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机器视觉应用实验报告
1. 实验背景
机器视觉是一种利用摄像头及图像处理技术进行实时观测和分析的
技术。
在工业、医疗、军事等领域有着广泛的应用。
本实验旨在探究
机器视觉在智能识别中的应用及效果。
2. 实验目的
通过实验验证机器视觉在智能识别中的应用效果，评估其准确性和
稳定性。
3. 实验内容
本次实验选择了人脸识别作为研究对象，使用机器视觉技术进行实
时人脸检测和识别。
首先，通过编写程序实现摄像头的拍摄和图像数
据的输入。
然后，利用机器学习算法对图像数据进行处理，提取人脸
特征并建立人脸数据库。
最后，实现对实时摄像头捕获的人脸进行识
别并输出结果。
4. 实验步骤
第一步：搭建实验环境，连接摄像头并测试摄像头的正常工作状态。
第二步：编写程序，调用机器视觉库进行人脸检测并显示检测结果。
第三步：准备人脸数据库，包含多个人脸图像及其对应的标签信息。
第四步：使用机器学习算法对人脸数据库进行训练，构建人脸识别
模型。
第五步：实现实时人脸识别功能，将识别结果显示在界面上。
5. 实验结果
经过实验，我们成功实现了实时人脸检测和识别功能。
机器视觉技
术能够准确地检测到摄像头捕获的人脸，并根据数据库信息进行识别。
在不同光照和姿态条件下，系统依然能够保持较高的准确性和稳定性。
6. 实验总结
本实验证明了机器视觉在人脸识别领域的强大应用潜力。
未来，机
器视觉技术将在更广泛的场景中得到应用，为人类社会带来更多的便
利和安全保障。
研究生课程论文机器视觉应用实验报告《机器视觉应用实验报告》姓名学号院系专业仪器仪表工程指导教师华南理工大学实验报告课程名称：机器视觉应用机械与汽车工程学院系仪器仪表工程专业姓名廖帆实验名称机器视觉应用实验日期指导老师一、实验目的自行搭建机器视觉测量系统，采集标定板、工件图像，利用图像处理软件进行标定、工件尺寸测量、工件缺陷检测。
主要目的有：1、根据被测工件，搭建机器视觉测量系统，选择成像系统软件，进行图像采集等实验。
掌握常规机器视觉测量原理、实验平台搭建、图像采集步骤；2、掌握成像系统软件常用操作，能够对图像进行简单处理，并编写简单相关程序尺寸测量、缺陷检测判定；3、对测量结果进行误差分析，进一步加深理解机器视觉测量过程中的关键因素。
二、实验原理机器视觉主要是利用机器实现代替人眼来做测量和判断等目的，因此机器视觉可以看作是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。
该实验就是通过对选取的工件进行图像采集和图像分析处理以获得所需物体的尺寸、缺陷等信息，一个典型的机器视觉系统包括：相机(包括COMS相机和CCD相机)、光源、镜头、图像获取单元（图像采集卡等）、显示器、图像处理软件、通讯设备、输入输出单元等。
本次实验借助HALCON机器视觉软件，它是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包，拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境，在欧洲以及日本的工业界已经是公认具有最佳效能的MachineVision软件。
它源自学术界，是一套图像处理库，由一千多个各自独立的函数，以及底层的数据管理核心构成。
其中包含了各类滤波、色彩分析以及几何、数学变换、形态学计算分析、校正、分类、辨识、形状搜索等等基本的几何以及图像计算功能。
HALCON支持Windows，Linux和MacOS X操作环境，函数库可以用C，C++，C#，Visual Basic 和Delphi等多种普通编程语言开发，为工业检测上提供了高速、高精度、强有力的方法。
机器视觉及其应用实验报告
实验报告
摘要
本报告主要讲述了一种机器视觉的应用实验，分别介绍了实验的背景
及研究目的，以及实验过程中采用的相关技术和结果，以及实验的结论以
及局限性。
实验背景与目的
机器视觉是一种将图像处理技术，计算机视觉和人类视觉结合在一起，可以用计算机系统形式模拟人类对光学信息（如彩色图像）处理的能力。
它是机器人，工业机器，图像认证系统以及其他自动控制系统的关键技术。
本次实验的目的是通过机器视觉技术，完成图像处理，主要是完成人脸检测、行人检测、文本检测以及车牌检测，以及有关图像分类的实验。
实验过程
1、人脸检测：首先，将原始图像转换为灰度图像，然后使用Haar特
征或深度学习技术，以此来检测图像中的人脸，从而完成人脸检测；
2、行人检测：使用改进的HOG特征图，结合SVM算法，最终能够完
成行人检测；
3、文本检测：首先需要将原始图像转换为灰度图像，然后使用
Canny边缘检测、Hough直线检测算法，以此来检测图像中的文本；
4、车牌检测：首先需要将原始图像转换为灰度图像，然后使用KNN
算法或者深度学习技术，以此来检测图像中的车牌；。
视觉检测技术试验题目：MV-ERP200A机器视觉旋转试验台功能验证试验学院：信息科学与工程学院专业班级：测控技术与仪器1401学号：14040110X学生姓名：李二狗指导教师：宋辉设计时间：2017.11.13目录一、试验台介绍 (1)1.1试验台主要构成 (1)1.1.1机械运动控制部分 (1)1.1.2相机部分 (2)1.1.3光源照明部分 (2)1.1.4图像处理部分 (2)1.2主要器件的关键指标 (2)1.2.1工业数字相机 (2)1.2.2光源 (3)二、仪器操作及配置流程 (3)2.1光源部分的调试 (4)2.2相机部分的调试 (4)三、仪器主要测量指标分析 (5)3.1多圆检测指标分析 (5)3.2 血管识别检测指标分析 (5)四、仪器采集或测量的试样 (6)4.1多圆检测试验结果 (6)4.2 血管识别检测试验结果 (7)五、试验方案设计 (8)六、实验结果分析 (9)6.1 原始采集的图像 (9)6.2 测试结果的图像 (9)6.3 测试结果的分析与总结 (10)一、试验台介绍本次试验中以维视数字图像技术有限公司(MICROVISION)推出MV-ERP200A机器视觉电动控制旋转实验开发平台作为主要的实验设备，本设备采用MV-MVIPS机器视觉图像处理控制器软件，其中包括匹配定位、尺寸测量、颜色分析、缺陷检测等多个图像处理库函数功能强大。
MV-ERP200A 开发平台提供多种图像处理实验，如图象分割、图象融合、机器学习、模式识别、图象测量、图象处理、模式识别和人工智能、三维测量、双目立体视觉等实验。
此次试验中通过MV-ERP200A 机器视觉电动控制运动实验开发平台提供的尺寸测量、缺陷测量XA VIS编程示例，实践了解了尺寸检测与划痕检测的基本流程与原理。
1.1试验台主要构成从整体外观来看，MV-ERP200A机器视觉实验平台由三大部分组成:机械运动、控制部分，视觉部分，光源照明部分，图像处理模块（未显示），平台外观如下图1所示:图1整体设备外观视图1.1.1机械运动控制部分主要组成为机械平台主体(装配体)，包括了运动控制的所有控制单元以及通讯单元，各控制单元及通讯单元合理地布局在机柜内部。
机器视觉实验报告
一、实验目的
本实验旨在探究机器视觉在图像识别和分析方面的应用，通过实际操作和数据分析，验证机器视觉技术的准确性和可行性。
二、实验装置与方法
1. 实验装置：使用具备机器视觉功能的摄像头和计算机软件。
2. 实验方法：
a. 首先，搜集一定数量的图像数据作为实验样本。
b. 接着，利用机器视觉软件对图像数据进行处理和分析。
c. 最后，对机器视觉技术的准确性和稳定性进行评估。
三、实验结果分析
通过实验数据的分析和比对，我们得出以下结论：
1. 机器视觉在图像识别方面具有较高的准确率，能够准确辨识不同物体和场景。
2. 机器视觉在图像分析方面具有较强的处理能力，能够提取图像特征和进行数据分析。
3. 机器视觉技术的稳定性较高，能够在复杂环境下正常工作并保持较高的准确性。
四、实验结论与展望
通过本次实验，我们验证了机器视觉技术在图像识别和分析方面的有效性和可靠性。
未来，随着技术的不断进步和应用领域的拓展，机器视觉将会在更多领域展示出其强大的功能和潜力，为人类生活和工作带来更多便利和效益。
以上为机器视觉实验报告的内容，希望能够对您有所帮助。
机器视觉及其应用实验报告机器视觉是一门利用计算机视觉技术进行图像处理和分析的学科。
通过机器视觉，计算机可以模拟人类感知视觉信息的过程，并基于此进行图像处理、目标检测、物体识别等应用。
本次实验的目标是研究机器视觉的基础概念及其应用，并通过Python编程实现一个实例。
本次实验基于Python语言和OpenCV库进行图像处理和分析。
首先，我们学习了机器视觉的基础概念，包括图像获取、图像处理和图像分析。
图像获取是指利用摄像头或其他设备获取图像数据。
图像处理是指对采集到的图像进行滤波、边缘检测、图像增强等操作，以便更好地识别和分析图像内容。
图像分析是指利用图像处理的结果进行目标检测、物体识别、运动跟踪等应用。
然后，在实验中我们使用Python编程语言和OpenCV库对图像数据进行处理和分析。
我们通过读取图像数据文件，加载图像数据，并利用OpenCV库的各种函数实现图像的滤波、边缘检测和图像增强等操作。
同时，我们还实现了简单的目标检测和运动跟踪算法。
具体来说，我们使用高斯滤波器对图像进行模糊处理，使用Sobel算子进行边缘检测，使用直方图均衡化方法进行图像增强，以及使用Haar级联检测器进行目标检测。
最后，我们通过实验结果验证了机器视觉的应用价值。
我们发现，通过图像处理和分析，计算机可以实现对图像的高效处理和分析，从而达到识别目标、检测运动等目的。
这些应用可以广泛应用于人脸识别、车牌识别、电子游戏等方面。
综上所述，本次实验研究了机器视觉的基础概念及其应用，并通过Python编程实现实例。
通过本次实验，我们对机器视觉有了更深入的了解，并通过实践掌握了图像处理和分析的相关技术。
一、实验背景随着计算机视觉技术的不断发展，机器视觉在工业、农业、医疗、安防等领域得到了广泛应用。
物体识别与跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，通过对图像或视频序列中的物体进行识别和跟踪，实现对物体的实时监测和分析。
本实验旨在研究基于机器视觉的物体识别与跟踪技术，并实现一个简单的物体识别与跟踪系统。
二、实验目的1. 了解物体识别与跟踪的基本原理和方法；2. 掌握常用的图像处理和计算机视觉算法；3. 设计并实现一个简单的物体识别与跟踪系统；4. 分析实验结果，总结经验与不足。
三、实验原理物体识别与跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，主要包括以下两个部分：1. 物体识别：通过分析图像或视频序列中的特征，识别出目标物体。
常用的方法有基于颜色、纹理、形状、运动等特征的方法。
2. 物体跟踪：在视频序列中跟踪目标物体的运动轨迹。
常用的方法有基于光流法、卡尔曼滤波、粒子滤波等。
本实验采用基于颜色特征的物体识别方法，结合光流法进行物体跟踪。
四、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 开发环境：PyCharm4. 图像处理库：OpenCV5. 视频采集设备：USB摄像头五、实验步骤1. 数据采集：使用USB摄像头采集包含目标物体的图像或视频序列。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行灰度化、滤波、二值化等预处理操作，以提高后续处理的效率。
3. 物体识别：根据颜色特征，对预处理后的图像进行物体识别。
具体步骤如下：a. 提取颜色特征：计算图像中每个像素点的颜色特征，如RGB值、HSV值等；b. 颜色阈值分割：根据目标物体的颜色特征，设置合适的颜色阈值，将图像分割为前景和背景；c. 物体轮廓提取：对分割后的前景图像进行轮廓提取，得到目标物体的轮廓信息。
4. 物体跟踪：结合光流法，对识别出的物体进行跟踪。
具体步骤如下：a. 光流计算：根据相邻帧之间的像素位移，计算光流场；b. 跟踪目标：根据光流场，对识别出的物体进行跟踪，更新目标物体的位置信息。
实习报告实习单位：XX有限公司实习时间：20XX年X月X日至20XX年X月X日实习岗位：机器视觉工程师一、实习单位简介XX有限公司成立于XX年，主要从事机器视觉技术的研发和应用。
公司拥有一支高素质的研发团队，致力于为客户提供高质量的机器视觉解决方案。
此次实习，我将在公司的机器视觉部门担任机器视觉工程师一职，参与公司的项目开发和实施。
二、实习目的和意义实习期间，我将通过实际操作，深入了解机器视觉技术的基本原理和应用，掌握相关软件和硬件的使用方法，提高自己的实践能力和解决问题的能力。
同时，实习为我提供了一个与专业理论知识相结合的机会，有助于我更好地理解课堂所学知识，并为今后的学习和工作打下坚实基础。
三、实习内容及收获1. 实习内容（1）参加公司内部培训，了解机器视觉基本原理、技术发展趋势和应用领域。
（2）参与项目开发，负责机器视觉系统的搭建、调试和优化。
（3）协助主管完成实验设计和数据分析，为项目提供技术支持。
（4）学习并掌握相关软件和硬件的使用，如OpenCV、MATLAB、Halcon等。
2. 实习收获（1）掌握了机器视觉基本原理，了解了各种视觉处理算法及其应用。
（2）学会了使用OpenCV、MATLAB、Halcon等软件进行机器视觉编程和实验。
（3）提高了自己的动手能力和团队协作能力，学会了如何在实际项目中解决问题。
（4）增加了对机器视觉行业的认识，为今后的学习和工作提供了方向。
四、实习总结通过这次实习，我对机器视觉技术有了更深入的了解，掌握了相关软件和硬件的使用方法，实践能力和解决问题的能力得到了很大提高。
同时，我也认识到了自己在专业知识和技能方面的不足，明确了今后的学习方向。
在今后的学习和工作中，我将继续努力，充分发挥所学知识，为我国机器视觉行业的发展贡献自己的力量。
最后，感谢公司给予我的实习机会，感谢实习期间同事和主管的关心与帮助。
这次实习让我受益匪浅，将成为我人生中一段难忘的经历。
一、实训背景随着人工智能技术的飞速发展，机器视觉作为人工智能领域的一个重要分支，已在工业、医疗、农业等多个领域得到广泛应用。
为了更好地了解机器视觉技术，提高自身实践能力，我参加了本次机器视觉实训课程。
通过本次实训，我对机器视觉有了更深入的认识，掌握了机器视觉的基本原理、常用算法以及实际应用。
二、实训内容本次实训主要分为以下几个部分：1. 机器视觉基础知识学习- 了解机器视觉的定义、发展历程和分类。
- 学习图像处理的基本原理，包括图像的采集、预处理、特征提取和匹配等。
2. 机器视觉系统搭建- 学习搭建机器视觉系统所需的硬件设备，如光源、相机、镜头等。
- 掌握机器视觉系统的软件平台，如OpenCV、MATLAB等。
3. 图像处理与算法学习- 学习图像预处理方法，如滤波、阈值化、边缘检测等。
- 学习特征提取方法，如SIFT、SURF、ORB等。
- 学习图像匹配方法，如最近邻匹配、随机样本一致性（RANSAC）等。
4. 实际应用案例分析- 分析典型机器视觉应用案例，如人脸识别、车牌识别、物体检测等。
- 学习如何根据实际需求选择合适的算法和参数。
三、实训过程1. 理论学习- 通过查阅资料、阅读教材，掌握机器视觉基础知识。
- 参加实训课程，跟随老师学习图像处理与算法。
2. 实践操作- 使用OpenCV、MATLAB等软件进行图像处理实验。
- 搭建简单的机器视觉系统，进行图像采集、处理和分析。
3. 项目实践- 参与实际项目，如物体检测、人脸识别等，将所学知识应用于实际场景。
四、实训成果1. 理论水平提高- 通过本次实训，我对机器视觉有了更深入的理解，掌握了图像处理、特征提取和匹配等基本算法。
2. 实践能力提升- 通过实际操作，我熟悉了OpenCV、MATLAB等软件的使用，提高了编程能力和动手能力。
3. 项目经验积累- 参与实际项目，锻炼了团队合作能力和解决问题的能力。
五、实训总结本次机器视觉实训让我受益匪浅。
一、引言随着人工智能技术的飞速发展，机器视觉技术在各个领域得到了广泛应用。
为了提高学生的实践能力，我校特开设了校园机器视觉实训课程。
通过本课程的学习，学生能够掌握机器视觉的基本原理、系统搭建、图像处理方法以及在实际应用中的操作技巧。
以下是本次实训的报告。
二、实训内容1. 机器视觉系统搭建本次实训首先进行了机器视觉系统的搭建，包括硬件和软件两部分。
硬件部分主要包括：工业相机、光源、镜头、图像采集卡、计算机等。
软件部分主要包括：图像采集软件、图像处理软件、机器视觉开发平台等。
2. 图像采集与处理在搭建好机器视觉系统后，我们进行了图像采集与处理实验。
具体步骤如下：（1）打开图像采集软件，设置相机参数，如分辨率、帧率等。
（2）调整光源，确保光线均匀照射到被测物体上。
（3）调整镜头焦距，使被测物体清晰。
（4）通过图像采集卡将相机采集到的图像传输到计算机。
（5）使用图像处理软件对采集到的图像进行处理，如灰度化、滤波、边缘检测等。
3. 目标识别与定位在图像处理的基础上，我们进行了目标识别与定位实验。
具体步骤如下：（1）对图像进行预处理，如去噪、二值化等。
（2）利用特征提取算法（如SIFT、SURF等）提取图像特征。
（3）使用机器学习算法（如KNN、SVM等）对目标进行分类。
（4）根据分类结果，对目标进行定位。
4. 实际应用案例本次实训还选取了实际应用案例，如人脸识别、车牌识别、机器人路径规划等。
通过这些案例，学生能够了解机器视觉技术在现实生活中的应用，并掌握相应的解决方法。
三、实训成果通过本次实训，我们取得了以下成果：1. 掌握了机器视觉系统的搭建方法。
2. 熟悉了图像采集与处理流程。
3. 学会了目标识别与定位方法。
4. 熟悉了机器视觉在实际应用中的解决方案。
四、实训总结1. 机器视觉技术在各个领域具有广泛的应用前景，通过本次实训，学生能够了解并掌握机器视觉的基本原理和应用方法。
2. 实训过程中，学生积极参与，遇到问题能够相互讨论、共同解决，提高了团队合作能力。
面向工业的机器视觉检测实验报告一、实验背景在现代工业生产中，产品质量的检测和控制是至关重要的环节。
传统的人工检测方法不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果的准确性和稳定性难以保证。
随着机器视觉技术的不断发展，其在工业检测领域的应用越来越广泛。
机器视觉检测系统具有非接触、高精度、高速度、自动化等优点，能够有效地提高生产效率和产品质量。
本次实验旨在研究机器视觉检测技术在工业生产中的应用，评估其检测效果和性能，并为实际应用提供参考依据。
二、实验目的1、了解机器视觉检测系统的组成和工作原理。
2、掌握机器视觉检测系统的搭建和调试方法。
3、研究机器视觉检测技术在工业产品检测中的应用，包括缺陷检测、尺寸测量、形状识别等。
4、评估机器视觉检测系统的检测精度、速度和稳定性。
5、分析机器视觉检测技术在工业应用中存在的问题和挑战，并提出改进措施和建议。
三、实验设备和材料1、机器视觉检测系统：包括相机、镜头、光源、图像采集卡、计算机等。
2、实验样品：选择了一批具有代表性的工业产品，如电子元件、机械零件、塑料制品等。
3、检测工具：如卡尺、千分尺等，用于对比和验证机器视觉检测结果。
四、实验原理机器视觉检测技术是通过相机获取被测物体的图像，然后利用图像处理算法对图像进行分析和处理，提取出有用的信息，如物体的形状、尺寸、颜色、纹理等，从而实现对物体的检测和识别。
其基本流程包括图像采集、图像预处理、特征提取、目标识别和检测结果输出等。
五、实验步骤1、系统搭建（1）根据实验需求选择合适的相机、镜头和光源，并进行安装和调试，确保能够获取清晰、高质量的图像。
（2）将相机通过图像采集卡与计算机连接，安装好驱动程序和图像处理软件。
2、图像采集（1）将实验样品放置在检测平台上，调整相机的位置和角度，使样品能够完整地出现在相机的视野中。
（2）设置合适的曝光时间、增益和帧率等参数，采集多幅图像。
3、图像预处理（1）对采集到的图像进行去噪、增强、二值化等预处理操作，提高图像的质量和对比度。
机器视觉测量实验报告
实验名称：机器视觉测量实验
实验组织：大学机械学院
实验时间：2024年6月5日
实验目的：本次实验旨在探究如何使用机器视觉技术来准确地测量物体的尺寸及形状。
实验步骤：
1、实验准备：首先在实验室准备机器视觉测量系统，包括一台摄像机、一台显示器、一台运动控制器和一台定位台，实验参数的设置，比如检测区域、检测方法、测量时间等；
2、样本准备：用于测量的物体以及所需要的校准器；
3、编写程序：编写测量程序，根据实验参数设置检测区域以及检测方法；
4、测试：运行测试程序，输出测量数据，并分析显示结果；
5、数据分析：将测量结果进行评价和分析，结果说明机器视觉技术对准确测量物体尺寸及形状有较好的效果。
实验结果：本次实验测量的物体均是圆柱体，大部分尺寸充分符合要求，最大偏差仅在0.02毫米以内，表明机器视觉技术在这方面的准确性很好。
结论：本次实验证明，采用机器视觉技术进行物体尺寸及形状测量是一种可行的方法，机器视觉测量系统的测量精度可满足大部分应用需要。
建议：本次实验仅局限于圆柱体测量。
一、实验名称基于机器视觉的物体识别与跟踪系统二、实验目的1. 了解机器视觉的基本原理和常用算法。
2. 掌握图像采集、预处理、特征提取、识别和跟踪的基本方法。
3. 培养动手能力和编程能力，提高实际应用机器视觉技术解决实际问题的能力。
三、实验内容及工作原理1. 实验内容本实验主要包括以下内容：（1）图像采集：使用摄像头采集待识别物体的图像。
（2）图像预处理：对采集到的图像进行灰度化、滤波、二值化等处理，提高图像质量。
（3）特征提取：提取图像中物体的特征，如颜色、形状、纹理等。
（4）物体识别：利用机器学习算法对提取的特征进行分类，实现物体识别。
（5）物体跟踪：根据识别结果，对物体进行实时跟踪。
2. 工作原理（1）图像采集：通过摄像头将物体图像转换为数字图像，然后存储到计算机中。
（2）图像预处理：对图像进行灰度化、滤波、二值化等处理，去除噪声，突出物体特征。
（3）特征提取：根据需要识别的物体类型，选择合适的特征提取方法。
如颜色特征、形状特征、纹理特征等。
（4）物体识别：利用机器学习算法对提取的特征进行分类，实现物体识别。
（5）物体跟踪：根据识别结果，实时更新物体位置，实现物体跟踪。
四、实验步骤1. 准备实验设备：摄像头、计算机、图像采集软件等。
2. 编写图像采集程序：使用OpenCV等图像处理库，实现图像采集功能。
3. 编写图像预处理程序：对采集到的图像进行灰度化、滤波、二值化等处理。
4. 编写特征提取程序：根据需要识别的物体类型，选择合适的特征提取方法。
5. 编写物体识别程序：利用机器学习算法对提取的特征进行分类。
6. 编写物体跟踪程序：根据识别结果，实时更新物体位置。
7. 实验验证：使用实际物体进行实验，验证系统性能。
五、实验结果与分析1. 实验结果本实验成功实现了基于机器视觉的物体识别与跟踪系统。
通过图像采集、预处理、特征提取、识别和跟踪等步骤，系统能够准确识别和跟踪物体。
2. 实验分析（1）图像预处理：图像预处理是提高物体识别准确率的关键步骤。
一、实验目的1. 理解机器视觉图像分割的基本概念和常用算法。
2. 掌握利用OpenCV库进行图像分割的方法和技巧。
3. 通过实验验证不同分割算法的效果，为实际应用提供参考。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.73. 开发环境：PyCharm4. 库：OpenCV 4.0.0.21三、实验内容1. 图像分割概述图像分割是将图像分割成若干个互不重叠的区域，每个区域代表图像中的一个目标。
常见的图像分割方法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。
2. 实验步骤（1）导入OpenCV库```pythonimport cv2import numpy as np```（2）读取图像```pythonimage = cv2.imread('test.jpg')```（3）阈值分割```python# 设定阈值threshold_value = 127# 二值化_, binary_image = cv2.threshold(image, threshold_value, 255, cv2.THRESH_BINARY)```（4）边缘检测```python# Canny边缘检测edges = cv2.Canny(image, 50, 150)```（5）区域生长```python# 设置种子点seed_points = [(10, 10), (100, 100)]# 设置区域生长参数newseed = Truelabel = 1num_labels = 0labels = np.zeros_like(image)labels.dtype = np.uint8for point in seed_points:if newseed:newseed = Falselabels[point] = labelnum_labels += 1label += 1# 定义区域生长函数def region_grow(seed, label, labels, image, threshold):x, y = seedneighbors = [(x + 1, y), (x, y + 1), (x - 1, y), (x, y - 1)]for x, y in neighbors:if (x, y) not in seed_points and (x, y) in range(image.shape[0]) and (y, x) in range(image.shape[1]):if abs(image[y, x] - image[seed[1], seed[0]]) < threshold:labels[y, x] = labelseed_points.append((x, y))# 对种子点进行区域生长for seed in seed_points:region_grow(seed, label, labels, image, 20)```（6）显示分割结果```pythoncv2.imshow('Binary Image', binary_image)cv2.imshow('Edges', edges)cv2.imshow('Labels', labels)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```四、实验结果与分析1. 阈值分割效果：阈值分割能够将图像分割成前景和背景两部分，但对于复杂背景的图像，效果可能不太理想。
一、实验背景随着科技的发展，机器视觉技术已经广泛应用于工业、医疗、农业、交通等多个领域。
为了更好地掌握这一技术，我们开展了为期一个月的机器视觉实验实训。
本次实训旨在通过理论学习和实际操作，深入了解机器视觉的基本原理、应用领域及实验方法，提高我们的实践操作能力和创新能力。
二、实验目的1. 理解机器视觉的基本原理，包括图像采集、图像处理、图像分析和模式识别等环节。
2. 掌握常用的机器视觉软件和硬件，如MATLAB、OpenCV、Halcon等。
3. 通过实际操作，提高对机器视觉系统的搭建、调试和优化能力。
4. 培养团队协作精神，提高创新思维和解决问题的能力。
三、实验内容本次实训主要包括以下内容：1. 理论课程：介绍了机器视觉的基本概念、发展历程、应用领域及常用算法等。
2. 实验课程：- 图像采集：学习如何搭建机器视觉系统，包括光源、镜头、相机等硬件设备的选型和配置。
- 图像处理：掌握图像预处理、图像增强、图像分割、特征提取等基本操作。
- 图像分析：学习图像分类、目标检测、物体跟踪等算法。
- 模式识别：了解机器学习、深度学习等在机器视觉领域的应用。
四、实验过程1. 前期准备：查阅相关资料，了解机器视觉的基本原理和应用领域，熟悉实验设备。
2. 理论学习：参加理论课程，学习机器视觉的基本知识，为实验操作打下基础。
3. 实验操作：- 图像采集：搭建实验平台，进行图像采集，观察图像质量，调整设备参数。
- 图像处理：运用MATLAB、OpenCV等软件，对采集到的图像进行处理，提取特征。
- 图像分析：实现图像分类、目标检测、物体跟踪等功能，验证算法效果。
- 模式识别：尝试使用机器学习、深度学习等方法，提高图像识别的准确率。
五、实验成果1. 成功搭建了多个机器视觉实验平台，包括图像采集、图像处理、图像分析和模式识别等环节。
2. 掌握了MATLAB、OpenCV等常用软件的使用方法，能够独立完成图像处理和分析任务。
机器视觉测量实验报告
一、实验背景
本次实验是实验机器视觉测量系统的性能，可以通过测量产品特征来确定产品的质量。
二、实验原理
机器视觉测量系统是自动化测量技术，其实验原理是利用机器视觉及其控制系统精准地获取产品表面形状及相关特征，并通过视觉软件的运算算法完成特征量的测量和判定工作，采用机器视觉测量系统可比传统的测量准确性和精准度提高许多。
三、实验设备
本次实验中用到的设备包括：
1）机器视觉测量系统：由光源、CCD成像模组、照明电源、控制卡和相关软件组成的机器视觉测量系统，可以精准地检测出产品表面形状及相关特征。
2）视觉软件：视觉软件是控制系统的核心部分，提供了检测算法，按照相应的检测算法完成对特征值的量测和判定，获得更加准确的测量结果。
3）实物样品：用于机器视觉测量系统检测的实物样品，根据具体情况定义不同的产品特征来检测实物样品的质量。
四、实验步骤
1.根据检测要求，选取实物样品，放置在视觉测量系统的检测位置：
2.确定检测算法，设置照明电源，找出最佳的检测条件：。
《机器视觉与智能检测相关创新实践》课外实验报告实验一、图像融合1.实验内容：对同一场景的红外图像和可见光图像进行融合，采用图1中的参考图形，以及自己的手掌图像（可见光图像和红外光图像），并对结果进行简要分析，融合方法可采用以下方法中的一种或多种：直接加权融合方法，傅里叶变换融合方法，小波变换融合方法；2.实验目标：1）. 了解融合的概念；2）. 比较融合方法中不同参数的效果（如直接加权融合中权值的分配）3.参考图像：（a）红外图像（b）可见光图像图1 待融合图像4.实验内容1）直接加权融合方法：线性混合操作也是一种典型的二元（两个输入）的像素操作：通过在范围内改变。
核心代码：image((Y1+Y2)/2); %权值相等图2 直接融合图像1图3 直接融合图像2改变参数的影响：那个图的参数比例高，那个图在融合图像中的影响就越高。
2）傅里叶变换融合：对一张图像使用傅立叶变换就是将它分解成正弦和余弦两部分。
也就是将图像从空间域(spatial domain)转换到频域(frequency domain)。
然后通过在频域的处理来实现融合。
图4傅里叶变换融合图像1图5 傅里叶变换融合23）小波融合：小波变换（Wavelet Transform）是一种新型的工程数学工具，由于其具备的独特数学性质与视觉模型相近，因此，小波变换在图像处理领域也得到了广泛的运用。
用在图像融合领域的小波变换，可以说是金字塔方法的直接拓展。
图6 小波融合1图7 小波融合25．实验完整代码1．直接融合addpath('E:\学习\课件\机器视觉创新实践\曾东明') Y1=imread('1.PNG');subplot(1,3,1);imshow(Y1);title(' 直接融合1.PNG');Y2=imread('2.PNG');subplot(1,3,2);imshow(Y2);subplot(1,3,3);image((Y1+Y2)/2);Y1=imread('057_L_VL.bmp'); subplot(1,3,1);imshow(Y1);title('直接融合图像1');Y2=imread('057_L_IR.bmp'); subplot(1,3,2);imshow(Y2);title('图像2');subplot(1,3,3);Y1=rgb2gray(Y1);image((Y1+Y2)/2);2.傅里叶变换Y1=imread('1.PNG');subplot(1,3,1);imshow(Y1);title('傅里叶变换融合1.PNG'); Y2=imread('2.PNG');subplot(1,3,2);imshow(Y2);title('2.PNG');F1=fft2(Y1);F2=fft2(Y2);X=abs(ifft2(F1+F2)/2);subplot(1,3,3);image(X);Y1=imread('057_L_VL.bmp'); subplot(1,3,1);imshow(Y1);title('傅里叶变换融合图像1'); Y2=imread('057_L_IR.bmp'); subplot(1,3,2);imshow(Y2);title('图像2');Y1=rgb2gray(Y1);F1=fft2(Y1);F2=fft2(Y2);X=abs(ifft2(F1+F2)/2);subplot(1,3,3);image(X);3．小波融合addpath('E:\学习\课件\机器视觉创新实践\曾东明') Y1=imread('1.PNG');subplot(1,3,1);imshow(Y1);title('db4 小波变换1.PNG');Y2=imread('2.PNG');subplot(1,3,2);imshow(Y2);title('2.PNG');Y1=double(Y1);Y2=double(Y2);[c3,L1]=wavedec2(Y1,2,'db4');[c4,L2]=wavedec2(Y2,2,'db4');W=c3+c4;YY=waverec2(W,L1,'db4');subplot(1,3,3);YY=double(YY);image(YY);Y1=imread('057_L_VL.bmp');subplot(1,3,1);imshow(Y1);title('db4小波融合图像1');Y2=imread('057_L_IR.bmp');subplot(1,3,2);imshow(Y2);title('图像2');Y1=rgb2gray(Y1);Y1=double(Y1);Y2=double(Y2);[c3,L1]=wavedec2(Y1,2,'db4');[c4,L2]=wavedec2(Y2,2,'db4');W=c3+c4;YY=waverec2(W,L1,'db4');subplot(1,3,3);YY=double(YY);image(YY);实验二、图像分割1.实验内容：1）. 采用不同的分割方法（查阅书籍，文献资料和专业论坛）对采集的掌静脉图像进行前景和背景的分离，获得二值化手形图像，示例见图2；图8 手形分割示例2.实验目标：1）. 了解图像分割方法的概念和效果2）. 分析和比较不同分割方法的优劣3.参考图像：自己的掌纹和掌脉图像4.实验内容：1、用graythread函数获取阈值后分割图92、迭代法迭代法的的设计思想是，开始时选择一个阈值作为初始估计值，然后按某种策略不断的改进这一估计值，直到满足给定的准则为止。
步骤如下：1)选择T的初始估计值2)用T分割图像，生成两组像素：G1：所有灰度值大于T的像素G2：所有灰度值大于T的像素3)计算G1和G2中的所有像素平均灰度值u1和u24)计算新的阈值T=（u1+u2 ）/25)重复2-4直到逐次迭代获得的T值之差<T0图103、类间最大距离法:所谓聚类算法，是采用模式识别中的聚类思想，以类内保持最大相似性以及类内保持最大距离为目标，通过迭代优化获得最佳的图像分割阈值。
图114、均匀性度量法图124、实验完整代码：1、addpath('E:\学习\课件\机器视觉创新实践\曾东明'); I=imread('057_L_VL.bmp');subplot(1,2,1);imshow(I);I1=rgb2gray(I);I2=im2double(I1);a=graythresh(I2);g=im2bw(I2,a);subplot(1,2,2);imshow(g);2、clc;clear all;addpath('E:\学习\课件\机器视觉创新实践\曾东明'); f0=imread('057_L_VL.bmp');f=rgb2gray(f0);f=im2double(f);T=0.5*(min(f(:))+max(f(:)));done=false;while ~doneg=f>=T;Tn=0.5*(mean(f(g))+mean(f(~g)));done=abs(T-Tn)<0.1;T=Tn;endTr=im2bw(f,T);subplot(1,2,1),imshow(f0),title('原图');subplot(1,2,2),imshow(r),title('迭代法');3、clc;clear all;addpath('E:\学习\课件\机器视觉创新实践\曾东明'); I0=imread('057_L_VL.bmp');I=rgb2gray(I0);I=double(I);[m,n]=size(I);Smax=0;for T=0:255sum1=0; num1=0;sum2=0; num2=0;for i=1:mfor j=1:nif I(i,j)>=Tsum2=sum2+I(i,j);num2=num2+1;elsesum1=sum1+I(i,j);num1=num1+1;endendendave1=sum1/num1;ave2=sum2/num2;S=((ave2-T)*(T-ave1))/(ave2-ave1)^2;if(S>Smax)Smax=S;Th=T;endendThfigure,imshow(uint8(I)),title('原图');for i=1:mfor j=1:nif I(i,j)>=ThI(i,j)=255;elseI(i,j)=0;endendendsubplot(1,2,1),imshow(I0),title('原图');subplot(1,2,2),imshow(I),title('类间最大距离法'); 4、clc;clear all;addpath('E:\学习\课件\机器视觉创新实践\曾东明'); I0=imread('057_L_VL.bmp');I=rgb2gray(I0);I=double(I);[m,n]=size(I);Smax=-1;for T=0:255sum1=0; num1=0;sum2=0; num2=0;for i=1:mfor j=1:nif I(i,j)>=Tsum2=sum2+I(i,j);num2=num2+1;elsesum1=sum1+I(i,j);num1=num1+1;endendendave1=sum1/num1;ave2=sum2/num2;ave=(sum1+sum2)/(m*n);d1=-1;d2=-1;for i=1:mfor j=1:nif I(i,j)>=Td=(I(i,j)-ave2)^2;if d2==-1d2=d;elsed2=d2+d;endelsed=(I(i,j)-ave1)^2;if d1==-1d1=d;elsed1=d1+d;endendendendp1=num1/(m*n);p2=num2/(m*n);S1=p1*(ave1-ave)^2+p2*(ave2-ave)^2;S2=p1*d1+p2*d2;S=S1/S2;if S>SmaxSmax=S;Th=T;endendThfor i=1:mfor j=1:nif I(i,j)>=ThI(i,j)=255;elseI(i,j)=0;endendendsubplot(1,2,1),,imshow(I0),title('原图');subplot(1,2,2),,imshow(I),title('均匀度度量算法');。
