机器视觉的应用-linux内核设计与实现 原书第3版 完整版带书签目录下载

1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备 成像设备：摄像机、红外线、激光、超声波、X 射线、CCD、数字扫描仪、 超声成像、CT 等 数字化设备 2 低层视觉（预处理）：对输入的 原始图像进行处理（滤波、增强、边缘检测），提取角 点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉：恢复场景的深度、表面法线，通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理 分析。系统标定 4 高层视觉：在以物体为中心的坐标系中，恢复物体的完整三维图，识别三维物体，并 确定物体的位置和方向。 5 体系结构：根据系统模型（非具体的事例）来研究系统的结构。（某时期的建筑风格— 据此风格设计的具体建筑） 1.3 机器视觉的应用 工业检测—文件处理，毫微米技术—多媒体数据库。 许多人类视觉无法感知的场合，精确定量感知，危险场景，不可见物感知等机器视觉更 显其优越十足。 1 零件识别与定位