视觉图像算法基础知识 机器视觉方面都有哪些工具，该如何进行组合？
机器视觉方面都有哪些工具，该如何进行组合？
在机器视觉领域，常用的算法工具有以下几种。
OpenCV是开源的，做过可视化工作的人都知道著名的OpenCV，它可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。
OpenCV集成了所有算法，可以在此基础上进行优化和开发。它是一个开源协议，你可以随意使用。
VisionPro是康耐视开发的功能强大的商用算法库，广泛应用于机器视觉领域。
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3.哈尔孔
Halcon德国MVtec公司开发了一套完善、标准的机器视觉算法包，拥有广泛使用的机器视觉集成开发环境，有上千种强大、灵活的算子，可以组合各种算法。
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4.倪视觉
由美国国家仪器(NI)公司开发，图形化编程界面是一大特色，不需要编程。
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5.视觉大师
VisionMaster是杭州海康机器人有限公司自主研发的机器视觉软件算法平台，其特点是可视化开发，界面拖拽模块，无需编程。
6.Hexsight
Hexsight现在归LMI公司所有，以前归Adept机器人公司所有。它侧重于定位功能，易于开发，并提供C#、VB和C接口。
7.密耳
MIL的全称是Matrox Imaging Library，是加拿大Matrox公司开发的图像处理软件开发包。它是一个完整的图像采集、传输、处理、分析和显示的程序库，包含了大量的图像处理优化功能。
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计算机视觉领域，最常用的算法有哪些？
计算机视觉领域通常不不同的应用有不同的算法。我的主要研究是计算机视觉的应用，主要在图像预处理、分类、目标检测等方面。
1.图像分类。图像分类是根据图像的语义信息来区分不同类型的图像，是计算机视觉中一个重要的基础问题，也是图像检测、图像分割、目标跟踪和行为分析等其他高级视觉任务的基础。机器学习的算法包括SVM、Adaboost、决策树和贝叶斯分类器。深度学习中的经典算法有AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet等网络。
2.目标探测。目标检测就是在复杂的场景中检测出我们需要的目标，这是通过传统的机器学习算法来实现的，也可以通过深度学习来实现。传统的机器学习算法，如使用Adaboost的人脸检测，使用SVM算法的行人检测等。在深度学习方面，有基于区域建议的两阶段目标检测算法，如R-CNN、FAST R-CNN、Fast R-CNN，还有端到端的目标检测算法，如Yolo、SSD等。
3.目标追踪。目标跟踪是指在特定场景中跟踪一个或多个感兴趣的特定对象的过程。我以前做过目标跟踪的实验，使用传统的图像处理算法，如光流法、粒子滤波法、卡尔曼滤波法和KCF相关滤波算法。深度学习算法中有DLT、FCNT、MD网等网络，但深度学习目标跟踪算法接触很少，不太了解。
4.语义分割。语义分割是计算机视觉中的一项基本任务。在语义分割中，我们需要将视觉输入分成不同的语义可解释类别。 "语义可解释性和可解释性意味着分类类别在现实世界中是有意义的。将整幅图像分成像素组，然后对其进行标记和分类。传统的图像分割算法包括基于阈值的分割算法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法和基于特定理论的分割方法。现在，深度学习算法在语义分割方面更有效，例如最常用的全缠绕神经网络算法(FCN)。
有很多应用，比如人脸检测识别，Adaboost算法，MTCNN网络，FaceNet网络。字符识别、智能驾驶、医学图像处理等。，有不同的算法。
计算机视觉编程语言需要根据算法和平台来选择。传统的图像处理多使用opencv和matlab平台，分别使用C语言和matlab语言；深度学习框架大多基于python API实现，可以用python语言实现，如Tensorflow、Caffe、keras、MxNet等平台。当然，Caffe也可以用c实现。
我现在意识到传统了。图像处理算法用C语言，深度学习算法在TensorFlow/Keras框架上用Python语言实现。
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