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halcon模板匹配论文

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halcon模板匹配论文

前面总结了利用HALCON进行模板匹配的一些方法,讨论了利用物体形状的轮廓进行匹配的步骤和如何来优化匹配的速度,提高匹配的精度和速度,当然这两者之间本身也存在着制约,而在这两者之间找到一个适合自己要求的结合点,正是我们要研究和实验的。模板匹配并不是单纯的一个任务,它是一些其他工作的一个必备环节,比如物体识别、对象跟踪、检验产品、零件统计等等一些机器视觉应用。在很多情况下,模板匹配是个不错的选择。在前面总结模板匹配方法的基础上,利用HALCON做了一些视频对象跟踪的实验,并多次试验来调整程序参数优化跟踪过程,采用标准视频进行测试,将这些方法作了如下总结。 首先来看看HALOCN中的帧采集器(FrameGrabber),HDevelop提供这样一个函数来开启你采用的帧采集器(这里我的理解就是图像采集卡或工业摄像机)open_framegrabber(),这个函数中指定了HALCON目前支持的一些帧采集器的文件参数,主要有'BARRACUDA', 'BaumerFCAM', 'BCAM1394', 'BitFlow', 'DahengCAM', 'DahengFG', 'DFG-BW', 'DFG-LC', 'DirectFile', 'DirectShow', 'DT315x', 'DT3162', 'File', 'FireGrab', 'FirePackage', 'FlashBus', 'FlashBusMX', 'Ginga++', 'GingaDG', 'IDS', 'INSPECTA', 'Leutron', 'MatrixVision', 'MeteorII', 'mEnable3', 'MultiCam', 'Opteon', 'p3i2', 'p3i4', 'PT1000CL', 'PX', 'PXC', 'PXD', 'PXR', 'SaperaLT', 'TAG', 'TWAIN', 'uEye';除此之外,在官方网站上也在逐步推出新支持的一些采集卡,比如近期推出的支持大恒的DahengCAM的接口(更多的信息请访问)。由于实验条件有限,我在实验中只能采用标准的视频,有CIF和QCIF两种格式的。这个当中我也在摸索,read_sequence()只是读取无格式的图像数据,因为找不到如何直接打开视频文件,所以在实验时只能采用保存好的单帧图像。 在利用模板匹配进行跟踪之前,需要对选定的初始帧或者某一帧进行分割,比如在实验中,采用标准Akiyo视频文件(352×288),我选定初始帧进行分水岭的分割,然后采用马儿可夫随机场的分类,分割出前景对象和背景;也可以直接利用watersheds_threshold()进行阈值化的分割,当然分割的方法还很多,比如基于边缘的,基于区域增长的,基于阈值的,其中基于阈值的用的较多,里面也分为二值化,自动阈值,动态阈值等,各具特点,使用针对图像特征采用不同的方法。如果想进一步的获取精确的分割,可以采用数学形态学算子,这个可以根据具体需要选择不同的膨胀、腐蚀、开、闭操作的结合,这里就不多说了。 对已经分割好的初始帧建立模板,这里没有再确定某个区域,因为是采用已分割的图像。也可以先确定感兴趣区域(ROI),然后在对该区域建立模板,但这样获得的模板就不怎么精确了。接下来的步骤就更按模板匹配的方法来进行,用create_shape_model()来对初始帧创建模板,但这里要注意一点,Metric有个可选项,use_polarity(匹配时要求有相同的对比度),ignore_global_polarity(在全局上有对比度的情况下仍可匹配),ignore_local_polarity(即使局部灰度发生变化,也可找到模板,可以应用于遮挡条件)如果在非常低对比度下找到模板,可将MinContrast设置为一个相应小的值;如果即使在严重重叠条件下,仍可以认识模板,MinContrast应该大于噪声造成的灰度波动范围,这是为了确保模板的位置和旋转能被精确的找到。之后获取轮廓,照样使用inspect_template()监视模板。 再接下来就是跟踪的过程,因为是对单帧图像进行匹配,所以要读取这个视频文件的所有帧。如何自动读取多个图像文件也就成了一个问题?这里采用for循环,还是利用read_image(Image,’E:/实验图像/Akiyo/’+k$’d’)来读取,循环当中采用find_shape_model()来匹配,这个过程跟前面介绍的一样,不再细说。要重点总结的是如何来加速匹配以及模板更新的问题,因为考虑到由于视频对象变化过大,或者发生了非刚体的运动,这时某帧不能匹配,就需要重新针对该帧重新建立模板,便于后面帧的匹配。当然在这之前的跟踪过程中,对象与模板之间的测量匹配需设定一个阈值,两者之差在这个阈值之内,则认为是匹配的,否则是不匹配的。当出现不匹配时,记录下该帧;然后对这帧采用图像分割并分类,跟初始帧样建立新模板;于是继续后面的跟踪匹配。在实验中,我采用的视频图像有对象相对于背景变化不大的,比如新闻人、视频会议等;也有对象相对于背景变化大,但对象的运动是刚体运动;如果对于非刚体的运动,匹配过程会更复杂,考虑的问题也更多。 例如,采用claire标准视频图像序列(176×144),由于对象相对背景变化较小,在匹配中尽量不采用更新模板来匹配,这里可以放宽匹配的要求,比如在MaxOverlap参数设置中可以减小其值,将MinSocre的值尽量调小点,这样会增加匹配的时间,可以在匹配的前提下尽量增大Greediness的值,这个实验中我设置的值分别为MaxOverlap=, MinSocre=, Greediness=,共有492帧,总共匹配的时间大约12秒左右。当然这里的时间还更计算机配置有关。对foreman视频序列,由于摄像机的运动,对象和背景都有较大变化,因此在这里匹配要放宽要求,在创建模板时将对比度设置大一点,而在优化过程中选取忽略局部对比度变化的参数,在找模板中将贪婪度(Greediness)设置较低值,并且匹配度也尽量设较低值,这样可以通过部分匹配来跟踪对象。 采用Vectra标准视频图像序列(352×288),汽车行走,可作为一个刚体运动,这时就需要更新模板了,因为在行走的过程中,汽车在转弯或遇到遮挡物时就无法跟踪了,这里暂时不考虑完全遮挡的情况。在这个视频中,汽车在途中会有一些树木的遮挡,遮挡面积不大,可以完整看到汽车的轮廓。这时在前面有转弯的地方,可以放宽匹配的要求,当遇到遮挡时,更新不能匹配的模板。这个视频有141帧,在前面100帧以内,可以很好的跟踪,而在以后出现了较大的偏差,这跟寻找模板的参数设置有关;由于更新模板需要消耗时间,所以整个跟踪匹配的时间会较长。在实际应用中,我们更应该考虑到跟踪的效果,即跟踪的准确性;如何提高视频对象跟踪的精确性和快速性也是需要进一步研究实验的。 这是我搜集的机器视觉halcon资料分享给大家,有需要的自己保存:   全套链接:  提取码:vsps 未来视觉发展趋势是结合神经网络、深度学习进行相应的人工智能机器视觉开发。 我不能保证我所说的全部是对的,不同的人有不同的见解,但我能保证每一篇都是用心去写的,我始终认同“分享的越多,你的价值增值越大”,在分享中进步,越努力越幸运,期待我们都有美好的明天! 支持我的朋友们记得点波推荐哦,您的肯定就是我进步的动力。

图像算法工程师需要协助完成项目的系统集成测试、版本交付等工作,对项目实施和维护提供支持。下面是我为您精心整理的图像算法工程师的职责概述内容。

图像算法工程师的职责概述内容1

职责:

1.负责原有图像算法的改进和新算法的开发;

2.根据项目需求,通过研读相关领域文献寻找解决问题的最优算法;

3.跟踪技术前沿,并对算法性能进行仿真验证;

4.能够搭建计算机视觉算法软硬件测试环境,对算法具体性能进行测试;

5.负责编写算法测试相关的技术文档以及专利相关的文档;

任职资格:

1.模式识别,图像信号处理、计算机、通信、应用数学等计算机相关专业硕士及以上学历;

2.优秀的应届毕业生或2年以上图像算法领域工作经验;

3.熟练C/C++编程语言,熟悉OpenCV的基本算法,有良好的代码习惯;

4.熟练掌握计算机视觉和图像处理相关的基本算法及应用,在图像分割、增强、分类、识别等方面有深厚的算法基础;

5.英文良好,有较强的文献阅读和算法实现能力;

6.优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性的问题充满激情;

7、具备以下情况之一者优先:

图像算法工程师的职责概述内容2

职责:

1、负责公司业务中货架图像识别模型学习,维护,更新等工作

2、根据产品研发实际需求,能够独立开发相关的数学模型建立,以及模型的迭代输出实现;

3、产品上线后,持续分析线上识别准确性等指标,优化识别引擎、提高识别效率和成功率;

4、持续跟踪AI的新算法新技术,结合应用场景,为公司业务与技术规划提供决策支持;

任职要求:

1、计算机、机器学习、图像处理、模式识别等相关方向硕士研究生及以上学历

2、2年以上图像识别技术研发经验,熟悉深度学习理论框架

3、熟悉C++、Python,熟悉Tensorflow等主流的机器学习框架;

4、良好的英文技术文献阅读能力,能独立进行英文文献调研、分析和总结;

5、有责任心和团队精神,乐于沟通和合作。

图像算法工程师的职责概述内容3

职责:

1、负责公司产品图像处理算法的维护、新产品图像处理算法的预研和开发;

2、对临床医学图像问题的反馈进行分析、根据临床需求进行算法调整;

3、编写算法详细说明文档,以及算法相关文件的规范化输出;

4、编写公司产品图像处理算法的相关发明专利和软件著作权;

5、医学影像行业内最新图像处理技术的收集、分析与实现。

任职要求:

1、硕士及以上学历,数学或计算机等相关专业;

2、精通C++, Matlab, Python编程语言中的至少其中一项,有良好的编码习惯和技术文档编写能力;

3、有扎实的数学基础,有算法研究和实现的实际项目经验;

4、有良好的英文阅读能力,英语要求六级或同等能力者;

5、有较强的团队合作意识和良好的逻辑分析能力;

6、有CT、MRI图像的分割,配准,或AI/深度学习研究经验者优先。

图像算法工程师的职责概述内容4

职责:

1.参与公司视觉系统研发工作;

2.基于OpenCV、halcon平台,负责参与开发视觉系统的各功能模块,如模板匹配、blob分析、边缘检测、特征提取、瑕疵检测等;

3.负责机器视觉系统图像处理、分析及识别算法设计、实现及现场调试。

职位要求:

1.三年以上以C++开发经验,一年以上以OpenCV、halcon开发经验,熟悉VS2008以上开发平台;

2.有较好的数学基础,动手能力强,能够根据视觉论文编写出针对具体问题的视觉算法。

3.有一定的视觉开发经验和项目经历,熟悉window操作系统,Socket及串口通信、多线程编程、SqlSever2008等操作;

4.对机器视觉有浓厚的兴趣,有良好的抽象思维和逻辑思维能力,独立分析问题和解决问题的能力;

5.具备现场独立调试视觉的能力

图像算法工程师的职责概述内容5

职责:

1、参与公司图像处理相关的工作

2、依照产品需求,给出解决方案,模型搭建,部署等

3、独立完成计算机视觉算法的开发及优化升级

任职资格:

1、具有1年以上的图像处理实际工作经验

2、精通 C/C++,具有较强的问题分析及编程实现能力

3、精通 OpenCV 的使用,同时熟悉 Matlab 更佳

4、熟练 linux 开发环境,能解决 linux 环境配置的常见问题

5、积极、主动,良好的沟通能力及团队合作精神

6、良好的英文阅读能力,能直接读懂英文资料

一般情况是,输入一个确定的检测图片,然后用你已有的模板去匹配一个待检测图片,你说的那种已有确定模板,用其他图像检测的前提是模板图片大小,一定要小于待检测图片,不然无法运行。

halcon论文模板

如果只是大小不同的话,建立一个模板就可以,建立一个可以缩放检测的模板就行,然后进行缩放形状匹配

好用。这个版本特别好用,用的时候一点也不卡,而且反应还特别的快,很不错的建议使用。

一般情况是,输入一个确定的检测图片,然后用你已有的模板去匹配一个待检测图片,你说的那种已有确定模板,用其他图像检测的前提是模板图片大小,一定要小于待检测图片,不然无法运行。

Laws在当年南加州大学的博士论文“Textured image segmentation”中,提出了一种对图像进行纹理转换的方法,用特殊的滤波器模板对图像进行卷积。滤波器模板可以参考halcon软件的帮助。

论文匹配文献

论文参考文献你还在手动输入吗?利用知网直接生成期刊类参考文献,让你轻松应对各种参考文献格式带来的烦恼!

当然可以文献就是你这篇论文中某些观点的直接或间接来源可以是这些文献中的原话,也可以是由原话衍生的你自己的见解

1、可以免费直接得到全文的方法:确定论文题目后,分析一下你的关键词,然后在google学术中搜索,有的文献直接就有pdf的可以下载;如果没有的话,把你要的文章名称放到google里搜索一下,有时也会有。或者百度文库、豆丁之类的网站有时也会有免费的文献2、专业数据库。中文的用知网、维普或者其他的专业数据库,这个需要账号的。英文的嘛很难搞哦,在springer之类的都贵的要死,好多高校和研究院都很难下到。我常常让美国的同学帮忙下。3、写信给作者!!这个方法找欧美的老外比较可行,在文章的基本信息里可以找到责任作者的邮箱,发个email过去表示想要学习一下blablabla的~~这个方法就是比较慢,而且成功率不能保证,但是优点在于可以直接和你研究方向的学者进行讨论,可能会有很多新的启发~~4、上学术论坛求助!!!比如小木虫啊神马的,把文章名作者之类的信息发个贴,求助一下~~~如果只是为了给论文凑参考文献,我建议你下几篇综述性的文章,抄抄改改,然后人家的参考文献一起抄过来~~~~这个歪法子,不是搞研究的正确方法,只适用于交差的文章~~~

毕业论文参考文献可以从图书馆或者中国知网上找。

毕业论文指的是你在大学期间对你所学专业的现实或理论问题进行科学探索且是有一定意义的论文,一般大学生在大三下半学期就可以为毕业论文做准备了,因为大四的上半学期要准备实习,下半学期要准备毕业答辩,等大四再去慢慢准备毕业论文时间是很仓促的。毕业论文的撰写过程要求是相当高的,学生要在相关教师的指导下,选定要写的课题才行,这也是从总体上考察一名大学生大学四年的学习成果。

毕业论文一般都包含以下部分:题目、署名、中文摘要、中文关键词、英文摘要、英文关键词(其中英文摘要和关键词要与中文摘要和关键词相对应)、引言(前言)、正文、参考文献、致谢辞和附录。其中对参考文献的要求和格式都特别严格,查找参考文献的过程也特别浪费时间,下面我将讲讲一些找参考文献的方法。

1.确定方向

不管你要找什么类型的参考,首先都要确定你的毕业论文写作方向,然后根据根据你的毕业论文主题去寻找你所需要的参考文献。所以,定方向是至关重要的一步。

2.找信息

找信息这一步是最耗费心血也是工作量最大的一步了,因为就算你明确了你要找的参考文献目标,但是这一类的参考文献实在太多了,所以找起来也不方便。这些都是你要面临的挑战。找参考文献的话主要有两种方法:①图书馆。不过这个图书馆的范围就有点大了,你可以利用学校的图书馆,毕竟每一所高校的图书馆都提供了很多的资源供大家使用。同时要是学校图书馆的还是不能找到你所需的参考文献,你也可以去当地的图书馆,每一个县级以上的地区都设有它们专门的图书馆,你可以去看看。

②网站信息。随着大数据时代的来临,我们查找资料也越来越方便了,只用动动手指就可以在网上查找到你所需要的资料。现在网上也有专门的网站为大家提供寻找参考文献的便利。比如中国知网和全国学术快报等。

3.信息来源

毕业论文的参考文献不仅仅是局限于一些专著,它还可以包括论文集、辞书、研究报告、期刊文章和报纸文章等。

所以其实找毕业论文的参考文献其实有多种途径,能找的文献也很多,只是在找的过程中比较麻烦,还有就是一定不要抄袭,要是在毕业论文出现抄袭现象后果是很严重的。

论文查重匹配算法

论文查重检测系统采用模糊算法,进行论文改重降重的时候尽量不要打乱论文的大纲结构,修改重复率高的部分即可。因为如果打乱了大纲结构,系统可能会识别成另一篇论文,标记颜色的位置就会出现差异。

一般查重系统设置灵敏度阀值为5%,高于该阀值就会检测为抄袭,所以借鉴文献时可以使用多篇文章,不要完全照搬一篇文章。

查重系统一般都有格式要求,所以需要整篇上传,否则就可能会影响到查重结果。

以句子为最小单位检测,依次到到段落和全篇,句子可以使用转换句式,词语可以使用替换近义词等方法降低重复率。

参考文献及附录部分一般不参与检测,系统会自动识别出来。有引用尽量引用整段话,并标记好引用符号,内容太短系统可能检测不出。

论文重复率=论文重复字数/论文总字数*100%,论文查重公式大致如此,在论文查重报告中,会显示重复字符数量,可以看到论文重复率是多少,从报告的“单篇最大文字复制比”的参考数据中,大家能够清楚地看到红色标注的“重复字数”以及“论文总字数”,具体是哪些部分重复以及重复来源一般也是会被标明出来的,大家可以根据查重报告的提示进行修改降重操作。论文查重最终的结果就是为了计算出论文的重复率,需要将论文上传至论文查重系统,简单来说,大多数论文查重系统只是检测论文文字的重复率,仅仅是将论文中的内容,比如一个句子或几个词作为一个区域进行拆分。然后逐一将这些部分与论文查重系统中的数据库进行比对,有相似重复的部分就会被标记出来,最后计算出的重复部分比重也就是论文总重复率。以上解释是最容易理解的,当然论文查重系统会有一个比较复杂的计算算法,大家对此不需要进行详细了解,也没有太多的实际意义,大家知道论文重复率原理大致就是如此计算的就行,控制好借鉴抄袭部分就能有效降低论文总重复率。

论文查重率对毕业生来说非常重要,它代表了毕业生论文的质量。然而,论文查重率没有统一的标准,不同的学校有不同的查重率。此时,您需要软件辅助。在这里,我推荐paperfree。 大学对研究生论文的检查率有不同的标准,但它们包括全国各地的大学和杂志,这些杂志也为他们如何解释学术写作设定了自己的标准。 论文查重率是判断毕业论文是否有剽窃的重要依据。如果重复检查率不符合学校规定的标准,它可能错过下一次毕业辩护,从而影响毕业。许多学生可能不理解这个问题。 目前,我国进行论文查重率没有一个唯一的标准和具体值,很多学生解释也不是很清楚。论文和在职研究生论文的重复率低于30%,全日制研究生论文的重复率低于20%甚至10个百分点。 一些大学规定研究生论文:一些大学将论文的查重检测率限制在20%以内;;然而,一些论文的重复检查率超过10%。如果10%的论文内容与其他文献相似,则直接判定为剽窃。对于论文拼接、引用标准等现象,一些大学认为这不构成剽窃。只要论文格式不规范,就存在论文质量问题,一些大学认为这是剽窃。 一般高校对本科论文有相关规定,查重率超过30%就会被判断为抄袭,我们需要修改后重新检测,否则不能满足正常使用毕业。 根据博士论文规定:论文查重检测标准较严格,重量校验率在10%~5%之间。 不同的学校,不同学历对论文查重率要求不一样。学生在撰写论文时,应严格按照学校的查重率标准。如果他们不了解具体的标准值,他们必须及时咨询导师,并且必须清楚地理解。

期刊投稿匹配网站

适合青少年投稿的网站主要有以下几种:

一、青少年作品网站:该类网站是一个年轻人交流分享原创文章、图片、视频、设计、表演等创作的主题社区,通过投稿可以获得关注度和社会认可。常见的有雨果网、精彩、活力青少年等。

二、青少年杂志网站:.该类网站以杂志形式收稿,既有面向全国的大型杂志,也有面向地方的小杂志,内容涵盖文学、故事、诗歌、报告、科技、心理、体育等多种类型,通过投稿可以获得出版社的奖励。常见的有《少年文摘》、《少年航海者》、《少年前沿》等。

三、学生网站:该类网站以学生为主要用户,提供各种学习资源和交流平台,鼓励学生上传自己的学习成果,如文章、报告、论文、作业、项目等作品。常见的有小学生网、中学生网、英语论坛网等。

投稿注意事项:

1,投稿要对路。投稿前,要完全了解对方杂志或报社的特点,比如都有哪些类型的题材在征集稿子,是如何进行刊发的,对应自己的写作特长,看是否匹配。

2,把握好时机。有些报刊对稿子的审核比较严谨,而且回复期较长,能够长达几个月甚至半年,但是,每家报刊都有规定,一稿是不可以多投的,所以,如果不能耐心地等待回复,或者稿子急于发表,那么,就要注意把握好其它报刊的时机。

3,格式要规范。现在的投稿,大多都是采用电子稿了,但是,不排除个别报刊仍然会收发手写稿,而且一些老人作者不懂互联网。那么,在书写手写稿时,就要注意规范整洁,不能有错别字和错误标点符号的出现。

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由于不清楚具体需求,投稿网站的推荐如下:长篇小说:掌阅 稿费体系较好,又不会催促日更,适合主流网文风格,几十万字到上百万字的容量短篇小说:每天读点故事APP 适合故事性强、甜文、宠文、悬疑、青春、奇幻都可写,流量大,一旦过VIP便有至少1000元的保底收入。一篇大概5000-8000字为宜中短篇:豆瓣阅读 虽然短期收入比较薄弱,但是豆阅的整体品质较高,而且文学和文艺风浓厚,你如果喜欢青春、文艺、幻想类可以尝试,一个中短篇两万字-10万字不等,连载八万字往上走。新媒体文章:注册头条号 根据自己喜欢的话题或者擅长的话题尝试做一个头条号主子,要求最好每日都有更新,需要一个比较长期的投入。一篇至少3000字吧。今日头条也做小说连载,也可以稍微关注一下。各种公众号征文:一篇估计100-1000元不等,赚个零花钱。素质较高的我记得有脑洞故事板。

我们投稿前也要熟悉一下期刊的投稿情况,这些情况主要是从投稿须知里面获取,所以你一定想办法了解期刊的投稿须知。

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