机器视觉：Linux内核实现与测量技术探索

"视觉的恒常性-Linux内核设计与实现 原书第3版 完整版带书签目录" 这篇摘要涉及到的是机器视觉测量技术，这是一门涉及计算机科学、光学、图像处理和人工智能的交叉学科。在描述中提到了视觉感知的几个重要特性，这些特性在机器视觉领域中具有重要的理论基础。 1. 视觉的相对性：视觉感知不仅取决于刺激本身，还受到观察者经验对比的影响。比如，早晨和中午的太阳看起来大小不同，但其实距离是恒定的。 2. 前景与背景：在视觉感知中，前景通常是我们关注的主体，而背景则提供了上下文信息。前景和背景可以相互影响，这种对比在图像处理中用于突出关键元素。 3. 视觉的选择性：人们往往只关注到与当前任务相关的信息，忽略其他不相关的刺激。在机器视觉中，这也意味着算法需要有能力筛选并聚焦于重要特征。 4. 视觉的整体性：人眼能将各个部分整合成一个整体的感知，即使部分被遮挡或改变。在机器视觉中，图像分割和物体识别算法就是试图模仿这种能力。 5. 视觉的恒常性：即使在光照变化的情况下，我们仍能保持对物体颜色和亮度的稳定认知。在机器视觉中，这种特性有助于在不同的光照条件下保持一致的识别效果。 书中详细介绍了机器视觉的多个核心主题： - 第一章概述了机器视觉的基本概念，包括其研究内容和应用，以及人类视觉的原理，强调了视觉在智能机器中的重要性。 - 第二章讨论了图像采集和量化，包括各种类型的摄像设备如CCD相机，以及图像文件格式和照明系统设计，这些都是获取高质量图像的基础。 - 第三章至第五章深入探讨了光学图样的测量、标定方法和立体视觉技术，这些都是机器理解三维环境的关键步骤。 - 第六章专门讲解了标定，包括传统的标定方法和特定的标定算法，这对于精确的图像处理至关重要。 - 第七章到第九章涉及目标图像的亚像素定位、图像测量软件的设计以及典型测量系统分析，这些都是实现精确测量和识别的高级技术。 此外，书中还包含了一系列的教学实验，旨在帮助读者理解和掌握视觉坐标测量的标定方法和应用。 机器视觉的目标是创建或恢复现实世界的模型，并对其进行认知，这在自动化、机器人、质量控制等领域有着广泛的应用。通过模拟人类视觉，机器可以执行复杂的识别、测量和判断任务，极大地扩展了人类的能力。