一、總體專案流程：
1、需求分析：乙個專案主要包含
·1）定位（①blob分析（主要包括二值化、形態學處理、特徵選擇，受光照影響較大）、②模板匹配）、識別；
2）缺陷檢測
3）ocr字元識別
4）測量類的專案這四個大方向
2、方案設計：根據客戶應用的場合不同，選擇相應的鏡頭、相機、支架、光源及如何打光等
3、概要設計：軟體架構體系，vc++聯合halcon還是c#聯合halcon等，還有演算法流程，怎麼通訊、怎麼識別等
4、詳細設計：每乙個功能模組怎麼做，包括影象採集模組、處理模組、包括演算法模組，如何通訊等。通常將每個模組形成乙個動態庫，呼叫相應的介面函式即可，專案影象採集呼叫sdk也是呼叫動態庫的過程。
5、常見的視覺專案中影象處理框架：
1）採集影象
2）影象預處理：濾波、二值化等處理以克服影象干擾。
3）形態學或特徵處理（深度學習的話，後面還要加上訓練、識別）
4）顯示
6、除錯
7、測試、修改
8、互動給客戶，讓客戶按照合同中的技術指標執行（給使用者寫文件）
9、維護
相機、鏡頭、光源的選型及打光也就是上面專案流程第二步方案設計的內容，這裡推薦一本書《工程光學》,講的比較詳細。
二、具體專案流程：
一）定位識別專案
1、採集
2、影象預處理：對採集到的影象進行（幾何變換）、灰度化、影象增強（gray_range_rect—使影象亮的地方更亮，暗的地方更暗）、濾波、二值化、細化等
3、定位（blob分析、模板匹配）
4、特徵提取： 有形狀特徵、紋理特徵、概率特徵、角點、特徵描述運算元特徵等，直接影響定位、識別的效果
5、識別
6、顯示
機器視覺專案基礎框架
機器視覺專案基礎框架 注意，這個框架已經過時，最新的內容請檢視gomfctemplate 一 背景 雖然opencv是可以在多平台下面執行，並且通過封包 dll 的形式，可以被多種程式所呼叫，但是在windows平台下面，opencv和mfc程式一起使用還是最常見，也是功能最強大的。這裡搭建基礎的m...
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