时，有：,1,00,1(,)1()(-)p q p q r c R u r n c n a ∈=-∑（二阶中心距）通过计算椭圆的长轴、短轴与水平夹角或者矩形的长宽和方位为确定区域大小和方位。
在一定区域内，一个点集的凸包就是包含了区域内所有点的最小凸集（如果任意两点练成的直线上的所有点都在点集中，这个点集就是凸集），所以可以利用凸包来确定某区域（面积与该区域凸包比值为凸性）；然后再跟踪区域边界获取一个轮廓，获取到轮廓线段的欧几里得距离，进行求和就得到轮廓长度L,加上面积a 引出紧性概念2/(4)c L a π=。
灰度值特征：先引出区域内最大最小灰度值，在两个不同参考区域内计算平均灰度值可测量出线性亮度变化，从而计算一个线性灰度值变换（平均灰度值是一个统计特征，另一个统计特征是灰度值的方差和标准偏差。
（基于矩的灰度值特征与相应的局域矩的区域特性非常相似）使用区域的特征函数作为灰度值时，灰度值矩就被简化为区域矩（特征函数被用来解释1为像素在区域内，0为像素在区域外，在处理小物体上，灰度值矩能得到准确度更好地处理结果）；定义一个模糊隶属关系：灰度值低于北京灰度值最小值的每个像素，其隶属关系值为0，高于前景灰度值最大值的每个像素，关系为1，灰度值落在此范围内，其隶属关系通过线性插值得到，而这一计算过程需要使用浮点图像，所以将隶属关系值按比例放大到一个b 位整数图像上（一般8位），再通过计算灰度值矩和中心灰度矩判断区域特征。
轮廓特征：亚像素精度轮廓长度的计算容易些，因为轮廓已经用于控制点(,)i i r c ，假设一个闭合轮廓通过11(,)(,)n n r c r c =来表示，R 表示轮廓围绕的亚像素精度区域，则（p,q ）阶矩被定义为：,(,)p q p q r c R m r c d rd c ∈=⎰⎰，与区域矩类似，可定义归一化的矩和中心距。
轮廓的面积和重心计算公式为：11112i i i i ni a r c r c --==-∑重心： 1,011111()()6i i i i i in i n r c r c r r a ---==-+∑0,111111()()6i i i i i i n i n r c rc c c a ---==-+∑6、摄像机标定：是准确测量目标物体的必要过程，由于每个镜头的畸变都不一样，通过标定校正镜头畸变，同时可以得到在世界坐标系中目标物体米制单位的坐标。
建立摄像机模型（线阵摄像机）：1(,,......)w n p P c c π=标定就是确定摄像机参数1,......n c c 的过程。
线阵摄像机的摄像机模型：运动向量(,,)T x y z v v v 世界坐标系——>摄像机坐标系——>图像坐标系（变换关系）。
线阵相机中，由于目标与相机的相对运动以及镜头的畸变，会使得目标（世界坐标系）的点投影到图像坐标系时产生错位。
九个参数(,,,,,,,,)x y x y x y z f k s s c c v v v 为摄像机的内参，它们确定了摄像机从三维空间到二维图像的投影关系。
主要的影响因素有：镜头畸变以及运动与相机不匹配或者方向不符。
标定过程：为了进行摄像机标定，必须已知世界坐标系中足够多三维空间点的坐标，找到这些空间点在图像中的投影点的二维坐标，然后再通过它们确定其它参数。
利用平面标定板进行标定精确：易于操作、精度高并且可应用在背光照明中；步骤；将标定板利用阈值分割与背景分割出来，找到含m*n 个孔洞区域——>利用亚像素边缘提取标定板各个圆点的边缘，将提取边缘拟合成椭圆——>基于椭圆的最小外界四边形可以很容易的确定标定标记与它们在图像中投影之间的对应关系，再根据四边形边角来确定方向从而确定了标定标记及其投影关系——>确定标记中心点m i 与通过投影计算得到的坐标(,)i M c π之间的距离最小化来确定参数：21()||(,)||min ni i i d c X m M c π==-∑—>（k=mn 是标定板上标记的数量。
内参可以通过摄像机及镜头的参数说明得到，而外参则需要通过之前椭圆尺寸的到一个初始值（最优化过程）。
在标定时，需要采集多幅图像多个不同标记进行标定，因为摄像机模型参数不是唯一解，可以成倍放大或者缩小（简并性），为使精度更高，所有图像中标定板的位置应该覆盖图像的四个角（畸变性最高）。
摄像机参数的准确度：（避免简并性）主距、焦距、径向畸变等参数的不唯一性，需要通过对多幅图像的标定确定各自参数（相关性：每幅图像都对相机参数有着制约性），最终确定出一最准确参数。
7、模板匹配：为经常发生变化的物体提供此类被测物体原型即可对系统进行简单配置，从而可以寻找所有类型的目标物的方法。
计算模板的所有相关位姿与图像各个位置之间的相似度（该项目总体是目标位姿的平移），该模式也可以确定图像中含有多少个目标物。
三个关键词：一幅图像、感兴趣区域、相似度基于灰度值的模板匹配：(,){(,),(,);(,)}s r c s t u v f r u c u u v T =++∈（s 为相似度，t 为模板各点的灰度值，f 为图像感兴趣区域的灰度值），最简单的方法是计算模板与图像之间差值的绝对值的总和或所有差值的平方和（当然必须选择一个阈值提取基准位置）。
相似则相似度量为0，不相似则相似度量大于0，该方法受光照影响较大；不受光照线性变化影响的相似度量是归一化相关系数（通过模板与图像的平均灰度值及所有像素灰度值的方差）度量值ncc(r,c)=±1时，模板与图像之间才完全匹配，设定阈值判断是否能达到完全匹配。