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工业视觉实战图像预处理与目标检测

共计 30 章节
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01
工业视觉概述
工业视觉的定义 · 发展历程 · 典型应用场景（缺陷检测
工业视觉概述工业视觉的定义
02
图像基础与色彩空间
像素 · 分辨率 · RGB
图像基础色彩空间
03
图像IO与显示
使用OpenCV读取 · 显示 · 保存图像
IO图像
04
图像几何变换
缩放 · 旋转 · 平移
图像几何变换缩放
05
图像滤波与去噪
均值滤波 · 高斯滤波 · 中值滤波
图像滤波去噪
06
图像阈值处理
全局阈值 · 自适应阈值 · Otsu大津法
图像阈值处理全局阈值
07
边缘检测
Sobel · Scharr · Laplacian
边缘检测Sobel
08
形态学操作
腐蚀 · 膨胀 · 开运算
形态学操作腐蚀
09
图像轮廓分析
查找轮廓 · 绘制轮廓 · 轮廓特征（面积
图像轮廓分析查找轮廓
10
直方图与均衡化
灰度直方图 · 直方图均衡化 · 自适应直方图均衡化（CLAHE）
直方图均衡化
11
图像特征提取
Harris角点检测 · SIFT/SURF特征 · ORB特征
图像特征提取Harris
12
图像匹配与拼接
基于特征点的图像匹配 · 单应性矩阵 · 图像拼接
图像匹配拼接
13
图像分割
基于分水岭算法 · GrabCut算法 · K-means聚类分割
图像分割基于分水岭算法
14
深度学习环境搭建
Anaconda · PyTorch/TensorFlow… · GPU环境配置
深度学习环境搭建Anaconda
15
神经网络基础
感知机 · 激活函数 · 损失函数
神经网络基础感知机
16
卷积神经网络（CNN）
卷积层 · 池化层 · 全连接层
CNN卷积神经网络
17
目标检测基础
目标检测任务定义 · IoU · NMS
目标检测基础目标检测任务定义
18
两阶段目标检测
R-CNN · Fast R-CNN · Faster R-CNN原理与对比
两阶段目标检测R-CNN
19
单阶段目标检测
YOLO系列（v3/v5/v8） · SSD原理与对比
单阶段目标检测YOLO
20
YOLOv8实战
数据集准备（LabelImg标注） · 模型训练 · 推理与部署
YOLOv8LabelImg
21
数据增强技术
翻转 · 旋转 · 裁剪
数据增强技术翻转
22
模型训练技巧
学习率调度 · 权重衰减 · 早停
模型训练技巧学习率调度
23
模型部署与优化
ONNX导出 · TensorRT加速 · 模型量化
模型部署优化
24
工业缺陷检测实战
表面缺陷数据集（如MVTec AD） · 分类与分割方法
工业缺陷检测实战MVTec
25
工业OCR识别
文本检测（EAST · DB） · 文本识别（CRNN
OCR工业
26
工业测量与定位
基于边缘的亚像素测量 · 模板匹配（形状匹配 · 灰度匹配）
工业测量定位
27
3D视觉基础
点云处理 · 深度估计 · 双目视觉
3D视觉基础点云处理
28
工业相机选型与标定
相机类型（面阵/线阵） · 镜头参数 · 相机标定（张正友标定法）
工业相机选型标定
29
工业视觉系统集成
光源选型 · 打光方案设计 · 视觉系统与PLC通信
工业视觉系统集成光源选型
30
综合项目实战
从需求分析 · 方案设计 · 算法开发到部署上线的完整工业视觉项目…
综合项目实战从需求分析