1.對影象做canny.
2.對彩色影象以canny終點和起點做掃瞄線區域增長，以4聯通連通域增長
3.物體.邊緣輪廓分析，邊緣連線
4.物體層次分析，如包含，內切，外切
5.規則影象分析，hough變換，圓分析,物體切割
6.非規則影象blob標記
7.深度圖分析，物體切割
................金字塔分析,
8.資料入庫，包括關係，形狀
9.特定資料庫，影象識別
10.識別結果，再分割，如輪廓分析，層次分析
，直線和圓標示，物體切割，融合，關係分析
11.迭代，直到當前影象分析完畢
決定不用資料庫技術，因為又要學新的東西，而且人工智慧技術的銜接不好。
識別資料庫，現階段用的多的是sift物體資料庫，以及其他特定資料庫，規則形狀的用adaboot,svm,神經網路。
自學習的方法主要是神經網路。如果用乙個系統中如機械人中，存在衝突，主要是對自學習的銜接上。
自然語言分析理解現在的主要成果是機器翻譯，軟體只找到alias-i公司的lingpipe--自然語言分析軟體包（支援中文）， 等一下分析一下他的結構。
根據現在的資料收集結果，基本上可以肯定，知識庫，規則庫以及自學習功能，需要自己寫了，可以參考模型是語言分析，可以使用工具為prolog ,clisps.自學習功能和互動功能的工具和參考模型沒有找到，可能要找神經網路了，但是神經網路的內部過於抽象，也可以說無法根據特定例子專門調整，估計要採用搜尋技術（窮舉）+ 模糊集了。分割和知識庫的互動完全沒有找到，難啊。
學習和識別的重要點在知識的積累（也就是例子要多，最好多到任何事物都能找到對應的例子）和規則要好（能夠反應對事物的本質理解，也就是說用簡單明瞭的組合向人說明乙個事情，其組合要明確，不能含糊）
機器視覺基礎 1 投影
投影變換是空間中2維 2維變換的一種，具體點說，就是把乙個場景投影到攝像機的像平面上。這種變換和多變數微分方程中提到的微分變數代換有類似之處。透視投影是所有投影的基礎，也是投影基礎中最為簡單的一種模型，可以歸納為針孔模型。透視投影從原理上來說，和小孔成像是一樣的。如圖 透視投影有兩條基本性質，這裡不...
機器視覺基礎 1 投影
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訊號處理在機器視覺 機械人視覺與機器視覺
機械人視覺 計算機視覺 影象處理 機器視覺和圖形識別，這幾者之間到底有神馬區別呢？要弄清楚他們哪乙個是哪乙個，有時候也真的是容易混淆的。接下來看看這些術語的具體含義是什麼，以及他們與機械人技術有什麼關聯。讀了這篇文章後，你就再也不會被這些概念弄糊塗了！在這篇文章當中，我們分解了機械人視覺的 族譜 以...