【无标题】

1. 计算机视觉与图像处理

计算机视觉技术涵盖从图像预处理到目标检测的全流程，是工业视觉系统的核心部分。

知识点扩展

1. OpenCV 基础
   • cv2.imread()、cv2.imshow()、cv2.imwrite() 进行基本图像读取、显示、保存
   • cv2.cvtColor() 进行颜色空间转换（RGB ↔ GRAY，RGB ↔ HSV）
   • cv2.resize() 进行图像缩放
   • cv2.flip() 进行图像翻转（水平/垂直）

import cv2

# 读取图像（BGR 格式）
image = cv2.imread("sample.jpg")

# 转换颜色格式
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转灰度
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)  # 转 HSV

# 显示图像
cv2.imshow("Original", image)
cv2.imshow("Gray", gray)
cv2.imshow("HSV", hsv)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. 图像滤波与预处理
   • 平滑滤波：
     • 均值滤波 cv2.blur()
     • 高斯滤波 cv2.GaussianBlur()
     • 中值滤波 cv2.medianBlur()
     • 双边滤波 cv2.bilateralFilter()

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread("sample.jpg")

# 应用不同的滤波方法
blur = cv2.blur(image, (5,5))  # 均值滤波
gaussian = cv2.GaussianBlur(image, (5,5), 0)  # 高斯滤波
median = cv2.medianBlur(image, 5)  # 中值滤波
bilateral = cv2.bilateralFilter(image, 9, 75, 75)  # 双边滤波

# 显示结果
cv2.imshow("Original", image)
cv2.imshow("Blur", blur)
cv2.imshow("Gaussian", gaussian)
cv2.imshow("Median", median)
cv2.imshow("Bilateral", bilateral)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

• 边缘检测：

  • cv2.Sobel() 计算梯度
  • cv2.Canny() 进行边缘检测

• 形态学操作

  • cv2.erode() 腐蚀
  • cv2.dilate() 膨胀
  • cv2.morphologyEx()（开运算、闭运算、梯度、顶帽、黑帽）

腐蚀（Erosion）：通过结构元素的最小值进行操作，减少图像中的前景区域。
膨胀（Dilation）：通过结构元素的最大值进行操作，扩展图像中的前景区域。
开运算（Opening）：先腐蚀后膨胀，主要用于去除小的噪点。
闭运算（Closing）：先膨胀后腐蚀，主要用于填补图像中的小黑洞。
形态学梯度（Morphological Gradient）：膨胀和腐蚀之间的差异，突出显示图像的边缘。
顶帽（Top Hat）：原图像和开运算结果之间的差异，提取物体的高光部分。
黑帽（Black Hat）：闭运算和原图像之间的差异，提取物体的阴影部分。

import cv2
import numpy as np

# 读取二值化图像
image = cv2.imread("binary_sample.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 定义结构元素（核）
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)

# 应用形态学操作
eroded = cv2.erode(image, kernel, iterations=1)  # 腐蚀
dilated = cv2.dilate(image, kernel, iterations=1)  # 膨胀
opened = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_OPEN, kernel)  # 开运算
closed = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)  # 闭运算

# 显示结果
cv2.imshow("Original", image)
cv2.imshow("Eroded", eroded)
cv2.imshow("Dilated", dilated)
cv2.imshow("Opened", opened)
cv2.imshow("Closed", closed)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3. 图像二值化

   • cv2.threshold() 进行全局阈值化
   • Otsu 阈值 cv2.threshold(src, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
   • 自适应阈值 cv2.adaptiveThreshold()
   • 直方图均衡化 cv2.equalizeHist()
   • CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡化）cv2.createCLAHE()

4. 轮廓检测

   • cv2.findContours() 查找轮廓
   • cv2.drawContours() 画出轮廓
   • 计算轮廓特征：
     • 面积 cv2.contourArea()
     • 周长 cv2.arcLength()
     • 轮廓拟合椭圆 cv2.fitEllipse()
     • 旋转矩形 cv2.minAreaRect()
     • 凸包 cv2.convexHull()

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread("sample.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行二值化
_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 画出轮廓
contour_image = image.copy()
cv2.drawContours(contour_image, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("Contours", contour_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

5. 模板匹配 & 特征匹配

   • cv2.matchTemplate() 进行模板匹配
   • SIFT（尺度不变特征变换）、ORB（快速 ORB 关键点检测）
   • cv2.BFMatcher() 进行特征匹配

6. 机器人视觉

   • 手眼标定
     • Pin-hole Camera Model（针孔相机模型）
     • 相机标定 cv2.calibrateCamera()
     • 外参估计 cv2.solvePnP()
   • 深度相机
     • Intel RealSense、Kinect
     • 立体匹配算法（SGM，Semi-Global Matching）
     • cv2.StereoBM() 计算视差图
     • cv2.reprojectImageTo3D() 计算 3D 点云

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2. 深度学习与模型优化（扩展与优化）

深度学习框架用于计算机视觉任务的目标检测、OCR 识别、时间序列预测等。

知识点扩展

1. 深度学习框架

   • PyTorch
     • torchvision.transforms 进行数据增强
     • torch.utils.data.DataLoader 进行数据加载
   • PaddlePaddle
     • paddle.vision.transforms 进行数据增强
     • 动态图 vs 静态图

2. 目标检测

   • YOLO
     • Anchor 机制
     • FPN（特征金字塔）、PAN（路径聚合网络）
     • nms() 非极大值抑制
   • Mask R-CNN
     • RoI Align
     • 二阶段目标检测框架

3. OCR 训练

   • PaddleOCR
     • DBNet（文字检测）
     • CRNN（文字识别）
   • PaddleLabel 进行数据标注

4. 模型优化

   • INT8 量化 torch.quantization
   • 剪枝（L1/L2 正则化）
   • 知识蒸馏（Teacher-Student）

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3. 3D 点云处理（扩展与优化）

点云数据在机器人视觉、工业检测中应用广泛。

知识点扩展

1. 点云采集

   • 3D 相机（Intel RealSense、Zivid）
   • Open3D 读取 .pcd 数据 o3d.io.read_point_cloud()

2. 点云处理

   • 滤波
     • 体素降采样 voxel_down_sample()
     • 统计滤波 remove_statistical_outlier()
     • 半径滤波 remove_radius_outlier()
   • 点云配准
     • ICP 迭代最近点 o3d.pipelines.registration.registration_icp()
     • SVD 对齐方法

3. 点云拟合

   • RANSAC 平面拟合 segment_plane()
   • 最小二乘平面拟合

4. 点云投影

   • 3D -> 2D 投影 project_to_plane()

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4. 工业自动化与嵌入式部署（扩展与优化）

知识点扩展

1. PLC 与机器人控制

   • S7 协议（snap7 库）
   • PLC 发送坐标转换到机器人坐标

2. 边缘计算

   • 低功耗设备（ESP32、ARM Cortex）
   • TensorRT 优化 YOLO 推理

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5. 计算机基础（扩展与优化）

知识点扩展

1. 计算机网络

   • TCP/IP vs UDP，HTTP vs WebSocket
   • 工业数据传输（Modbus、Protobuf）

2. 并行计算

   • CUDA 加速 YOLO 计算 torch.cuda()
   • Python 多线程 threading vs 多进程 multiprocessing

3. 数据结构

   • 排序算法（快速排序、堆排序）
   • 最短路径算法（Dijkstra 在机器人导航中的应用）

4. 数据库

   • SQL vs NoSQL
   • MongoDB 进行工业数据存储

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6. 现场部署与调试（扩展与优化）

知识点扩展

1. 相机标定

   • cv2.calibrateCamera() 进行相机标定
   • cv2.undistort() 去畸变

2. 系统部署

   • Docker 部署 docker-compose.yaml
   • Kubernetes 进行集群管理

3. 调试与优化

   • loguru 记录日志
   • Prometheus + Grafana 进行监控

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7. 机器人视觉（优化补充）

机器人视觉系统需要结合 2D/3D 图像信息，实现精准控制。

知识点扩展

1. 手眼标定
   • 机器人相机坐标转换
   • 标定流程 cv2.solvePnP()
2. 立体匹配
   • SGM（Semi-Global Matching）实现视差计算
   • cv2.StereoBM() 进行视差计算
   • cv2.reprojectImageTo3D() 计算 3D 点云

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总结
你需要重点掌握：
✅ 计算机视觉（OpenCV、目标检测、OCR）
✅ 深度学习（PyTorch、PaddlePaddle、ONNX）
✅ 3D 点云处理（Open3D、ICP、投影）
✅ 工业自动化（PLC、S7、边缘计算）
✅ 工程化部署（Docker、FastAPI、多线程优化）

需要更详细的代码示例或实践建议，欢迎交流！