Анализ обработки изображений и машинное зрение (на основе LabView)+Машиновидение Автоматическое обнаружение технологии+машины визуальные технологии и экземпляры приложения машины
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
Обработка, анализ и машинное зрение (на основе LabView) покрывают конструкцию системы машинного зрения, работы и улучшения изображения, распознавания функций и принятия решений машины
Автор: Ян Гаук
Цена: 169 юаней
Раздел: 1-1
ISBN: 9787302496410
Дата публикации: 2018.06.01
Дата печати: 2018.04.27
«Обработка, анализ и машинное зрение (LabView)» в основном представляет технологии обработки изображений на основе LabView, анализа и разработки визуальной системы машины.Вся книгу следует избегать как можно больше, но содержание разделено на три части: «Построение визуальной системы машины», «Работа и улучшение изображения» и «распознавание признаков и принятие решений машины» с точки зрения фактических инженерных приложений ПолемСреди них первая часть в основном обсуждает принцип модели системы визуализации, выбор компонентов линзы камеры, создания и калибровки системы и таких технологий, как сбор изображений, отображение и хранение; третья часть вводит ключевые технологии разработки визуального программного обеспечения машины, не только применения сегментации изображений, морфологической обработки, извлечения объектов, анализа функций, характеристик в разработке системы машинного зрения, а также целевого измерения, сопоставления режима изображений, распознавания целевой классификации и т. Д. Включает в себя красочную технологию обработки изображений, такую как цветовое пространство и сопоставление цветов, позиционирование цвета, сопоставление цветовых узоров и распознавание классификации цветов."" "" "
Оглавление
Часть 1 Конструкция системы машинного зрения
Глава 1
1.1 Определение и разработка машинного зрения
1.2 Процесс композиции и разработки системы машинного зрения
1.3NI Visual Platform Внедрение и установка программного обеспечения
Глава 2 Система визуализации
2.1 Модель системы визуализации
2.2 объектив
2.3 камера
2.3.1CCD и CMOS
2.3.2 Имитационная камера и аналоговые видеосигналы
2.3.3 Цифровая камера и цифровые видеосигналы
2.3.4 Проверка камеры
2.4 Сводка этой главы
Глава 3 Сбор, хранение и дисплей изображений
3.1 Оборудование для сбора изображений
3.2nimax и драйвер камеры
3.3imaq, imaqdx и коллекция изображений
3.4 Сводка этой главы
Глава 4 Управление изображениями и показать
4.1 Изображение в памяти
4.2 Управление изображениями памяти
4.3 Дисплей изображения
4.3.1 Управление отображением изображения
4.3.2 Браузер изображений
4.3.3 Внешнее витрин
4.4ROI и маски изображения
4.5 неэтразитивный слой
4.6 Сводка этой главы
Глава 5 Хранение изображений
5.1 Чтение и написание файлов изображения
5.2bmp -файл
5.3tiff файл
5.4jpeg файл
5.5png файл
5.6avi файл
5.7 Резюме этой главы
Глава 6 Калибровка системы и коррекция изображений
6.1 Модель раскрытия
6.2 Калибровка изображения
6.3 Координировать калибровку
6.4 Качество ошибок и калибровки
6.5 Геометрическая коррекция изображения
6.6 Сводка этой главы
Часть 2 работы изображения и улучшение
Глава 7 Работа и вычисления изображения
7.1 Пиксельная операция
7.2 Работа изображения и геометрическое преобразование
7.3 Операция изображения
7.4 Работа и работа цветного изображения
7.5 Сводка этой главы
Глава 8 Анализ и трансформация серого
8.1 Rightsmap
8.2 серый анализ
8.3 Структурное сходство
8.4 Серые преобразования
8.5 Сводка этой главы
Глава 9 Усовершенствование изображения космического домена
9.1 Линейная свертка
9.2 Усовершенствование соседства
9.2.1 Линейный фильтр
9.2.2 Не -линейная фильтрация
9.3 Резюме этой главы
Глава 10 Усовершенствование изображений частотной области
10.1 Трансформация изображений Фурье
10.2 Частотная доменная фильтрация изображений
10.3ni Частотный метод фильтрации изображения.
10.4 Резюме этой главы
Анализ функций части 3 и принятие решений машины
Глава 11 Пороговая секция и сегментация края
11.1 Пороговое подразделение
11.1.1 Глобальное подразделение
11.1.2 Локальная сегментация
11.2 сегментация края
11.2.1 Обнаружение точек
11.2.2 Обнаружение строки
11.2.3 Контурное экстракт
11.3 Резюме этой главы
Глава 12 Морфология и региональная сегментация
12.1 Морфологическая обработка пикселей
12.2 Морфологическое лечение гранул
12.3 Региональная сегментация
12.4 Региональный рост и морфологическая реконструкция
12.5 Сводка этой главы
Глава 13 Особенности и анализ частиц частиц
13.1 точка и линия
13.2 Граница и область
13.3 угол и момент
13.4 Система координат измерения
13.5 Резюме этой главы
Глава 14 Особенности и приложения изображения
14.1 Серое измерение
14.2 Обнаружение краев
14.3 Анализ и сравнение контура
14.4 Анализ текстуры
14.4.1 Вейвлет -трансформация
14.4.2 Статистический анализ текстуры
14.5 Угловое обнаружение
14.6 Резюме этой главы
Глава 15 Сопоставление режима изображения
15.1 Серые сопоставление
15.2 Геометрическое соответствие
15.3 Сравнение шаблонов золота
15.4 Резюме этой главы
Глава 16 Измерение целей
16.1 Поиск цели
16.2 позиционирование функции
16.3 Геометрическое измерение
16.3.1 суппорт
16.3.2 Рулера KKI
16.3.3 Анализ геометрического метода
16.4 Результат суждения
16.5 Резюме этой главы
Глава 17 Признание классификации
17.1 Процесс обучения и классификатор
17.1.1 Коллекция образцов
17.1.2 Конфигурация классификатора
17.1.3 Операция и обучение классификатора
17.1.4 Вывод и оценка классификатора
17.2 Обнаружение и идентификация классификации
17.3OCR
17.3.1 Обучение по сбору персонажей
17.3.2 Распознавание и проверку текста
17.4 Резюме этой главы
Глава 18
18.1 Цветовое пространство
18.2 Хроматография и сопоставление цвета
18.3 Цветовое позиционирование
18.4
18.5 Цветовая классификация
18.6 Сегментация цветного изображения
18.7 Резюме этой главы
Глава 19 Инструмент и штрих -код
19.1 Инструмент Читать
19.2 Читать штрих -код
19.2.1 Один -мерный код
19.2.2 QR -код
19.3 Резюме этой главы
ГЛАВА 20 Тримизируемое видение
20.1 Принципы двухэкейтированной визуальной системы
20.2 Калибровка системы
20.3 Регулировка изображения
20.4 Сопоставление точек и 3D -реконструкция
20.5 Сводка этой главы
Рекомендации
Версия: 1 Номер страницы: Слова: время печати: 1 октября 2013: 16 Бумажная бумага: Бумага: Набор PACDER: Нет Международной стандартной книги ISBN: 9787122176820
Категория:
книги>компьютерная сеть>искусственный интеллект
Быстро и прямо
краткое введение
Оглавление
Предисловие
Скачать бесплатно чтение Dangdang
краткое введение
Эта книга предлагает теорию и систему сетевого визуального онлайн -обнаружения онлайн в Интернете и систематически вводит знания и технологии области автоматического обнаружения в машинном видении.Эта книга разделена на шесть глав.Глава 1 рассказывает процесс разработки, тенденцию разработки и перспективы цифровых изображений и технологий машинного зрения.Глава 2 описывает аппаратный состав системы машинного зрения, включая классификацию и основную характерную характеристику камеры, принцип и выбор оптических линз, принцип и тип карты сбора изображений и метод передачи данных изображения.В главе 3 рассказывается о технологии визуальной визуальной визуализации машины, включая технологию серого освещения и технологию цветного освещения в промышленной среде, а также о технологии проектирования светодиодного освещения и трехмерной технологии визуальной визуализации.Глава 4 сосредоточена на основном алгоритме машины.Глава 5 представляет разработку и реализацию программного обеспечения для машинного зрения, включая общие визуальные инструменты машины и методы разработки программного обеспечения.Глава 6 посвящена инженерным приложениям и анализу визуальных измерений и тестирования.
Эта книга доступна для справки для профессионалов, занимающихся технологиями тестирования, интеллектуальными приложениями оборудования и исследований. Она также может быть использована для преподавания в связанных специальностях в колледжах и университетах.
Оглавление
Глава 1 Обзор 1
1.1 Определение машинного зрения 1
1.2 Композиция системы вида машины 2
1.3 Общий рабочий процесс системы машинного зрения 4
1.4 Особенности системы машинного зрения 5
1.5 Разработка системы машинного зрения 6
1.6 Поле применения системы машинного зрения 9
1.7 Связанные со советниками и журналами и журналами системы машинного видения 12
Глава 2 Композиция визуальной системы машины 13
2.1 Классификация и основные характерные параметры камеры 13
2.2 Принципы и выбор оптической линзы 30
2.3 Принципы и типы карты сбора изображений 45
2.4 Сводка и сравнение методов передачи данных изображения 52
2.5 Тип и выбор источников света 56
Глава 3 Технология визуальной визуализации машины 61
3.1 Обзор источника света 61
3.2 Технология серого освещения 68
3.3 Технология цветного освещения 71
3.4 Технология поляризации 79
3.5 Технология освещения освещения 80
Глава 4 Алгоритм визуального ядра машины 93
4.1 Предварительная обработка изображения 93
4.2 Улучшение частотного изображения 100
4.3 Математическая морфология и ее применение 106
4.4 Принципы и методы сбалансированного серого баланса 113
4.5 Алгоритм обнаружения краев и его применение 118
4.6 Анализ Blob 123
4.7 Принципы и методы порогового деления 128
4.8 Алгоритм сопоставления режима и его применение 137
4.9 Стандарт камеры 145
4.10 Алгоритм измерения 158
Глава 5 Разработка и реализация программного обеспечения 169
5.1 Формат файла изображения 169
5.2 Выбор и использование связанных функциональных библиотек 174
Глава 6 Приложение для визуальной машины машина 187
6.1 Дизайн системы визуального обнаружения быстрого времени 187
6.2 Анализ приложений и случая при печати упаковки 197
6.3 Анализ применения и случая в области тестирования качества поверхности 210
6.4 Анализ применения и случая в области измерения размера 222
6.5 Анализ применения и случая в распознавании символов 231
6.6 Применение в системе коррекции зрительного сервопривода на основе визуальной лазерной пленки на основе сервоприводов 237
Рекомендации 242
Версия: 1 Номер страницы: Слова: Время печати: 1 мая 2014: 16 Бумажная бумага: Платформа бумажный пакет: Набор платформы: нет международной стандартной книги ISBN: 9787122198044
Категория:
книги>компьютерная сеть>Теория компьютера
Быстро и прямо
Выбор редактора
Оглавление
Скачать бесплатно чтение Dangdang
Выбор редактора
Книга «Подробное объяснение технологии и применения машинного зрения», написанная Чэнь Бингки, имеет следующие характеристики:
1. Ключевые моменты и методы применения технологии машинного зрения подробно анализируются через большое количество типичных случаев.
2. Объясняемый случай включает в себя сельское хозяйство, транспорт, электронику, автомобили, спорт и другие отрасли промышленности.
3. Все случаи поступают из производственной практики, и они были проверены с помощью практического применения, и они относительно практичны.
4. Автор много лет занимался изучением технологий машинного зрения в Японии. После возвращения в Китай он открыл компанию в своем обучении для дальнейшего продвижения технологии машинного зрения и оказывать определенное влияние в отрасли.
Оглавление
Глава 1 Основные знания визуальных технологий машины
1.1 История развития и перспективы технологии машинного зрения
1.1.1.120 век обработки изображений
1.1.1. 1960 -е годы стали отправной точкой цифровой обработки изображений
1.1.3 1970 -е годы стал периодом разработки цифровой обработки изображений
1.1.4 1980 -е и 1990 -е годы являются популярностью и высоким периодом разработки технологии обработки изображений
1.1.521 -й век - это век выставки технологий машинного зрения.
1.2. Поле приложения технологии машинного зрения.
1.3 Композиция машинного зрения
1.3.1 Аппаратный состав
1.3.2 Программный состав
1.4 Основы цифрового изображения
1.4.1 пиксельный номер и класс пикселей
1.4.2 Цветное изображение и серое изображение
1.4.3 Формат файла изображения и формат видеофайла
Глава 2 Выбор семян риса
2.1
2.2 Связанные базовые знания
2.2.1 Камера и источник света
2.2.2 Обработка двойного значения
2.2.3 Расширение и коррозионное лечение
2.2.4 Измерение параметров
2.2.5 База данных
2.3 Системное решение и состав аппаратного обеспечения
2.3.1 Системное решение
2.3.2 Аппаратное оборудование, материалы и прототипные машины
2.4 Приобретение изображений и калибровка станции
2.5 Измерение извлечения семян и геометрических параметров
2.6 Суждение семян в габке расположено
2.7 Семена оснащен информационными базами данных
2.8 Выбор
2.8.1 Суждение о типе семян
2.8.2. Обнаружение того, являются ли геометрические параметры семян
2.8.3 Суждение о семенах плесени
2.8.4 Суждение о разбитых семенах
2.9 Анализ результатов отбора
2.10 Резюме
Глава 3 Параметры тестирования пайнины порошкового тестирования
3.1 Изучение значимости, целей и технических моментов
3.2 Системный аппаратный состав
3.2.1 Механическая структура и устройство сбора изображений
3.2.2 Система сбора изображений
3.3 Калибровка изображения
3.4
3.5 Двойной экстракт зерен
3.6 Семена подсчитывают
3.7 Обнаружение интервала распределения семян
3.7.1 Обнаружение вертикального распределения
3.7.2 Обнаружение горизонтального распределения
3.8 Расчет параметров вещания
3.9 Расчет вещания точек и параметров округа C
Глава 4 Выбор изображений с высоким содержанием хлопковых семян
4.1.
4.2 Основные знания обработки изображений
4.2.1 Цветовая обработка
4.2.2 Микро -дивизионная обработка
4.3 Системное решение и состав
4.4 Настройки сбора изображений и рабочей станции
4.5 Извлечение и суждение семян
4.6 Суждение красных семян
4.7 Определение повреждения хлопка
4.8 Резюме
Глава 5 Плач кукурузных зерен в шипах
5.1. Исследуйте значение, цели и технические моменты
5.2 Оборудование и программная среда
5.3 Измерение Gravida
5.3.1 Определить область кукурузных ушей
5.3.2 Извлечение кукурузных ушей
5.3.3 Измерьте количество шипов
5.3.4 Непрерывная добыча сукинга
5.3.5 Суждение о конце ушей и статистики количества шипов
5.3.6 Анализ результатов семян
Глава 6 Порно робота визуальная система визуальной системы
6.1 Исследуйте значение, цели и технические моменты
6.2 Основные знания обработки изображений
6.2.1 Прямое обнаружение традиционной выносливой трансформации
6.2.2.
6.3 Коллекция изображений с рисовым полетом
6.4 Целевой тест линии Miao
6.4.1 Извлечение саженцев рисового поля
6.4.2 определяются целевые саженцы
6.4.3
6.5 Целевая настройка поля
6.5.1.
6.5.2 Обнаружение линии поля цемента
6.5.3 Обнаружение линии целевой поля турбала
6.6 Обнаружение линии Tianda Tianya
6.6.1 Обнаружение линии тени
6.6.2 Обнаружение линии Tianda
6.7 Боковое поле 测 Обнаружение провода
6.8 Системная интеграция и тест
6.8.1 Тест конечной точки столбца саженцев
6.8.2 Оптимизация целевого поля 2 обнаружения
6.8.3 Настройки окна
6.8.4 Проверка теста
Глава 7 Тестирование навигационного маршрута управления Waterfield
7.1.
7.2 Коллекция изображений исследований
7.3 позиционирование между целевыми саженцами
7.4 Тест на горизонтальный сканирование в альтернативной точке над альтернативной точкой
7.5 Полевой тест
7.5.1 Рассчитайте раздел линии яркости
7.5.2 Через яркость. Обнаруйте конец рисового поля через яркость.
7.6 Определение известной точки и обнаружения линии направления
7.7 Результаты обнаружения целевой линии и анализ
7.7.1 Обнаружение местоположения целевого пространства
7.7.2 Тестирование точки устранения
7.7.3 Полевой тест
7.7.4 Знание очков и обнаружение линии направления
Глава 8 Тестирование
8.1.
8.2 Коллекция исследований изображений
8.2.1 Тестовое оборудование
8.2.2 Коллекция изображений
8.3 Алгоритм тестирования
8.3.1 Определение целевого изображения
8.3.2 Обнаружение линии направления
8.4 Результаты теста и анализ
8.4.1 Определение целевого изображения
8.4.2 Обнаружение линии направления
8.5 Заключение
Глава 9 Обнаружение
9.1.
9.2 Изображение плавно базовые знания
9.2.1 Переместить среднее
9.2.2 Фильтрация среднего значения
9.2.3 ВЕБЕРЕТА
9.3 Обнаружение маршрута пешеходного маршрута пшеницы
9.3.1 Тестовое оборудование
9.3.2 Обнаружение прямой линии цели
9.3.3
9.3.4 Проверка теста
9.4 Навигационная линия и полевые испытания других сельскохозяйственных угодий
9.5 Обнаружение изображений целевой линии с несколькими списками
9.5.1 Тестовое оборудование и сбор изображений
9.5.2 Акцент и извлечение саженцев пшеницы
9.5.3 Определение целевой точки
9.5.4 Определение известных точек
9.5.5 Обнаружение нескольких столбцов целевой центральной линии
9.5.6 Анализ адаптации
Глава 10 веселая и обнаружение числа
10.1.
10.2 Базовые знания геометрической трансформации
10.2.1 Увеличение и уменьшение
10.2.2 Передача
10.2.3 вращается
10.2.4 Имитационная трансформация стрельбы
10.2.5 Перспективная трансформация
10.2.6 Цики координаты
10.3 позиционирование номерного знака
10.3.1 Извлечение краев
10.3.2
10.3.3 Грубое позиционирование номерных знаков
10.3.4 Точное позиционирование транспортных средств.
10.3.5 Коррекция наклона номерного знака
10.4 Сегментация символов
10.4.1. Вертикально наклонная коррекция характера
10.4.2 Удаление символа интервала номерного знака
10.4.3 Определение числа «1» в номерном знаке
10.5 распознавание персонажа
10.6 Введение в номерной знак и систему распознавания номеров
10.6.1 Система распознавания номерных знаков импорта и выхода
10.6.2 Система распознавания цилиндров кислорода
Глава 11 Обнаружение изображения болезней пшеницы
11.1
11.2 Основные знания анализа текстуры изображения
11.2.1 Серые функции текстуры текстуры с ограниченной фигурой.
11.2.2 Характеристики текстуры симбиоза матрицы
11.2.3 Дифференциальные статистические характеристики текстуры
11.2.4 Характеристики текстуры Rag Lagron Matrix
11.2.5 Характеристики текстуры спектра мощности
11.3 Сбор и создание баз данных заболеваний
11.4 Увеличенные функции текстуры.
11.5 Отделение болезней
11.6 Расчет данных расчета
11.7 Диагностика заболеваний
Глава 12 обнаружение персиковых деревьев
12.1.
12.2 Испытательное оборудование и материалы
12.3 персикового извлечения
12.4 Обработка отслеживания границ
12.5 Соответствующее лечение расширения
12.6 Может быть, расчет расчетов
12,7 Возможно, группа группы групп группы
12.8 Расчет юансина и радиуса
Глава 13 Быстрый тест дорожного происшествия в прямом эфире
13.1.
13.2 Дизайн тегов и тестовые материалы
13.3 Обнаружение метки метки метки
13.4 Анализ результатов теста
Глава 14 Утилизация Утилизации Пластин
14.1.
14.2 Испытательное оборудование и материалы
14.3 Обнаружение счета и расположение давления
14.3.1 Обнаружение линии
14.3.2 Обнаружение столбцов
14.3.3 Позиционирование давления
14.3.4 Анализ результатов
14.4 Обнаружение пластин давления типа
14.4.1 Алгоритм обнаружения типа
14.4.2 Результаты и анализ обнаружения
14.5 Обнаружение теста на состояние полибридного ретрита
14.5.1
14.5.2.
14.5.3 Доска давления белого цвета
14.5.4
14.6 Результаты обнаружения системы и анализ
Глава 15 Трехмерное обнаружение роста и моделирование и моделирование сельскохозяйственных угодий.
15.1
15.2 Оба базовые знания визуального измерения
15.2.1 Модель камеры
15.2.2 Стандарт камеры
15.2.3 3D Реконструкция
15.3 Системный состав
15.4 Измерение зоны перезаписания
15,5 Высокие измерения
15,6 3D -моделирование кукурузных растений
15,7 Трехмерное испытание препятствий на сельхозугодьях
15.7.1 Испытательное оборудование и сбор изображений
15.7.2 Калибровка камеры
15.7.3 Извлечение цели
15.7.4 Идентификация препятствий
15.7.5 Результаты теста и анализ
Глава 16 Мониторинг изображения трафика трафика
16.1.
16.2 Испытательное оборудование и сбор изображений
16.3 Расчет и обновление фона
16.3.1 Первоначальный фоновый расчет
16.3.2 Обновить расчет фона
16.3.3 Результаты фонового расчета
16.4 Извлечение площади автомобиля
16,5 Удаление тени автомобиля
16.6 Анализ результатов извлечения площади транспортного средства и удаления тени автомобиля
16.7 Различие и подсчет транспортных средств
Глава 17 Реальное отслеживание времени реальной измерения конкурентной тактики бадминтона и реального отслеживания траектории транспортного средства
17.1
17.2 Основные знания потока Windows
17.2.1 Процесс и поток
17.2.2 Многоточковая синхронизация
17.2.3 Квота времени потока
17.3 Коллекция видео изображений
17.4 Калибровка места
17.5 Спортивная цель извлечения
17.6 Классификация и связь траектории
17.6.1 Концепция номера направления
17.6.2 Расчет целевого центра тяжести
17.6.3 Экстракт спортивной траектории
17,7 Экстракция траектории бадминтон
17.8 Суждение типа бадминтон
17.9 измерение отслеживания реального времени траектории транспортного средства.
17.9.1 Коллекция изображений
17.9.2 Сбор сигналов
17.9.3 Анализ изображений
17.9.4 Результаты испытаний
Глава 18 Пчелиной Тант Реал -Тест на отслеживание времени
18.1
18.2 Шаблон соответствует базовым знаниям
18.3 Тестовое устройство и коллекция видео изображений
18.4 Отслеживание беговых дорожек пчел
18.4.1 Выбор целевых пчел
18.4.2. Отслеживание целевых точек
18.5 Пчелиной танец суждение
18.6 Резюме
Глава 19 Параметры транспортного средства реального обнаружения времени
19.1.
19.2 Системное составляющее решение
19.3 Решение для обнаружения системы
19.3.1 Измерение длины автомобиля
19.3.2 Измерение ширины автомобиля
19.3.3 Высокие измерения автомобиля
19.4.
19.4.1. Определите область обработки изображений
19.4.2 Разница в изображениях
19.4.3. Извлечение и анализ признаков
19,5 обнаружение края транспортного средства
19.5.1 Обнаружение земли
19.5.2 Другое тестирование края
19.6 Цветовые испытания автомобиля
19.7 Процесс обнаружения
19.8 Анализ факторов, влияющих на систем
Глава 20 Общая система обработки изображений Изображения Изображения
20.1 Введение системы
20.2 Окно статуса
20.3 Коллекция изображений
20.3.1Directx CAI напрямую
20.3.2VFW КОЛЛЕКЦИЯ КОЛЛЕКЦИИ
20.3.3a/d коллекция карт изображений
20.3.4a60x Промышленная коллекция
20.4 Обработка с ограниченной диаграммой
20.4.1 Прямая квадратная диаграмма
20.4.2 профиль строки
20.4.33D Раздел
20.4.4 Совокупная карта распределения
20,5 Цветового измерения
20.6 Цветовое преобразование
20.6.1 Трансформация яркости цвета
20.6.2hsi означает изменение
20.6.3 Свободное преобразование
20.6.4RGB Цветовое преобразование
20.7 Геометрическая трансформация
20.7.1 Улучшение трансформации
20.7.2 Перспективная трансформация
20.8 Трансформация частотной области
20.8.1 Вейвлет -трансформация
20.8.2 Трансформация Фурье
20.9
20.9.1 Расчет между изображениями
20.9.2 Коррекция спортивного изображения
20.10 Улучшение фильтра
20.10.1 Улучшение фильтрации одиночной шаблоны
20.10.2 Усовершенствование мультибратной фильтрации фильтрации
20.11 Сегментация изображения
20.12
20.12.1 Основные операции
20.12.2 Специальная добыча
20.13 Измерение изображения двойного значения
20.13.1 Измерение геометрического параметра
20.13.2 Измерение прямого параметра
20.13.3 Круглый разделение
20.13.4 Контурное измерение
20.14 Редактирование кадров
20.15 Рисунок
20.16 Просмотр
20.17 Образец платформы разработки системы
Глава 21 Двухмерная система анализа измерения изображений
21.1 Введение в систему
21.2 Введение функции
21.2.1 Файл
21.2.2 Спортивное изображение и 2D -калибровка соотношения
21.2.3 Измерение движения
21.2.4 Просмотр результатов
21.2.5 Коррекция результатов
21.2.6 Другие функции
21.3 Реальное измерение
21.3.1 Реальное измерение времени
21.3.2 Измерение логотипа реального времени
21.4 Платформа разработки системы mssample
Глава 22 Система анализа измерения 3D движения MIAS 3D
22,1mias 3D -профиль системы
22.2mias 3D -функция Введение
22.2.1 Начальные настройки системы
22.2.2 Файл
22.2.3 Настройки измерения
22.2.4 Спортивное измерение
22.2.5 Показать результаты
22.2.6 Результаты коррекция
22.2.7 Другие функции
Рекомендации