原创 圖像濾波器系列(1):衝擊濾波器,shock_filter

解決的問題 屬於圖像增強方法,主要增強邊緣,減少圖像邊緣擴散,更便於邊緣提取等操作。 算法功能 在圖像邊緣產生強的不連續性, 在一個區段內(包含一個最大影響區和一個最小影響區的範圍簡稱爲區段)圖像是分段常數 用下圖解釋什麼時最

原创 圖像濾波器系列(2):保邊平滑濾波器Edge-Preserving Noise Reduction

注意事項 1、邊緣位置可能移動 2、假設噪聲分佈於圖像數據無關 3、最好不好用於高精度測量問題的預處理 算子 保邊濾波都是非線性濾波,以halcon算子來進行介紹 eliminate_min_max 基本原理 :中心像素比鄰域像素

原创 VC中min\max與opencv中std::min/max衝突

如果之前用windows.h中的min/max宏好好的,加了一個opencv的頭文件再編譯的話,報min/max參數個數或類型不匹配的錯誤的話,可以用以下方法快速簡單處理: 調換頭文件include順序,即將windows.h放在

原创 工業視覺質檢,各廠家框架一覽

題外話 筆者在機器視覺、工業質檢,非標自動化的坑裏摸爬滾打了幾年,常常愁於爲什麼在這個行業裏寫檢測算法那麼累,爲什麼動不動就要在工廠出差數月,爲什麼模塊難複用。算法,光學這些不行也就算了,爲什麼大家的自動化水平也不穩定,說出來都是

原创 工業視覺檢測中關於深度學習工程化的思考

文章目錄經驗&思考數據工業質檢數據的特點數據增廣不斷新增的數據訓練模型選擇/模型評價迭代訓練部署設備端模型部署設備端框架接口SDK編寫推理框架選擇封裝接口注意事項模型管理模型監控其他一體化軟件AI的思考關於上雲趨勢實例 經驗&思考

原创 機器學習:線性迴歸的理解

關於假設數據高斯分佈的理解 當誤差符合正態分佈ξ−N(0,σ2)\xi -N(0,σ^2)ξ−N(0,σ2)時,因變量則符合正態分佈N(Xθ,σ2))N(Xθ,σ^2))N(Xθ,σ2)),其中預測函數y=Xθy=Xθy=Xθ,

原创 AI工程化:各家的AI平臺、AI中臺架構圖

中臺的概念 AI 中臺是用來構建大規模智能服務的基礎設施,是一套完整的人工智能模型全生命週期管理平臺和服務體系,提供模型設計訓練、模型/算法庫、複用標註管理、模型監控服務等能力支持。AI中臺旨在讓企業業務前臺可以短兵作戰、小步快跑

原创 kaggle入門(1):手寫字符識別0.99575(top12%-2020/7/2)

1)minist數據集介紹 mnist數據本身是70000張。 kaggle給的訓練集:42000張圖,用於提交的測試圖28000張; 2)遞進提交記錄 第一次:0.98682 (top50%) 網絡:原生Lenet5 數據:

原创 配置:命令行執行python文件出現UnicodeDecodeError: utf-8 codec cant decode byte問題

解決方法 在運行前先輸入: chcp 65001 原理 上述命令,是切換dos代碼頁到utf-8;因爲中文windows系統默認得是GBK編碼,即代碼頁936, 如果我們得python文件是utf-8編碼的,在cmd中運行,就會報

原创 命令行執行python文件出現UnicodeDecodeError: utf-8 codec cant decode byte問題

解決方法 在運行前先輸入: chcp 65001 原理 上述命令,是切換dos代碼頁到utf-8;因爲中文windows系統默認得是GBK編碼,即代碼頁936, 如果我們得python文件是utf-8編碼的,在cmd中運行,就會報

原创 關於雲、大數據的入門知識博客集

目前工業視覺檢測的開發,運用到深度學習也比較多,正如這篇思考文章中所說,在數據管理、模型管理、以及不同AI框架的環境配置切換方面都是很麻煩的事。但是隨着雲技術的出現,數據存儲變得廉價,AI算法也可以在雲深度學習平臺上進行訓練、部署

原创 各家的AI平臺、AI中臺架構圖

中臺的概念 AI 中臺是用來構建大規模智能服務的基礎設施,是一套完整的人工智能模型全生命週期管理平臺和服務體系,提供模型設計訓練、模型/算法庫、複用標註管理、模型監控服務等能力支持。AI中臺旨在讓企業業務前臺可以短兵作戰、小步快跑

原创 GLOG不初始化同樣會輸出到stderr以及LOG(INFO)解析

glog的LOG(INFO)<<"xx";到底是怎樣執行的? 1)源碼 #define LOG(severity) COMPACT_GOOGLE_LOG_ ## severity.stream() 可知 LOG(INFO) ==

原创 halcon濾波器系列(3):衝擊濾波器,shock_filter

解決的問題 屬於圖像增強方法,主要增強邊緣,減少圖像邊緣擴散,更便於邊緣提取等操作。 算法功能 在圖像邊緣產生強的不連續性, 在一個區段內(包含一個最大影響區和一個最小影響區的範圍簡稱爲區段)圖像是分段常數 用下圖解釋什麼時最

原创 halcon中動態閾值分割以及使用偏差模型法檢測缺陷

動態閾值分割定義 將圖像與局部背景進行比較的操作稱動態閾值分割處理。 注意動態閾值的說法 當進行比較操作(做差)時,設置的閾值並不一定是動態的,這裏動態主要指各個局部的背景灰度值可能是動態變化的,即(背景+閾值)是動態的。 局