机器视觉简介
机器视觉是为了流程控制或检测所制造的产品而从数字图像中自动提取信息的技术。它使用光学非接触式感应设备自动接收并解释真实场景的图像以获得信息控制机器或流程。
机器视觉的应用领域
引导：报告元件的位置和方向，进行几何图案匹配。
识别：通过读取条码、DataMatrix码等来识别元件。
测量：计算物品上两点或几何位置之间的距离。
检验：检测制成品是否存在缺陷、污染物等。
机器视觉的学习路线
学习基础知识：了解计算机视觉的基本概念和术语，学习图像处理和计算机图形学的基础知识。
学习编程语言和工具：选择一种编程语言，如Python或C++，并学习其基本语法和特性，掌握常用的机器学习和计算机视觉库。
学习机器学习基础知识：了解机器学习的基本概念和算法。
学习图像分类和目标检测：使用机器学习算法对图像进行分类和目标检测。
学习图像分割和语义分割：将图像分割成不同的区域，并将每个区域分配给特定的类别。
学习目标跟踪和行为识别：跟踪视频中的目标，并识别目标的行为。
学习三维重建和增强现实：从多个图像中重建三维场景，并将虚拟对象叠加到现实世界中。
实践项目：通过实际项目来加深理解和应用所学知识。
推荐资源
阅读关于机器视觉的学术论文可以帮助了解最新的技术发展和研究方向。
参加专门的培训班或在线课程可以帮助更深入地了解机器视觉的实现和应用。
通过以上步骤，你可以逐步掌握机器视觉的基础知识和应用技能，为进一步的学习和实践
