摘要： 一 读取的3种方式： read_image( image,'filename') //image 是输出对象，后面是输入文件的路径和名称 read_image( image,'filename') //image 是输出对象，后面是输入文件的路径和名称 读取多图： 1，申明一个数组，分别保存路径 I 阅读全文

摘要： 在机器视觉检测时，经常会遇到需要检测反光的物品，例如：金属、铝箔表面、反光膜片、光滑表面的物品等，这类物品都有同样的特点，就是会发出炫光，这样在检测的时候会影响被测物的特征提取，这个时候需要怎么处理呢？下面就给大家介绍一下如何解决机器视觉检测反光的问题： 1.反光物体检测的光源选型 （1）.采用低角 阅读全文

摘要： 假设有这么个页面布局的方法，依次对头部、主体和底部进行渲染，头部和底部是固定的内容，而主体需要额外请求。这里用Sleep模拟网络延时，Rendering方法其实也就是对Console.WriteLine的简单封装而已。。。PagePaint运行过后，结果是这样的： 挺正常的结果，但是Header渲染 阅读全文

摘要： 1、查登录权限 如果文件服务器没有为用户授权，那么用户自然就不能远程登录服务器系统了，为此笔者决定先仔细检查一下文件服务器系统是否为自己使用的登录账号，授予了远程登录权限。在进行这种检查时，笔者先是在文件服务器本地以系统管理员身份登录进去，依次单击该系统的“开始”/“程序”/“管理工具”/“服务器管 阅读全文

摘要： 举例: 我拥有(你的公钥,自己的私钥) 你拥有(我的公钥,自己的私钥) 用法1: 我用"自己的私钥"加密自己的内容 > 你用"我的公钥"可以解密我发给你的内容; 我可以用"你的公钥"解密你发给我的内容< 你用"自己的私钥"加密自己的内容; 用法2: 我用"你的公钥"加密自己的内容 >你用"自己的私钥 阅读全文

摘要： 阅读全文

摘要： 对于多线程运行环境以及Web框架下（其实也相当于多线程）Caffe运行缓慢的原因可能是仅在某一个线程中设置caffe.set_mode_gpu()。但是该操作不会影响其他线程，此时其他线程还是CPU模式，因此需要对每个线程都要设置GPU模式，即在线程调用的方法中调用一下caffe.set_mode_ 阅读全文

摘要： 各种坑!!想要做好,一定要自己一步步试,下载别人的总会出现各种问题. 步骤如下:(可以把这些文件打包在一个文件加下,分两个文件libs,include,一定要是自己的文件) 1 首先是配置caffe的VC++目录中的include和库文件。配置include lib dll都是坑，而且还分debug 阅读全文

摘要： http://ethereon.github.io/netscope/#/editor shift+enter 阅读全文

摘要： TensorFlow TensorFlow 是相对高阶的机器学习库，用户可以方便地用它设计神经网络结构，而不必为了追求高效率的实现亲自写 C++或 CUDA 代码。它和 Theano 一样都支持自动求导，用户不需要再通过反向传播求解梯度。其核心代码和 Caffe 一样是用 C++编写的，使用 C++ 阅读全文

摘要： 近年来，随着深度学习的崛起，计算机视觉得到飞速发展。目标检测作为计算机视觉的基础算法，也搭上了深度学习的快车。基于Proposal的检测框架，从R-CNN到Faster R-CNN，算法性能越来越高，速度越来越快。另一方面，直接回归Bounding Box的框架，从YOLO到SSD，在保持速度优势的 阅读全文

摘要： 在介绍Faster R-CNN之前，先来介绍一些前验知识，为Faster R-CNN做铺垫。 一、基于Region Proposal（候选区域）的深度学习目标检测算法 Region Proposal（候选区域），就是预先找出图中目标可能出现的位置，通过利用图像中的纹理、边缘、颜色等信息，保证在选取较 阅读全文

摘要： 论文：《Faster R-CNN: Towards Real-Time ObjectDetection with Region Proposal Networks》 摘要：算法主要解决两个问题： 1、提出区域建议网络RPN，快速生成候选区域； 2、通过交替训练，使RPN和Fast-RCNN网络共享参 阅读全文

该文被密码保护。 阅读全文

摘要： 一、制作数据集 1. 关于训练的图片 不论你是网上找的图片或者你用别人的数据集，记住一点你的图片不能太小，width和height最好不要小于150。需要是jpeg的图片。 2.制作xml文件 1）LabelImg 如果你的数据集比较小的话，你可以考虑用LabelImg手工打框https://git 阅读全文

摘要： 题注: 在win10下训练实在是有太多坑了,在此感谢网上的前辈和大神,虽然有的还会把你引向另一个坑~~. 最近，用faster rcnn跑一些自己的数据，数据集为某遥感图像数据集——RSOD，标注格式跟pascal_voc差不多，但由于是学生团队标注，中间有一些标注错误，也为后面训练埋了很多坑。下面 阅读全文

摘要： 安装教程 本篇博客将会教会你在Windows下配置py-faster-rcnn，请细心仔细阅读。说白了，Windows下配置这些东西就是一个坑。 安装配置Anaconda 由于py-faster-rcnn要用到python，这里我们使用了Anaconda，Anaconda版本为Anaconda2-4 阅读全文

摘要： Caffe 阅读全文

摘要： 如果图片过大，需要适当缩小batch_size的值，否则使用GPU时可能超出其缓存大小而报错 阅读全文

摘要： 基本环境 建议严格按照版本来 - Windows 10 - Visual Studio 2013 - Matlab R2016b - Anaconda - CUDA 8.0.44 - cuDNN v4 1. 安装CUDA 8.0 安装完后，程序会自动地添加一个CUDA_PATH的环境变量： 2. 下 阅读全文

摘要： http://www.runoob.com/python/python-basic-syntax.html 阅读全文

摘要： 1.RGB通道：R红色，G绿色，B蓝色；R、G、B各占一个字节，取值范围在0—255；可代表的颜色数256*256*256==2^24 黑色区域是：R=G=B=0; 白色区域是：R=G=B=255; 黄色：R=G=255，B=0； decompose3 (Image, Image1,Image2, 阅读全文

摘要： Features 1. line_orientation 功能：计算线的方位。 2. line_position 功能：计算一条线的重心、长度和方位。 3. partition_lines 功能：通过各种标准区分线。 4. select_lines 功能：通过各种标准选择线。 5. select_l 阅读全文

摘要： 由于本人在工业自动化行业做机器视觉的工作，所以除了图像处理方面要掌握外，还需要与工业机器人进行通信。最近学习了计算机与川崎机器人的TCP/IP通信，于是在这里记录一下。 除了直接与机器人通信外，有一种方式是通过PLC间接通信，附上我的另一篇文章，讲c#与三菱PLC通信的：C#与三菱PLC通信 首先假 阅读全文

摘要： * This program shows how to detect the edges of a diamond * with subpixel accuracy and calculate the angle between them. * * In contrast to the example measure_diamond.hdev, * this example uses a me... 阅读全文

摘要： 1.产生测量句柄，准备提取与矩形(圆弧)主轴垂直的值边缘。 gen_measure_rectangle2或gen_measure_arc 2.测量边缘对 ，测量的直线与矩形或者圆弧垂直 measure_pairs (Image, MeasureHandle, 1.5, 30, 'negative', 阅读全文

摘要： 一、矩阵Mat I,img,I1,I2,dst,A,B; double k,alpha; Scalar s; 1.加法I=I1+I2;//等同add(I1,I2,I); add(I1,I2,dst,mask,dtype); scaleAdd(I1,scale,I2,dst);//dst=scale* 阅读全文

摘要： 问题出现背景：c++静态类库中主函数里包含子函数 解决办法：先声明子函数再写主函数。 阅读全文

摘要： Variation Model的主要原理是将待检测的图像与一张标准图像作比较，找出待检测图像与标准图像（ideal image）的明显差异（也就是不良）。标准图像可以采用几张OK品的图像训练（training）得到，也可以通过对一张OK品图像进行处理得到。训练后得到标准图像和一张variation图 阅读全文

摘要： 相同点：都是为了选择想要的灰度区域 dyn_threshold (OrigImage, MeanImage, SmallRaw, 3, 'light') //动态阈值分割 threshold（）//全局固定阈值灰度分割， 当前背景之间差异明显时，可以设定全局阈值进行threshold，但很多情况下由 阅读全文

摘要： 在C语言里，全局变量如果不初始化的话，默认为0，也就是说在全局空间里： int x =0; 跟 int x; 的效果看起来是一样的。但其实这里面的差别很大，强烈建议大家所有的全局变量都要初始化，他们的主要差别如下： 编译器在编译的时候针对这两种情况会产生两种符号放在目标文件的符号表中，对于初始化的， 阅读全文

摘要： 区域运算： Ø 并：union1()、union2()； Ø 交：intersection(); Ø 差：difference(); Ø 补：complement()； 阅读全文

摘要： 两大类： 1、图形参数Iconic (image, region, XLD) 2、与控制参数Control (string, integer, real, handle)， 在Halcon算子的参数中，依次为：输入图形参数、输出图形参数、输入控制参数、输出控制参数；并且其输入参数不会被算子改变。 1 阅读全文

摘要： 在机器视觉应用中，经常需要对图像进行仿射变换。1、在基于参考的视觉检测中，由于待检图像与参考图像或多或少都会存在几何变化（平移、旋转、缩放等），所以在做比较之前一般都要对待检图像进行仿射变换以对齐图像。2、要进行仿射变换，必须先获取变换矩阵，形状匹配是获取变换矩阵的一种高效的方法。3、Halcon的 阅读全文

摘要： HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种，即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-Based,分别是基于组件（或成分、元素）的匹配，基于灰度值的匹配和基于形状的匹配。 这三种匹配的方法各具特点，分别适用于不同的图像特征，但都有创建模板和寻找模板的相 阅读全文

摘要： 用depends发现缺了一堆API-MS-WIN什么的dll，网上查找是因为少了VC++2010,VC++2015等一系列，装好后仍然不行，原来这种错误并不是该原因导致的，也并不缺少那些dll（depends是静态的寻找依赖的dll,缺少的dll在运行中并不一定都需要）,是因为c++ clr的.ne 阅读全文

摘要： 1.增强对比度：halcon算子 equ_histo_image (GrayImage, ImageEquHisto) 2.空间滤波基础 滤波指接受或拒绝一定的频率分量。低通滤波器的最终效果是模糊（平滑）一副图像。空间滤波器由（1）一个领域（典型地是一个较小的矩形），（2）对该邻域包围的图像元素执行 阅读全文

摘要： 错误解决办法: 方法一： 中文 项目--属性 连接器 输入 附加依赖项 空格Nafxcwd.lib Libcmtd.lib 忽略指定库 空格Nafxcwd.lib Libcmtd.lib 清除项目。重新编译。搞定 方法二 ： 解决方案二：找到并纠正出现问题的模块 要查看当前的库链接顺序，请按照下列步 阅读全文

摘要： 在C#中调用C（C++）类的DLL的时候，有时候C的接口函数包含很多参数，而且有的时候这些参数有可能是个结构体，而且有可能是结构体指针，那么在C#到底该如何安全的调用这样的DLL接口函数呢？本文将详细介绍如何调用各种参数的方法。 一、调用接口仅含普通变量 那么在C#调用这种函数最简单了，直接用函数原 阅读全文

摘要： 一、c++两个基本的运算符:&(取址运算符)和*(间接访问运算符/解引用指针) 首先是&运算符:当它后面跟一个变量名的时候,给出这个变量名的地址. 二、指针和引用的定义和性质区别： （1）指针是一个变量，只不过这个变量存储的是一个地址，指向内存的一个存储单元；而引用跟原来的变量实质上是同一个东西，只 阅读全文