机器视觉函数分类

图像滤波图像增强：对比度增强、亮度校正、直方图归一化、直方图均衡平滑滤波：各向非同性滤波、高斯平滑、均值滤波、阶梯滤波器（中值、分离系数中值滤波、加权中值等），中度滤波、Sigma滤波、切尾均值、椒盐噪声去除，递归平滑滤波边缘滤波：Canny,Deriche,Lanser,Shen,Frei,Kirsch,Roberts,Prewitt,Roberts,Prewitt,Robinson,Sobel,Laplace算子，高斯差分，高斯导数、边缘闭合点滤波：Foerstner,Harris,Sojka亚象素精度点提取滤波器纹理：Laws滤波器（3X3,5x5,7X7）离差、熵算术运算：比例缩放、加、减、乘、绝对值、最大值、最小值、翻转颜色变换：CIEIab,hsv,his,yiq,yuv,CIExyz,hls,his等傅立叶变换：高速FFT、高斯、导数计算、Gabor滤波器、带通、高通、低通滤波，能量、相位，权值计算霍夫变换：线、园检测其他类型滤波器：自定义滤波器、点滤波器、灰度骨架抽取，主成分分析，拓扑骨架抽取，高斯金字塔变换、类型转换亚象素边缘及线提取Canny、DericheLanser和Sobel边缘检测算子；Facet模型及Steger线提取（精度高于1/50像素）；亚象素彩色边缘、线提取；亚象素阈值亚象素轮廓处理轮廓处理：仿射和投影变换；线、圆、椭圆分割提取及拟合；平行轮廓合并；不同标准形状生成。形状特征：面积、中心点、方向、圆度、紧密度、周长、椭圆轴、力矩、凸度、离心率、角分析（凸，圆、矩形）；基于形状特征的轮廓选择。边缘位置测量沿线段、圆弧的亚象素边缘提取；自动选择边缘（起点、终点、所有点、上升、下降，边缘点对）；边界及边界对寻找评价函数Blob分析阈值：全局、局部、自动区域处理：连通域分析、骨架、连接点，终点；集合算法（交集、并集，差集、补集）；角分析（凸、圆、矩形、椭圆形、凹）；空洞填充、区域生成（矩形、圆形、椭圆形、方格、网格、多边形、任意形状），访问（游程编码，链码、轮廓、多边形）灰度值特征：最大值、最小值、均值、方差、共生矩阵、直方图、熵、模糊特征、灰度矩形状特征：面积、中点、方向、圆度、紧密度，空洞数、周长、凹度、椭圆轴、2阶、3阶矩、离心率、Hamming距离、闭合区域(圆、矩形)，距离、空间关系、欧拉数图像分割阈值：彩色、后验证分割区域生长：梯度、均值、彩色、纹理分类：基于神经网络或n维线性平面或曲面的分类器可变化模型：基于参考图像和经过训练的在一定误差范围内的标准样本的分割。数学形态学二值形态学：明可夫斯基加减、膨胀、腐蚀、开运算、闭运算，击中击不中变换、边界、修剪、加粗、细化、距离变换灰度形态学：分水岭算法、膨胀、腐蚀、开运算、闭运算、tophat,bottomhat分类器多层感知神经网络；非一致分布n维线性平面或曲面的数据集聚类算法。几何变换旋转、比例缩放、平移、镜像、剪切、仿射、透视、极化变换；从点对应到角的近似变换、含自动点匹配的图像融合；图像变形校正；拼图；线扫描图像区域与边界融合串口读出、写入数据模式匹配灰度值、基于形状、基于任意大小和形状的多模版匹配；鲁棒性极佳的识别算法，对于旋转、比例缩放、混乱及部分被遮挡物体和照明变化都能准确识别。只需调用一次识别寒暑，即可识别不同目标及之间有相对位置变化的目标。可以产生综合模型，比如从多边形的图像数据中。条码及二维码识别1维条码识别：EAN13,EAN8,UPC-A,PC-E,2/5工业，2/5插入式，Codabar,Code39,Code93,Code128,PharmaCode2维码识别：ECC200,QR码光学字符识别(OCR)基于字符的识别，特殊分割算法，旋转校正、训练字体、可选特征。光学字符验证(OCV)基于灰度值的模版对比算法、对于亮度，位置以及大小变换均能得出一致性结果。3维定标用多幅图像为针孔和远心摄像机的内部及外部参数定标；图像和点的变形校正；点和轮廓的图像坐标到实际三维空间坐标系的变换；图像校正（去除镜头及透视变形）。3维视觉双目立体视觉：双摄像机标定；图像校正；亚像素精度的深度及差度计算。其它方法：基于聚焦变化的深度图像获取；基于双目视觉的测量。图像序列背景估计；光流分析。Sockets的网络传输在H