机器视觉培训课程-中科信软培训中心

机器视觉培训课程

机器视觉培训课程

课程大纲：

1 课程简介

1.1 机器视觉的发展及系统构成

1.2 Marr的视觉理论框架

1.3 机器视觉的应用领域及面临问题

2 空间几何变换与摄像机模型

2.1 空间几何变换

2.2 几何变换的不变量

2.3 欧氏空间的刚体变换

2.4 摄像机透视投影模型

2.5 摄像机透视投影近似模型

3 视觉图像特征信息提取

3.1 图像边缘与图像平滑

3.2 阶微分边缘检测算子

3.3 二阶微分边缘检测算子

3.4 子像素级边缘检测

3.5 角点探测器

3.6 形状特征分析

3.7 椭圆孔图像中心的提取

3.8 空间椭圆中心图像位置的提取

3.9 给定形状曲线的检测——Hough变换

4 摄像机标定

4.1 非线性优化方法

4.2 基于3D立体靶标的摄像机标定

4.3 基于径向约束的摄像机标定

4.4 基于2D平面靶标的摄像机标定

4.5 机器人手眼定标

4.6 摄像机自标定技术

4.7 基于交比不变的摄像机畸变系数标定

5 双目立体视觉

5.1 双目立体视觉原理

5.2 双目立体视觉的精度分析

5.3 双目立体视觉的系统结构

5.4 双目立体视觉中的极线几何

5.5 双目立体视觉中的对应点匹配

5.6 双目立体视觉系统标定

6 结构光三维视觉

6.1 结构光三维视觉原理

6.2 结构光光模式投射系统

6.3 结构光三维视觉常规标定方法

6.4 基于交比不变的标定方法

6.5 基于自由移动平面靶标的现场标定方法

6.6 基于神经网络的标定方法

7 其他三维视觉技术

7.1 光度立体视觉

7.2 由纹理恢复形状

7.3 激光测距法

7.4 莫尔阴影与散焦测距

8 多传感器三维视觉

8.1 多传感器三维视觉系统

8.2 全局标定方法

8.3 全局标定系统

8.4 全局标定精度分析与评价

9 运动视觉分析

9.1 图像运动特征提取

9.2 基于光流的运动分析

9.3 光流计算

9.4 基于二维点匹配的运动分析

9.5 基于二维直线匹配的运动计算

9.6 基于三维点匹配的运动估计

10 应用实例

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