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机器视觉的目标识别技术涉及哪些学科方面
发布时间:22-08-05 来源:东北矿业网

机器视觉技术随着计算机性能的提高已成为精准农业的一个重要发展方向[1-2],图像分割效果直接影响靶标物的识别与定位精度,如何快速准确地从作物的复杂背景中分割出有用数据成为关键性环节之一,目前国内外虽已提出数以千种类型的分割算法,其中最常用最简单的算法仍是阈值分割

机器视觉软件有哪些?

机器视觉我们最常用的软件是OpenCV,它的中文论坛里面介绍非常清楚
Matlab工具库比较多,在计算机视觉、图像处理方面也有很多应用。
但是这些也主要是计算机视觉。
机器视觉如果需要比较高的实时性,可以看一下MIT实验室编写的一个C规范,是用嵌入式C编写的,对机器视觉比较有用!

如何选择机器视觉软件

目前市场上机器视觉软件分为以下几类:
1、以Halcon,VisionPro为代表的传统机器视觉软件,通过调用各种算法因子,针对目标特征,定制化设置各种参数。其擅长解决以测量为主的定量问题,和判断有无的简单问题,但对复杂检测类的需求,漏检率/误检率较高。虽然软件价格一降再降,国产软件售价仅几千元甚至免费,但前期开发和后期维护成本较高,在使用时面临很大的局限性。
2、以康耐视的VIDI、Sualab(已被康耐视收购)为代表的深度学习软件,将深度学习的标注、训练、测试流程,以PC软件的方式进行封装,降低了用户使用深度学习技术的门槛。主要解决传统视觉无法解决的复杂缺陷检测难题,或用深度学习的标注方法,提高开发效率。但从实际应用效果来看,当前的深度学习主要以监督学习为主,针对不同场景,需要大量的模型选择、调参等工作,无法针对所有场景,通用性的解决,因此,并没有解决传统算法需要定制开发的难题,并且用户的使用门槛较高,普通工程师对深度学习的调参一般没有基础。
3、北京矩视智能创新性的提供了一款云端的工业视觉深度学习工具,线上实现标注、训练、测试流程,依靠在云端积累的大量不同场景的深度学习模型库,用户上传、标注图片后,将由云端自动匹配最优的深度学习模型和参数进行训练,用户无需任何操作,线上测试效果后,下载SDK即可本地化运行,真正做到通用级的工业视觉深度学习工具。同时在商业上,矩视智能将云端工具直接免费,下载sdk后,仅需购买Lisence加密狗,即可本地运行,致力于将深度学习技术应用于所有的工业视觉场景中。

怎么样才能踏入机器视觉这个行业

你是想踏入机器视觉行业的销售还是技术呢?
1、如果是销售的话,最好根据现在的自身状态做理性分析。比如:年龄,之前的工作经验,入行之后一切归零,你需要承担的两年积累期的压力。
2、如果是技术的话,那就更要结合你现在掌握的基础加强学习了。

说的很简单,不知道是否能帮上你。既然喜欢机器视觉,肯定是有原因的。但是不要一时冲动,换行业都需要付出比别人更多的时间和精力。希望能给你一些建议,也可以私信沟通交流!