如何學習機器視覺以及什麼是機器視覺演算法

在與大家溝通的過程中，我發現了乙個問題，我一直想說出來。 但通常真相並不那麼令人愉快，所以總是有一些猶豫。 但仔細想想，既然大家的目的只是討論問題、交流意見，說出來應該無妨。

問題是：我發現，我在中國從事這個行業（機器視覺）的朋友，有80%的人都走錯了路。

這種感覺來自人們在論壇上提出的問題。 因為。 在論壇上看到很多朋友問的問題，真是太荒謬了。

荒謬並不意味著提出的問題過於簡單和幼稚，而是提出的問題看起來像是從書本上複製出來的，在實際情況中沒有遇到。 換句話說，論壇中的大多數人只是在紙上談兵，很少有人真正開發自己的視覺系統。 我之所以這樣說，是因為作為開發人員的人永遠無法提出一些奇怪的問題。

更深入一點，似乎中國的朋友只喜歡啃書，不願意（或者可能懶得）這樣做。

國內外機器視覺的發展是不同的。 在我個人看來，只有先了解雙方的差異，才能解釋如何開始學習。 國外機器視覺發展到今天，已經從“一攬子到一到一站”的工序發展到乙個精細分工的階段。

由於空間問題。 這個行業是如何從“一攬子到最後”發展到詳細分工的，我就不多說了。

總之，國外機器視覺發展到今天可以清楚地分為三個部分：

1.底層開發部分。

2.二次開發部分。

3.最終用途部分。

所以在國外，從事這個行業的人，現在可以簡單明瞭地分為三類人：

1. 從事底層開發的人（從事底層開發的人）。 2.從事二次開發的人（從事二次工作的人）。

3. 使用和操作機器視覺系統的人員（從事最終用途工作的人員）。

機器視覺。 演算法的基本步驟;

1.影象資料解碼。

2.影象特徵提取。

3. 識別影象中的目標。

機器視覺是人工智慧的乙個分支，發展迅速。

簡單地說，機器視覺就是使用機器代替人眼進行測量和判斷。

機器視覺系統通過機器視覺產品（即影象採集裝置，分為CMOS和CCD）將採集到的目標轉換為影象訊號，傳輸到專用的影象處理系統，獲取被拍攝目標的形態資訊，並根據畫素分布、亮度、 顏色和其他資訊;影象系統對這些訊號進行各種計算，提取目標的特徵，然後根據判別結果控制裝置在現場的動作。

現在有很多公司做目視檢查，國內外都有，很多都很好。

可提供完整的機器視覺軟體解決方案，也可為客戶提供演算法級定製，覆蓋所有工業應用領域，應用範圍廣。 機器視覺的應用會越來越多，因為計算水平越來越高，可以處理更複雜的視覺演算法; 事實上，很多事情，包括現在流行的GPS，都是由外國公司首先完成的，程式是由中國人外包的;

我個人認為光機電的應用已經非常成熟，不會有新的東西。

影象預處理演算法：

1.影象梯度演算法 Sobel， Scharr

2.角落檢測演算法 Harris

3.邊緣檢測演算法精明

直線檢測演算法

影象特徵處理演算法：

尺度不變特徵變換）。

加速穩健功能）。

梯度直方圖）。

直方圖）區域性二進位模式）。

6.Brute-Force（蠻力特徵匹配）機器學習的常用演算法：

最近鄰）支援向量機）。

mean） 級聯分類器。

隨機森林） 6決策樹邏輯回歸）。

8.gmm（高斯混合模型）。

自組織對映）。

匹配矩陣）卷積神經網路）。

理論與實踐的結合。

機器視覺系統最基本的特點是提高生產的靈活性和自動化程度。 在一些不適合人工工作或人工視覺難以滿足要求的危險工作環境中，機器視覺常被用來代替人工視覺。 同時，在大規模重複工業生產過程中，採用機器視覺檢測方法可以大大提高生產的效率和自動化程度。

2011年，中國機器視覺市場進入後增長調整期。 與2010年的快速增長相比，雖然增速有所下降，但仍保持較高水平。 2011年，我國機器視覺市場規模為1億元，同比增長，增速較2010年下降1個百分點，其中智慧型相機、工業相機、軟體和板卡保持不低於30%的增長率，光源也達到了增速，遠高於我國整體自動化市場增速。

電子製造業仍然是需求快速增長的主要驅動力。 2011年，機器視覺產品電子製造業的市場規模為1億元，呈增長態勢。 達到了城市份額。

電子製造、汽車、製藥和包裝機械佔據了機器視覺市場份額的近70%。

典型的工業機器視覺系統包括：光源、鏡頭（定焦鏡頭、變焦鏡頭、遠心鏡頭、顯微鏡鏡頭）、相機（包括CCD相機和COMS相機）、影象處理單元（或影象採集卡）、影象處理軟體、監視器、通訊輸入輸出單元等。