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随着科技的不断发展,机器视觉技术也得到长足的进步,检测算法也在不断地更新迭代,在图像处理、人脸识别、智能安防、生产制造等诸多领域,专用的软件算法被不断研发,推动机器视觉技术的发展。其中最常用的这十大算法,他们的原理,应用场景和优缺点,作为一个合格的视觉工程师,你一定要知道。
一、图像分割算法
这个算法作为机器视觉检测技术中的基数算法之一,主要负责将获取到的图像根据阈值、区域、边缘、图割的分割方式将图像分割成不同的区域或对象。通常用于医学影像分析、遥感图像处理、智能交通等领域
二、特征提取算法
主要任务是从获取到的图像中提取关键信息,方便后续进行分析处理,作为机器视觉检测技术中的重要组成部分之一,常见的特征提取算法包括SIFT、SURF、HOG等,主要应用于目标检测、人脸识别等领域。
三、目标检测算法
主要用于检测在图像中是否存在预先标记的特定特征,在发现后及时标记出特征的位置、大小等信息,目标检测算法常见于深度学习中,主要包含YOLO、SSD和Faster R-CNN等算法,主要应用于智能安防,智能驾驶等领域。
四、人脸识别算法
是机器视觉检测未来发展方式之一,主要用于识别出图像中的人脸并进行身份验证,常见于深度学习算法中,常见的方法有FaceNet、VGGFace等,被广泛的应用于智能门禁和手机解锁等领域。
五、立体视觉算法
通过多幅图像获取物体三维信息,常见的算法包括基于双目立体视觉法(通过两幅图像间的视差计算物体深度)和基于结构光的方法(通过投射光斑到物体表面,通过光斑变形状态计算物体三维信息)。在机器人视觉和虚拟现实领域得到广泛的应用。
六、运动跟踪算法
主要用于对运动物体的跟踪和轨迹分析,常见的算法有基于特征的光流法和背景减除法,基于深度学习的CNN-based Tracking等,主要应用于视频监控、运动分析等领域。
七、场景重建算法
通过多幅图像构建三维场景。常见的算法包括基于点云的ICP(Iterative Closest Point)和基于深度学习的NeRF(Neural Radiance Fields)等。这些算法被广泛的应用于虚拟现实、增强现实等领域。
八、姿态估计算法
通过单幅图像或视频重建人体包括关节角度、运动轨迹等细节在内的姿态信息,常见的算法有基于特征的OpenPose和基于深度学习的HRNet等。主要应用于运动分析、虚拟现实等领域有。
九、光学字符识别算法
主要任务为通过扫描文档中的文字,并转化为可供编辑的文本。其中基于深度学习的CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)算法成为主流的算法模型,在自动化办公领域得到广泛的应用。
十、情感分析算法
主要通过对人脸表情和声音等信息判定包括高兴、悲伤、愤怒等不同情感状态。常见的算法包括基于深度学习的Audio-Visual Emotion Recognition等,被广泛应用于人机交互、智能客服等领域。
除了这些常见的算法介绍之外,机器视觉检测技术还有很多其他的算法在各个领域得到广泛应用,推动各领域智能化、自动化发展。
文章来源:创视自动化视觉检测
广州国际智能制造技术与装备展览会(SPS–Smart Production Solutions Guangzhou, 前称SIAF)即将于2025年2月25-27日在中国进出口商品交易会展馆举行。展会将与母展德国智能生产解决方案展览会(SPS)同步,融入SPS品牌全球网络的行业资源。2025 SPS广州智能制造展将以“深耕工业自动化,成就多元产业应用”为主题,汇聚前沿的控制技术,电气驱动及运动控制、传感技术、连接技术、人机界面装置、工业通讯、工业软件及信息技术、机械基础设施、智能装备及系统集成、机器人技术等,同时结合数字化转型发展,聚焦智能制造,推动制造业向数字化、网络化、智能化发展,助力中国制造业在新质生产力的推动下迎来更加广阔的发展空间。展会火热招展中,欢迎联系我们预订展台。广州国际智能制造技术与装备展览会更多资讯,详情请登陆官网 https://spsg.gymf.com.cn
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