《数字图像处理与机器视觉-VisualC++与Matlab第二版随书源代码》是由张铮、徐超等专家编著的一本专业书籍，主要涵盖了数字图像处理和机器视觉领域的核心技术，并结合Visual C++和Matlab两个强大的编程环境进行深入探讨。这本书的随书源代码提供了丰富的实践案例，便于读者理解和掌握相关知识。 1. 数字图像处理：这部分内容涉及图像的基本概念，包括像素、图像的数字化、颜色模型（如RGB、灰度、索引色等），以及图像的常见操作，如平移、旋转、缩放、滤波（如均值滤波、高斯滤波、中值滤波）等。此外，还包括图像增强、图像分割、直方图处理、边缘检测（如Sobel、Prewitt、Canny算法）等技术，这些都是图像处理的基础。 2. 机器视觉：机器视觉是人工智能的重要分支，它涉及到特征提取、模板匹配、物体识别、形状分析等高级应用。书中可能通过实例介绍了如何利用机器学习方法（如支持向量机SVM、神经网络）进行图像分类和识别，以及如何运用OpenCV等库来实现复杂的视觉任务。 3. Visual C++：C++是一种强大的面向对象的编程语言，特别适合开发高性能的应用程序。在图像处理和机器视觉领域，C++可以提供高效的数据结构和算法实现。书中可能讲解了如何使用MFC（Microsoft Foundation Classes）构建图形用户界面，以及如何使用OpenCV库在C++中进行图像处理。 4. Matlab：Matlab是一种流行的科学计算环境，对于图像处理和机器视觉有专门的Image Processing Toolbox和Computer Vision Toolbox。这些工具箱提供了丰富的函数，简化了图像处理和视觉算法的开发。书中可能介绍了如何使用Matlab编写图像处理脚本，以及如何调用预定义的函数进行复杂计算。 5. 源代码文件：压缩包中的各个章节文件（如chapter6至chapter17）包含了与书中各个章节对应的源代码，读者可以通过运行这些代码来加深对理论知识的理解。例如，"VS2010和2012版本之间的转换说明.doc"可能是指导读者如何在不同Visual Studio版本之间迁移和兼容项目的文档。 这本书结合了理论与实践，旨在帮助读者从基础到高级全面掌握数字图像处理和机器视觉的知识，同时提供实用的编程经验，无论你是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中受益。通过实际运行书中提供的源代码，读者可以更直观地了解和应用这些技术，从而提升自己的技能水平。

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100中昆虫的幼虫、成虫图片库，用于机器学习训练或分析。数据已经分好类别。 # 数据表大致如下： 目 科 科代码 属 属代码 有害生物名称 虫害代码 拉丁学名 分布区域 半翅目 C15000000000 蝉科 C15204000000 蚱蝉属 C15204005000 黑蚱蝉 C15204005005 Cryptotympana atrata Fabricius 杨、柳、榆、女贞、竹、苦楝、水杉、悬铃木、桑、三叶橡胶、柚木及多种果树、山楂、樱花、枫杨、苹果 惠山区、滨湖区；赣榆区、连云区；泰兴、靖江；宿迁泗阳、沭阳、宿城区、宿豫区；射阳、盐都、大丰；镇江市；斜桥社区、苏州高新区、吴中区、常熟、昆山、吴江区、太仓；徐州市：云龙区、鼓楼区、泉山区、开发区、丰县、沛县、铜山区、睢宁县、邳州市、新沂市、贾汪区(全市) 、

内容概要：本文档主要介绍了计算机视觉领域中图像变换与图像增强的相关技术。首先回顾了空间域的灰度变换和空间滤波方法，包括图像反转、对数变换、幂次变换、分段线性变换、直方图均衡化和直方图规定化等技术。接着详细讨论了频域变换和频域增强技术，重点讲解了一维和二维傅立叶变换的定义、性质及应用。文档还介绍了几种常见的滤波器，包括理想低通滤波器、巴特沃思滤波器和高斯滤波器，并解释了它们的滤波效果和应用场景。 适合人群：计算机视觉、图像处理领域的研究人员和技术开发者，尤其是有一定数学和编程基础的学生和工程师。 使用场景及目标：适用于学习和研究图像处理技术，特别是对频域变换和滤波器的应用感兴趣的学者。目标是在理解和掌握频域变换的基础上，能够应用于实际的图像处理项目，提高图像的质量和效果。 阅读建议：本文档内容详尽且涉及较多数学公式，建议结合实例进行学习，同时辅以相关工具和软件的实际操作，加深对理论知识的理解和应用能力。

内容概要：本文详细介绍了在Visual Studio平台上实现双目视觉三维重建的具体步骤和技术要点。首先，通过棋盘格标定获取相机内外参数，确保图像校正的准确性。接着，利用SGBM算法进行立体匹配，计算视差图并优化参数以提高重建质量。最后，将视差图转化为三维点云，完成从二维图像到三维世界的转变。文中还分享了许多实用的调试技巧和常见问题的解决方案，如标定板的选择、参数调优以及点云生成中的注意事项。 适合人群：具有一定C++编程基础和OpenCV使用经验的研发人员，尤其是对计算机视觉和三维重建感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于科研机构、高校实验室以及工业应用中需要进行高精度三维重建的场景。主要目标是帮助读者掌握双目视觉三维重建的关键技术和实现方法，能够独立搭建和调试相关系统。 其他说明：附带的操作文档和测试数据有助于快速上手实践，同时提供了丰富的参考资料供深入研究。文中提及的一些优化技巧和故障排除方法对于实际应用非常有价值。

内容概要：本文详细介绍了YOLOv11目标检测算法的改进，特别是引入了来自UNetv2的多层次特征融合模块——SDI（Selective Deformable Integration）。YOLOv11在保持高速推理的同时，通过采用EfficientNet主干网络、PANet和FPN Neck模块及多种注意力机制，显著提升了检测精度。SDI模块通过选择性融合不同尺度特征、结合可变形卷积技术，增强了细节信息的提取，提高了多尺度特征融合能力，改进了小目标检测精度。实验结果显示，YOLOv11在COCO和VOC数据集上的mAP分别从40.2%提升至43.7%、从77.5%提升至80.3%，且FPS保持稳定。; 适合人群：对目标检测算法有一定了解的研究人员、工程师及深度学习爱好者。; 使用场景及目标：①了解YOLOv11的创新技术和优化方向；②掌握SDI模块的工作原理及其在目标检测中的应用；③研究多层次特征融合、可变形卷积等技术对模型性能的影响。; 其他说明：本文不仅展示了YOLOv11的技术细节，还通过实验验证了SDI模块的有效性，为未来目标检测算法的发展提供了新的思路。建议读者结合实际应用场景，深入研究SDI模块的实现与优化方法。

内容概要：本文介绍了第20届全国大学生智能汽车竞赛的相关规则和细节。该赛事旨在提升大学生的实践能力、创新能力以及团队协作精神。比赛涵盖多个竞速组别，如智能视觉组等共9个赛题组。参赛对象为全日制在校专科生、本科生或研究生，每支队伍最多5人并配有1到2名指导老师。比赛内容涉及移动机器人领域的关键技术，如SLAM、路径规划、组合导航、视觉巡线、虚拟仿真等，并融入了人工智能领域的自然语言处理、深度学习、机器视觉等内容。评分标准分为五个方面：外观设计、结构设计、功能性、创新性和讲解表现，总分为100分。此外，还强调了参赛队伍需要认真研读规则，做好充分准备。 适合人群：对智能车辆、机器人技术和AI感兴趣的大学生及其指导教师。 使用场景及目标：帮助参赛者了解比赛的具体要求和评分标准，以便更好地进行备赛和技术研发。 其他说明：更多详情可参见全国大学生智能汽车竞赛官方网站。

内容概要：本文详细介绍了一种基于Matlab的瓶子缺陷检测系统的设计与实现。该系统通过图像采集、预处理（如灰度化、去噪）、边缘检测（采用Canny算法）、形态学操作（如膨胀、腐蚀），以及缺陷识别与分类（基于边缘长度、面积等特征）等步骤，实现了高效、精确的质量检测。文中还讨论了针对不同类型瓶子（如透明玻璃瓶、磨砂瓶）的具体优化措施，以及如何应对生产线上的特殊挑战（如反光、水渍等）。 适合人群：从事工业自动化、机器视觉领域的工程师和技术人员，尤其是希望了解或应用Matlab进行图像处理和缺陷检测的人群。 使用场景及目标：适用于各类玻璃制品制造企业的质量控制部门，旨在提高检测精度和效率，减少人为因素导致的误差，确保产品符合质量标准。同时，也为研究者提供了一个完整的案例分析，帮助他们理解和掌握图像处理的基本方法及其在实际工程中的应用。 其他说明：文中提供的代码片段可以直接运行并测试，便于读者快速上手实践。此外，作者分享了许多实践经验，包括参数选择的经验值、常见错误及解决方案等，有助于读者更好地理解和改进自己的项目。

【裂纹检测】机器视觉玻璃瓶裂纹检测技术是现代工业自动化中的一种重要应用，它主要涉及计算机视觉、图像处理和模式识别等多个领域的知识。在本项目中，使用了Matlab作为开发工具，通过编程实现对玻璃瓶表面裂纹的自动检测。下面将详细介绍这个系统的工作原理和涉及到的技术。 机器视觉是指通过模拟人类视觉的方式，让计算机系统获取、处理、分析图像信息，以实现对环境的感知和理解。在玻璃瓶裂纹检测中，机器视觉系统通常由以下几个部分组成：图像采集设备（如摄像头）、图像处理软件（如Matlab）以及判断与控制模块。 1. 图像采集：使用高清摄像头捕获玻璃瓶的图像。为了确保图像质量，需要调整合适的光照条件，避免因阴影或反光导致的图像质量问题。 2. 图像预处理：预处理阶段包括灰度化、去噪、直方图均衡化等步骤，目的是提高图像对比度，使得裂纹特征更加明显。在Matlab中，可以使用imread函数读取图像，imgray和imgaussfilt函数进行灰度化和高斯滤波去噪，histeq进行直方图均衡化。 3. 特征提取：裂纹通常表现为图像中的边缘或者线条，因此可以通过边缘检测算法来提取这些特征。Canny、Sobel和Laplacian等算子都是常用的边缘检测方法。在Matlab中，edge函数可以实现这些操作。 4. 图像分割：将特征区域与背景区分开，可以使用阈值分割、区域生长、水平集等方法。通过对边缘图像进行二值化处理，可以将裂纹区域与其他部分区分开。 5. 形态学处理：进一步优化裂纹边缘，常用的方法有膨胀、腐蚀、开闭运算等，这有助于消除小噪声点并连接断开的裂纹。在Matlab的image processing toolbox中，提供了相应函数如imerode和imdilate。 6. 裂纹识别与评估：利用模式识别技术，如支持向量机（SVM）、神经网络等，训练模型区分正常瓶体与有裂纹的瓶体。通过计算裂纹长度、宽度、形状等特征，对裂纹严重程度进行评估。 7. 控制决策：根据裂纹检测结果，系统可以决定是否允许该产品通过生产线，或者触发报警系统。 【裂纹检测】机器视觉玻璃瓶裂纹检测项目利用Matlab强大的图像处理和分析能力，实现了自动化、高精度的裂纹检测，对于提升产品质量、减少人工检查成本具有重要意义。通过深入学习和优化，这样的系统可以广泛应用于其他领域，如电子元器件、汽车零部件的质量检测。

用光源、 USB 摄像头、 LabVIEW 构建一个视觉检测系统，采集 PCBA 图像，并检测电解电容元件的极性是否插反。 从 USB 摄像头捕获 PCBA 图像， 保存图像（保存为 PNG 图片）， 制作电容元件模板，并在线实时检测。 制作电容元件模板后保存模板图像（保存为 PNG 图片） 和电容元件的位置、 内外圆半径、极性方向等信息（保存为二进制文件*.dat）。 利用 Hough 变换测量电容元件顶视图的内外圆半径和圆心，为图像定位做准备。