圖像處理 文章 進(jìn)入圖像處理技術(shù)社區(qū)
貿(mào)澤電子開售支持圖像處理和邊緣AI加速的Advantech VEGA-P110 PCIe Intel Arc A370M嵌入式GPU卡
- 專注于引入新品的全球電子元器件和工業(yè)自動(dòng)化產(chǎn)品授權(quán)代理商貿(mào)澤電子 (Mouser Electronics) 即日起供貨Advantech的VEGA-P110 PCIe Intel? Arc A370M嵌入式GPU卡。這款全新的VEGA-P110 GPU卡采用表現(xiàn)出眾的Intel? Arc顯卡，可為醫(yī)療成像、工廠自動(dòng)化和游戲應(yīng)用提供圖像處理和邊緣AI加速功能。另外VEGA-P110 PCIe GPU卡也是監(jiān)控、視覺檢測(cè)和AI分析的理想選擇。貿(mào)澤供應(yīng)的Advantech VEGA-P110 PCIe Inte
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Spinnaker SDK：專為機(jī)器視覺構(gòu)建的 API 庫
- 借助廣泛的 Teledyne GigE 和 USB3 面陣掃描相機(jī)支持，工程師可以使用 Spinnaker 快速開發(fā)用于視覺應(yīng)用的軟件解決方案。通過提供完全控制相機(jī)的選項(xiàng)，Spinnaker 允許用戶管理圖像處理管道的每一個(gè)環(huán)節(jié)。此外，Spinnaker 還支持通過相機(jī)功能來保證系統(tǒng)面向未來的方法，這些功能可以通過動(dòng)態(tài)加載到計(jì)算機(jī)中來添加，而無需重新編譯代碼。GigE MultiplicityTeledyne IIS GigE Vision 框架旨在提供卓越的性能并與要求苛刻的應(yīng)用程序無縫集成。Spinn
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UBSense汽車零部件視覺檢測(cè)案例
- 隨著新一代信息技術(shù)加速擁抱千行百業(yè)，智能制造正在多領(lǐng)域多場(chǎng)景落地開花。在汽車行業(yè)，傳統(tǒng)人工檢測(cè)效率低、檢測(cè)精度低等問題日益凸顯，新興技術(shù)與先進(jìn)制造深度融合，通過視覺檢測(cè)等人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)于鈑金、玻璃等汽車零部件的外觀缺陷檢測(cè)是大勢(shì)所趨。檢測(cè)的缺陷產(chǎn)品包含了產(chǎn)品表面或功能不對(duì)稱的地方，如劃痕、黑點(diǎn)、空隙、色差、雜質(zhì)、破損、污漬等。機(jī)器視覺技術(shù)中，表面外觀缺陷檢測(cè)是通過自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，維持流水線上各種不同形狀及大小的汽車零部件的自動(dòng)化、智能化、高精度檢測(cè)。與人工檢測(cè)相比，具有可靠性、可在復(fù)雜環(huán)境中長期工作、生
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匯川技術(shù)首款OCR智能相機(jī)重磅發(fā)布
- 隨著制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，機(jī)器視覺應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，迎來了高速發(fā)展時(shí)期。近年來，機(jī)器視覺的發(fā)展主要集中在智能化和集成化兩個(gè)方面。一方面，工業(yè)AI正在向大算力、大數(shù)據(jù)、大模型方向突破，以解決復(fù)雜的視覺需求；另一方面，機(jī)器視覺系統(tǒng)也逐步從傳統(tǒng)的基于PC方案向更加集成的嵌入式系統(tǒng)方案方向發(fā)展。智能相機(jī)產(chǎn)品應(yīng)運(yùn)而生，并且正在逐步占據(jù)主要市場(chǎng)份額。匯川技術(shù)深耕機(jī)器視覺領(lǐng)域多年，以先進(jìn)的圖像處理算法及AI技術(shù)為核心，結(jié)合10年 的應(yīng)用沉淀，100+ 客戶服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，以及20+種 OCR場(chǎng)景迭代
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圖像處理技術(shù)在物理實(shí)驗(yàn)中的應(yīng)用探究*
- 為了研究圖像處理技術(shù)在物理實(shí)驗(yàn)中的應(yīng)用，設(shè)計(jì)一種圖像處理檢測(cè)物理實(shí)驗(yàn)結(jié)果的系統(tǒng)。根據(jù)已學(xué)的圖像處理知識(shí)和物理實(shí)驗(yàn)基本常識(shí)，借助LabVIEW軟件的Line Profile線剖面圖技術(shù)對(duì)實(shí)驗(yàn)中不同質(zhì)量小車所打出的紙帶進(jìn)行識(shí)別，從而推斷出各個(gè)點(diǎn)的位置信息，計(jì)算出實(shí)驗(yàn)結(jié)果，最終將系統(tǒng)得到的結(jié)果與學(xué)生計(jì)算的數(shù)據(jù)值對(duì)比，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生的快速打分。經(jīng)過實(shí)際的操作，圖像處理能夠順利完成該實(shí)驗(yàn)的檢測(cè)與計(jì)算，可以得出圖像處理在物理實(shí)驗(yàn)以及教師教學(xué)中具有實(shí)用價(jià)值，今后可應(yīng)用于類似實(shí)驗(yàn)的檢測(cè)。
- 關(guān)鍵字： 202306 圖像處理 物理實(shí)驗(yàn) 線剖圖 點(diǎn)距分析
ARM+FPGA開發(fā)板的強(qiáng)勁圖形系統(tǒng)體驗(yàn)——米爾基于NXP i.MX 8M Mini+Artix-7開發(fā)板
- 本篇測(cè)評(píng)由優(yōu)秀測(cè)評(píng)者“qinyunti”提供。01 ARM+FPGA異核架構(gòu)開發(fā)板簡(jiǎn)單介紹MYD-JX8MMA7的這款A(yù)RM+FPGA異核架構(gòu)開發(fā)板， 擁有2個(gè)GPU核，一個(gè)用來做3D數(shù)據(jù)處理，另一個(gè)用來做2D和 3D加速。3D GPU核支持：●? ?OpenGL ES 1.1，2.0●? ?Open VG 1.1●? ?2D GPU核支持●? ?多圖層混合基于ARM+FPGA異核架構(gòu)開發(fā)板MYD-JX8MMA7，具備非常強(qiáng)的
- 關(guān)鍵字： NXP Xilinx i.MX 8M Mini Artix-7 ARM+FPGA 圖像處理 異構(gòu)處理器
三星研究員為VR提出更優(yōu)用于圖像扭曲的深度學(xué)習(xí)技術(shù)
- Image Warping（圖像扭曲/圖像校正）廣泛用于各種計(jì)算機(jī)視覺和圖形任務(wù)，例如圖像編輯、光流、圖像對(duì)齊和全向視覺（例如VR）。傳統(tǒng)方法應(yīng)用逆坐標(biāo)變換來插值輸入空間中缺失的RGB值。然而，基于插值的方法會(huì)導(dǎo)致輸出圖像中出現(xiàn)鋸齒和模糊偽影。盡管社區(qū)已經(jīng)探索了一系列的解決方案，但其一般存在著性能，光譜偏差，或無法評(píng)估圖像扭曲的頻率響應(yīng)等問題。韓國大邱慶北科學(xué)技術(shù)院和三星的研究人員提出了一種用于圖像扭曲的圖像處理深度學(xué)習(xí)技術(shù)。與其他現(xiàn)有方案相比，團(tuán)隊(duì)的發(fā)明可以降低存儲(chǔ)速度并將分辨率提高3dB。另外，與基于
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STM32圖像處理函式庫介紹
- STM32 圖像處理函式庫STM32IPL是由 C 語言所編寫的開放原始碼軟件函式庫，提供了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺功能，能加快在意法半導(dǎo)體（ST）的STM32 微控制器上開發(fā)視覺分析的應(yīng)用。本產(chǎn)品在最新版 （v3.1.0）FP-AI-VISION1功能套件中以STM32Cube 中間件的形式推出。一般來說，視覺深度學(xué)習(xí)模型的輸入不同于相機(jī)拍攝的圖像，深度學(xué)習(xí)輸入因?yàn)榫哂胁煌S度及圖像格式，會(huì)需要預(yù)先處理原圖，例如縮放、影像格式轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化等。而STM32IPL可提供實(shí)用且現(xiàn)成的軟件套件，以簡(jiǎn)化及加速影像預(yù)處
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賽昉科技重磅發(fā)布全球首款基于RISC-V人工智能視覺處理平臺(tái) ——驚鴻7100
- 近日- RISC-V處理器IP供應(yīng)商賽昉科技有限公司，發(fā)布全球首款基于RISC-V的人工智能視覺處理平臺(tái)——驚鴻7100。“驚鴻”一詞取自成語“驚鴻一瞥”，語義雙關(guān)：“驚鴻7100”的推出，不僅驚艷了世界，還以它優(yōu)異的性能，造福于世界。該平臺(tái)是全球首款基于RISC-V集深度學(xué)習(xí)、圖像處理、語音識(shí)別、機(jī)器視覺為一體的多功能平臺(tái)，由賽昉科技獨(dú)立自主開發(fā)，可廣泛應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、智能無人機(jī)、公共安全、交通管理、智能家電、視覺掃地機(jī)器人、工業(yè)機(jī)器人等智能應(yīng)用領(lǐng)域。“驚鴻7100”的出現(xiàn)，標(biāo)志著RISC-V在智能音視
- 關(guān)鍵字： 驚鴻7100 RISC-V指令集 深度學(xué)習(xí) 圖像處理 語音識(shí)別 機(jī)器視覺
基于NI myRIO的玉米種植監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)
- Design of monitoring system for maize cropping based on NI myRIO 王騰飛，翟亞芳，李立（安陽工學(xué)院 電子信息與電氣工程學(xué)院, 河南 安陽 455000） 摘要：本文基于NI myRIO平臺(tái)和TCP網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)圖像監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)玉米長勢(shì)及蟲害情況的實(shí)時(shí)圖像處理和遠(yuǎn)程控制?；贚abview的圖像處理平臺(tái)，具有對(duì)實(shí)時(shí)圖像的分割、灰度和邊緣三種處理模式。植株高度解析采用網(wǎng)格化圖像分割技術(shù)，根據(jù)擬合方程對(duì)玉米長勢(shì)進(jìn)行擬合計(jì)算。經(jīng)測(cè)試針
- 關(guān)鍵字： 201905 圖像處理 NI myRIO LabVIEW 監(jiān)控系統(tǒng) 傳感器
NSCT與中心對(duì)稱局部方向模式相結(jié)合的人臉識(shí)別
- Face recognition based on NSCT and centrosymmetric local direction pattern? ? ?魏維，楊恢先，陶霞，曾金芳，（湘潭大學(xué)物理與光電工程學(xué)院，湖南 湘潭 411105） 摘要：針對(duì)人臉識(shí)別中姿態(tài)、光照、表情變化造成的識(shí)別率不高的問題，本文提出一種非下采樣Contourlet變換(NSCT)與絕對(duì)值型中心對(duì)稱局部方向模式(ACSLDP)相結(jié)合的人臉識(shí)別方法。首先，對(duì)人臉圖像進(jìn)行非下采樣Contour
- 關(guān)鍵字： 201905 圖像處理 人臉識(shí)別 NSCT 絕對(duì)值型中心對(duì)稱局部方向模式 信息熵 最近鄰分類器
基于FPGA的車牌識(shí)別系統(tǒng)
- 車牌識(shí)別主要包括車牌定位檢測(cè)、字符分割和字符識(shí)別三個(gè)部分，現(xiàn)有的車牌識(shí)別系統(tǒng)都依托于類似OpenCV這樣的軟件平臺(tái)，實(shí)際安裝操作非常麻煩，沒有一個(gè)專用的處理器來實(shí)現(xiàn)車牌識(shí)別功能，針對(duì)這一現(xiàn)狀，我們?cè)O(shè)計(jì)了基于紫光PGT180H芯片的車牌識(shí)別系統(tǒng)，利用FPGA的靈活性和高速并行的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了車牌識(shí)別的功能，并在紫光同創(chuàng)開發(fā)板上搭建了車牌識(shí)別系統(tǒng)。
- 關(guān)鍵字： 圖像處理 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) FPGA 實(shí)時(shí)處理 201903
GMS氣象衛(wèi)星云圖實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)錄取和圖像處理
- 在航天科學(xué)飛速發(fā)展的今天，衛(wèi)星觀測(cè)已成為天氣預(yù)報(bào)和大氣科學(xué)研究不可缺少的有效手段。它能為工、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，為航海、漁業(yè)、林業(yè)、水利及軍事保障等提
- 關(guān)鍵字： GMS 氣象衛(wèi)星 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) 圖像處理
FPGA的圖像處理是怎么做到的？
- 基于軟件的圖像處理方法存在著一些局限性，尤其是計(jì)算速度和算法效率方面。所以大家很自然的就想到了FPGA作為嵌入式圖像應(yīng)用的平臺(tái)。許多圖像處理本身就是并行計(jì)算的，并且FPGA的編程硬件，本質(zhì)上也是并行的。但是利用FPGA硬件進(jìn)行圖像處理存在很多的困難，需要學(xué)到很多的技巧。下面我介紹兩幾種比較基礎(chǔ)的圖像處理算法思想?！ 畏鶊D像的點(diǎn)操作是圖像處理中最簡(jiǎn)單的操作，輸出值只取決于輸入值，與位置無關(guān)，可以看作是一個(gè)函數(shù)的映射。從硬件實(shí)現(xiàn)的角度來說，最簡(jiǎn)單的方式就是通過一個(gè)實(shí)現(xiàn)函數(shù)的模塊對(duì)輸入的每個(gè)像素進(jìn)行依次處
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QR碼印刷質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)
- QR碼與其他二維碼相比具有識(shí)讀速度快、數(shù)據(jù)密度大、占用空間小的優(yōu)勢(shì)，已經(jīng)在移動(dòng)終端、嵌入式系統(tǒng)、交通運(yùn)輸、食品藥品以及生活消費(fèi)支付等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。印刷過程中，由于受到機(jī)械精度、生產(chǎn)工藝、操作失誤等多方面因素的影響，印刷品表面會(huì)出現(xiàn)不同類型的QR碼缺陷，主要包括：漏印、誤印、印刷位置偏移、黑白拉線等。運(yùn)用圖像預(yù)處理及模板匹配算法對(duì)QR碼進(jìn)行缺陷識(shí)別，實(shí)現(xiàn)對(duì)QR碼印刷品中出現(xiàn)的QR碼圖片漏印、誤印、印刷位置偏移、黑白拉線等印刷問題的自動(dòng)識(shí)別，從而解決了人工檢測(cè)所帶來的問題。
- 關(guān)鍵字： QR碼印刷缺陷 QR碼識(shí)別 印刷質(zhì)量 圖像處理 201805
圖像處理介紹
圖像處理
image processing
用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析，以達(dá)到所需結(jié)果的技術(shù)。又稱影像處理。
基本內(nèi)容 圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。數(shù)字圖像是指用數(shù)字?jǐn)z像機(jī)、掃描儀等設(shè)備經(jīng)過采樣和數(shù)字化得到的一個(gè)大的二維數(shù)組，該數(shù)組的元素稱為像素，其值為一整數(shù)，稱為灰度值。圖像處理技術(shù)的主要內(nèi)容包括圖像壓縮，增強(qiáng)和復(fù)原，匹配、描述和識(shí)別3個(gè)部分。
圖像壓縮 由數(shù)字化得到的一 [ 查看詳細(xì) ]
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