00. 目錄

文章目錄

• • 00. 目錄
  • 01. 數學基礎知識
  • 02. 圖像格式的基礎
  • 03. 圖像像素運算
  • 04. 圖像幾何運算
  • 05. 圖像直方圖
  • 06. 色彩空間
  • 07. 圖像濾波
  • 08. 圖像形態學處理
  • 09. 邊緣檢測
  • 10. 圖像二值化
  • 11. 目標識別與匹配
  • 12. 攝像機模型與標定
  • 13. 經典學習案例
  • 14. 常用的視覺庫
  • 15. 總結
  • 16. 附錄

01. 數學基礎知識

1、矩陣的四則運算及其物理意義

2、邏輯運算

3、旋轉矩陣與旋轉向量

4、SVD分解

5、卷積的定義及運算

02. 圖像格式的基礎

1、圖像的存儲方式及圖像格式

2、圖像的讀取與現實

3、圖像存儲

4、圖像像素與圖像

03. 圖像像素運算

1、四則運算

2、邏輯運算

3、像素提取

4、通道分離與混合

5、像素的意義與對比度

04. 圖像幾何運算

1、圖像放縮

2、圖像旋轉

3、仿射變換

4、透視變換

5、翻轉變換

6、圖像錯切

05. 圖像直方圖

1、像素的均值與方差

2、直方圖統計

3、像素內方差

4、插值算法

06. 色彩空間

1、RGB

2、HSL

3、YUV

4、圖像灰度化（多種方法）

5、色彩空間轉換

6、圖像飽和度

7、主色彩分析

07. 圖像濾波

1、均值濾波

2、中值濾波

3、高斯濾波

4、雙邊濾波

5、椒鹽噪聲

6、高斯噪聲

7、低通濾波

8、高通濾波

9、圖像銳化

08. 圖像形態學處理

1、腐蝕

2、膨脹

3、開閉操作

4、形態學梯度

5、頂帽

6、黑帽

7、分水嶺

8、內梯度與外梯度

09. 邊緣檢測

1、canny邊緣檢測

2、Sobel 邊緣檢測

3、Prewitt邊緣檢測

4、LOG邊緣檢測

5、Hough 圓與直線檢測

6、閾值分割

10. 圖像二值化

1.全局閾值法

2.局部閾值法

3.OSTU二值化

4.得到

5.Ed

11. 目標識別與匹配

1、模板匹配

2、直方圖匹配

3、相關性匹配

4、KNN

5、SVM

6、PCA

7、LBP

12. 攝像機模型與標定

1、針孔模型

2、圖像校正

3、棋盤格標定板（或其他類型標定板）

4、鏡頭畸變

5、MATLAB工具箱標定

6、手眼標定

7、誤差分析

13. 經典學習案例

1、車牌識別

2、手寫體識別

3、人臉識別

4、OCR

14. 常用的視覺庫

1、Opencv

2、Halcon

3、VISIONPRO

4、Cimg

15. 總結

以上都是計算機視覺工程師需要掌握的基礎算法，除此之外還有很多。建議初學者如果決心投身這個行業，從已開始準備要寫自己的一個適合自己風格的圖像預處理軟件，這個軟件積累所有自己學會的算法，這樣一是做自己的一個積累，二是便于自己管理所學的算法，三是提高自己的速度，避免大量的重復性的工作，四是自己更有成就感，用自己的軟件做圖像處理更舒心，也便于開發自己想要的項目。總之，要有自己的積累，不斷的構建自己的知識體系。

16. 附錄

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【机器视觉】机器视觉入门必读的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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