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文档简介
1、6.1 6.1 触觉信息的处理触觉信息的处理6.1.1 6.1.1 利用识别函数的形状识别利用识别函数的形状识别物体特征参量物体特征参量 ,排成向量,排成向量这些向量分布到这些向量分布到n n维空间;同类将积聚维空间;同类将积聚构造识别函数构造识别函数g(X)g(X) nxxx,2112211)(nnnwxwxwxwXg6.1 6.1 触觉信息的处理触觉信息的处理6.1.1 6.1.1 利用识别函数的形状识别利用识别函数的形状识别物体特征参量物体特征参量 ,排成向量,排成向量这些向量分布到这些向量分布到n n维空间;同类将积聚维空间;同类将积聚构造识别函数构造识别函数g(X)g(X) nxxx
2、,2112211)(nnnwxwxwxwXg6.1 6.1 触觉信息的处理触觉信息的处理6.1.2 6.1.2 按轮廓特征识别形状按轮廓特征识别形状 从重心到边界画轮廓曲线从重心到边界画轮廓曲线6.1 6.1 触觉信息的处理触觉信息的处理6.1.2 6.1.2 按轮廓特征识别形状按轮廓特征识别形状 从重心到边界画轮廓曲线从重心到边界画轮廓曲线6.2 6.2 基本的图象处理方法基本的图象处理方法6.2.1 6.2.1 二值化处理二值化处理 按某一阈值二值化。按某一阈值二值化。 二值化处理就是把图像中物体和背景用两个取值状态二值化处理就是把图像中物体和背景用两个取值状态区分出来的处理办法。这通常对
3、物体和对象反差比较明显区分出来的处理办法。这通常对物体和对象反差比较明显(像素差别比较大)的情况下进行处理,文字识别,符号(像素差别比较大)的情况下进行处理,文字识别,符号识别,轮廓识别等。识别,轮廓识别等。 二值化处理的关键就是阀值的选择。目前比较成熟的应二值化处理的关键就是阀值的选择。目前比较成熟的应用汽车牌照的识别,乐谱的识别(音乐机器人),文字的用汽车牌照的识别,乐谱的识别(音乐机器人),文字的识别(扫描仪)等识别(扫描仪)等6.2 6.2 基本的图象处理方法基本的图象处理方法6.2.2 6.2.2 微分处理微分处理 由于投影亮度影响,不能进行二值化。由于投影亮度影响,不能进行二值化。
4、 在边缘在边缘/ /棱线处亮度突变棱线处亮度突变边缘检测边缘检测), 1(),(),() 1,(),(),(jifjifjiyfjifjifjixf221),(),(),(),(tanjiyfjixfjixfjiyf6.2 6.2 基本的图象处基本的图象处理方法理方法6.2.3 6.2.3 边缘像素提取和细边缘像素提取和细线化与直线近似线化与直线近似 6.2 6.2 基本的图象处理方法基本的图象处理方法6.2.4 Hough6.2.4 Hough变换变换sincosyx6.2 6.2 基本的图象处理方法基本的图象处理方法6.2.5 6.2.5 模板匹配模板匹配AAAtftftf2)(, |,|
5、max2),(),(),(,ljkiflktljkifjiM),(),(2),(),()(222lktljkiflktljkiftf6.3 26.3 2维图象的处理维图象的处理6.3.1 6.3.1 物体的位置检测物体的位置检测 (1 1)软管的组装)软管的组装I I 1. 1.假定孔是暗的,周边是亮的假定孔是暗的,周边是亮的 6.3 26.3 2维图象的处理维图象的处理6.3.1 6.3.1 物体的位置检测物体的位置检测 (2 2)软管的组装)软管的组装IIII 3412,ccccAAAAXxYyww2.孔的中心可以看到对面孔的中心可以看到对面内壁内壁6.3 26.3 2维图象的处理维图象的处理6.3.1 6.3.1 物体的位置检测物体的位置检测 (2 2)软管的组装)软管的组装IIII 6.3 36.3 3维图象的处理维图象的处理6.4.1 6.4.1 双目视觉双目视觉 6.3 36.3 3维图象的处理维图象的处理6.4.2 6.4.2 时空图象时空图象 6.3 36.3 3维图象的处理维
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