知识需求 慢慢打钩 深度学习的模板匹配 AOI检测的知识提升 - halcon 数字图像处理 语言能力 框架 变倍镜头、定位边缘一致性、抖动问题; 倒角情况不同角度光源 总结高精度飞拍需求公式 √ 局限条件增加相机验证问题 英语学习,看懂文档 OpenCV 高精度高效率问题 VR眼镜的 虚拟环境畸变 Read More
posted @ 2023-02-03 16:58 东西 Views(40) Comments(0) Diggs(0) Edit
机器视觉(工业视觉)需要什么技能 1、图像处理知识(halcon、visionpro、opencv等软件实现) 2、视觉硬件知识(摄像机选型 打光) 3、语言知识(C#,C++等) 4、 调试经验 Read More
posted @ 2021-02-25 17:05 东西 Views(1155) Comments(0) Diggs(0) Edit
需求 将物料放进料筒,矩形状,机械手抓取 设计: 上下两个相机, 上相机拍目标位置,机械手抓取物料后去下相机拍照,然后定位抓取到对于位置 标定 下相机9点标定,上下相机映射标定 ,下相机旋转标定 上相机转下相机,下相机转机械手坐标系 模板建立以及查找,返回坐标结果 标定后的: 目标位置坐标(x1,y Read More
posted @ 2021-02-25 16:03 东西 Views(2327) Comments(1) Diggs(0) Edit
Halcon,blob分析 应用场景,二值化后的灰度图像对比度清晰 基本处理流程 1 读取图片 2 预处理 2.1 ROI( Region of internesting) 感兴趣的区域, 2.2 拉开对比度 2.3 几何变换 2.4 去噪 上面几种方法混合使用,灵活变换具体看项目情况 3 分割 3 Read More
posted @ 2020-01-07 17:03 东西 Views(2201) Comments(0) Diggs(0) Edit
因为sklearn cross_val_score 交叉验证,这个函数没有洗牌功能,添加K 折交叉验证,可以用来选择模型,也可以用来选择特征 sklearn.model_selection.cross_val_score(estimator, X, y=None, groups=None, scor Read More
posted @ 2019-05-24 23:01 东西 Views(7891) Comments(0) Diggs(0) Edit
50道SQL练习题及答案与详细分析(MySQL) 网上的经典50到SQL题,经过一阵子的半抄带做,基于个人理解使用MySQL重新完成一遍,感觉个人比较喜欢用join,联合查询较少 希望与大家一起学习研究改进,欢迎指点 数据表介绍 1.学生表 Student(SId,Sname,Sage,Ssex) Read More
posted @ 2019-05-06 15:59 东西 Views(4178) Comments(1) Diggs(0) Edit
MySQL8.0 (ROW_NUMBER)窗口函数 排名 暂时理解函数意义,后面再进行优化,如果有关变量排序,查看这个大哥的 "mysql的分组排序和变量赋值顺序" 先查看一个例子: row_number() over(partition by sid order by score desc) 使用 Read More
posted @ 2019-05-06 10:41 东西 Views(3478) Comments(0) Diggs(1) Edit
用MySQL分析网络销售案例 数据来源于某网站销售统计 1. 网络订单数据 2. 用户信息 "点击获取数据" 提取码:3k6i 分析步骤 0、数据导入 1、不同月份的下单人数 2、用户三月份的回购率和复购率 3、统计男女用户的消费频次 4、统计多次消费用户,分析第一次和最后一次的消费间隔 5、统计不 Read More
posted @ 2019-05-05 01:38 东西 Views(414) Comments(0) Diggs(0) Edit
数据分析之业务知识(指标) 需要理解业务,才能建立业务数据模型 指标 01市场营销指标 客户用户生命周期 企业/产品消费者在整个业务关系阶段的周期 潜在用户、兴趣用户、新客户、老/熟客户、流失客户 用户价值 单个用户贡献 = 产出量/ 投入量 用户价值(贡献1 + ......+ 贡献2) eg: Read More
posted @ 2019-05-03 21:04 东西 Views(521) Comments(0) Diggs(0) Edit
数据分析项目:用户消费行为分析 项目背景: 为了平台创造出更多利润,并且能够合理的投放广告,使用网站18个月销售数据进行分析,根据复购率,回购率,高额消费用户等指标以及消费模型进行针对性的客户管理与维护: 数据来源: CDNoW网站用户购买记录,通过以下字段利用python进行数据分析 数据获取: Read More
posted @ 2019-05-03 19:02 东西 Views(447) Comments(0) Diggs(1) Edit