基于OpenCV的精度测量项目实战

jsxyhelu2015 2023-01-13 01:57:27

课程名称	适应人群
基于OpenCV的精度测量项目实战	相关领域专业工程师，在校学校

课程的核心是开发一个基于OpenCV的“精度测量”项目。首先就是需要说明“什么是精度测量项目”，“精度测量的难点在哪里”，“精度测量的价值是什么，可用于哪些地方”？我们将围绕这若干问题的解决，展开全面的教学。

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MessiGodLike 2023-06-14

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没有什么实质内容，慎买。

笑非不退 2023-03-03

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这一次在CSDN 买的课程太差了

笑非不退 2023-03-03

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提供的课件程序根本无法运行，恼火

MessiGodLike 2022-07-10

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程序哪里下载？

m0_37610530 2023-01-20

@MessiGodLike 代码能运行吗

weixin_56931912 2022-02-28

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CvvImage程序运行错误，显示未定义标识符CvLoadImage等，要怎么解决？

oldman123456789 2021-05-22

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老师，用VS那个版本才可以打开啊？

m0_37610530 2023-01-20

@oldman123456789 请问老师项目您运行起来没？

fight7 2020-09-11

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没有程序可以下载吗？

1、课程综述。课程的核心是开发一个基于OpenCV的“精度测量”项目。首先就是需要说明“什么是精度测量项目”，“精度测量的难点在哪里”，“精度测量的价值是什么，可用于哪些地方”？ 2、软硬件平台的选型、选择的依据和原因；界面设计，具体代码结构。 3、算法要点,OpenCV中现在关于轮廓处理的算法初步整理和存在问题。最重要的是突出“新建算法”的重要价值。 4、标定、DPI换算，标定技巧。DPI的基础概念、这里的标定所表示的含义，如何得到可供标定的图片。 5、三种标定的方法。标定算法的细节，最终的结果转换。 6、测量规则和不规则物体,自己设计一些知道面积的不规则物体进行测量，看能够得到什么效果。实际规则一些不知道面积的不规则物体，并且进一步提高算法质量。把这个过程截图出来，将结果进行比对，将测量内容详细化。 7、测量孔洞和锯齿,在得到轮廓以后的高级算法。 8、界面设计要点和多线程。和现有界面库Goimageshop进行结合(很多界面的设置可以配合来讲，MFC中逻辑坐标和物理坐标之间转换这个也是可以讲的)。 9、显示控制和数据结果的导出，如何设计相关方法，将处理结果导出 10、可能扩展和课程总结。展示最终完成结果，并进行课程总结。

压缩包中包含了基于OPencv的图片设计详细过程和程序的源代码，很有学习价值

相机标定_基于OpenCV-Python实现的张正友相机标定方法_附项目源码_优质项目实战

内容概要：本文详细介绍了基于OpenCV C#开发的卡尺测量系统的实现细节及其应用。该系统主要用于工业检测和医疗领域，提供了一套完整的卡尺测量工具，支持平移、无损缩放等功能。文中阐述了开发环境配置、代码结构、图像处理流程以及窗口布局设计。核心功能包括使用OpenCV进行图像预处理（如二值化、边缘检测），并通过自定义控件实现直观的用户界面。此外，文章展示了多种测试案例，验证了系统的通用性和准确性。适合人群：具有一定C#和OpenCV基础的开发者，尤其是从事工业检测、医疗影像处理等领域的人士。使用场景及目标：适用于需要精确测量物体间距离的应用场合，如制造业的质量控制、医疗器械的研发等。主要目标是提高测量效率和精度，减少人为误差。其他说明：文中提供的源码经过实战检验，具有较高的可靠性和实用性。对于希望深入了解图像处理技术和卡尺测量原理的技术人员来说，是一份宝贵的学习资料。

内容概要：本文详细介绍了基于OpenCV的轮廓识别系统的Python实现方法。首先展示了轮廓识别的效果图，然后逐步讲解了从图像读取、颜色转换（BGR转灰度）、二值化处理到轮廓提取的具体步骤。文中还提到了一些常见问题及其解决方案，例如颜色空间转换错误、阈值选择以及噪声处理等。此外，作者分享了一些提高轮廓识别精度的方法，如面积过滤、高斯模糊去噪、Canny边缘检测等。最后指出该系统可用于零件尺寸测量、手势识别等领域。适合人群：对计算机视觉感兴趣的初学者，尤其是有一定Python编程基础并希望深入了解OpenCV库的人群。使用场景及目标：适用于需要进行图像处理和特征提取的应用场合，如工业自动化、安防监控、智能设备交互等。目标是帮助开发者掌握基本的轮廓识别技术，能够快速搭建原型系统并应用于实际项目中。阅读建议：读者可以在阅读过程中跟随代码示例动手实践，在理解每个步骤的同时尝试修改参数以探索不同设置下轮廓识别的效果变化。同时，对于提到的技术细节和优化建议给予足够重视，这有助于提升最终系统的性能表现。

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