機(jī)器視覺算法與應(yīng)用筆記(編輯修改稿)
2025-07-14 04:14 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 積a引出緊性概念?；叶戎堤卣鳎合纫鰠^(qū)域內(nèi)最大最小灰度值，在兩個(gè)不同參考區(qū)域內(nèi)計(jì)算平均灰度值可測(cè)量出線性亮度變化，從而計(jì)算一個(gè)線性灰度值變換（平均灰度值是一個(gè)統(tǒng)計(jì)特征，另一個(gè)統(tǒng)計(jì)特征是灰度值的方差和標(biāo)準(zhǔn)偏差。（基于矩的灰度值特征與相應(yīng)的局域矩的區(qū)域特性非常相似）使用區(qū)域的特征函數(shù)作為灰度值時(shí)，灰度值矩就被簡化為區(qū)域矩（特征函數(shù)被用來解釋1為像素在區(qū)域內(nèi)，0為像素在區(qū)域外，在處理小物體上，灰度值矩能得到準(zhǔn)確度更好地處理結(jié)果）；定義一個(gè)模糊隸屬關(guān)系：灰度值低于北京灰度值最小值的每個(gè)像素，其隸屬關(guān)系值為0，高于前景灰度值最大值的每個(gè)像素，關(guān)系為1，灰度值落在此范圍內(nèi)，其隸屬關(guān)系通過線性插值得到，而這一計(jì)算過程需要使用浮點(diǎn)圖像，所以將隸屬關(guān)系值按比例放大到一個(gè)b位整數(shù)圖像上（一般8位），再通過計(jì)算灰度值矩和中心灰度矩判斷區(qū)域特征。輪廓特征：亞像素精度輪廓長度的計(jì)算容易些，因?yàn)檩喞呀?jīng)用于控制點(diǎn)，假設(shè)一個(gè)閉合輪廓通過來表示，R表示輪廓圍繞的亞像素精度區(qū)域，則（p,q）階矩被定義為：，與區(qū)域矩類似，可定義歸一化的矩和中心距。輪廓的面積和重心計(jì)算公式為：重心：攝像機(jī)標(biāo)定：是準(zhǔn)確測(cè)量目標(biāo)物體的必要過程，由于每個(gè)鏡頭的畸變都不一樣，通過標(biāo)定校正鏡頭畸變，同時(shí)可以得到在世界坐標(biāo)系中目標(biāo)物體米制單位的坐標(biāo)。建立攝像機(jī)模型（線陣攝像機(jī)）：標(biāo)定就是確定攝像機(jī)參數(shù)的過程。線陣攝像機(jī)的攝像機(jī)模型：運(yùn)動(dòng)向量世界坐標(biāo)系——攝像機(jī)坐標(biāo)系——圖像坐標(biāo)系（變換關(guān)系）。線陣相機(jī)中，由于目標(biāo)與相機(jī)的相對(duì)運(yùn)動(dòng)以及鏡頭的畸變，會(huì)使得目標(biāo)（世界坐標(biāo)系）的點(diǎn)投影到圖像坐標(biāo)系時(shí)產(chǎn)生錯(cuò)位。九個(gè)參數(shù)為攝像機(jī)的內(nèi)參，它們確定了攝像機(jī)從三維空間到二維圖像的投影關(guān)系。主要的影響因素有：鏡頭畸變以及運(yùn)動(dòng)與相機(jī)不匹配或者方向不符。標(biāo)定過程：為了進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定，必須已知世界坐標(biāo)系中足夠多三維空間點(diǎn)的坐標(biāo)，找到這些空間點(diǎn)在圖像中的投影點(diǎn)的二維坐標(biāo)，然后再通過它們確定其它參數(shù)。利用平面標(biāo)定板進(jìn)行標(biāo)定精確：易于操作、精度高并且可應(yīng)用在背光照明中；步驟；將標(biāo)定板利用閾值分割與背景分割出來，找到含m*n個(gè)孔洞區(qū)域——利用亞像素邊緣提取標(biāo)定板各個(gè)圓點(diǎn)的邊緣，將提取邊緣擬合成橢圓——基于橢圓的最小外界四邊形可以很容易的確定標(biāo)定標(biāo)記與它們?cè)趫D像中投影之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，再根據(jù)四邊形邊角來確定方向從而確定了標(biāo)定標(biāo)記及其投影關(guān)系——確定標(biāo)記中心點(diǎn)mi與通過投影計(jì)算得到的坐標(biāo)之間的距離最小化來確定參數(shù)：（k=mn是標(biāo)定板上標(biāo)記的數(shù)量。內(nèi)參可以通過攝像機(jī)及鏡頭的參數(shù)說明得到，而外參則需要通過之前橢圓尺寸的到一個(gè)初始值（最優(yōu)化過程）。在標(biāo)定時(shí)，需要采集多幅圖像多個(gè)不同標(biāo)記進(jìn)行標(biāo)定，因?yàn)閿z像機(jī)模型參數(shù)不是唯一解，可以
環(huán)評(píng)公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1