机器视觉：形状特征分析与关键技术

形状特征分析是机器视觉领域中的一个重要分支，它在模式识别和视觉检测中扮演着关键角色。在2010年的北京邮电大学计算机网络考博真题中，这部分内容探讨了如何通过物体的形状特性来区分物体和获取位置信息。矩形拟合因子（R）是一个重要的形状参数，用于衡量一个物体图像中矩形度的程度，即实际物体面积(Ao)与理想矩形面积(AR)的比例。这个指标越高，表示物体的形状越接近矩形。 在机器视觉的系统中，形状特征分析通常结合空间几何变换和摄像机模型进行。空间几何变换如旋转、平移和缩放，有助于在不同视角和环境下保持形状特征的一致性。摄像机模型则是为了理解从物理世界到图像空间的映射关系，这对于后续的特征提取至关重要。 视觉图像特征信息提取是机器视觉的核心环节，它涉及诸如边缘检测、角点检测、轮廓分析等技术，这些方法旨在从图像中提取出能够反映物体形状的关键信息。摄像机标定则是确保相机参数准确，以便于将像素坐标转换为实际空间坐标的过程。 立体视觉，如双目视觉，通过两只眼睛的视差信息推断物体深度，形状特征在此过程中同样起到重要作用。结构光三维视觉利用特定光源产生的图案来测量物体的三维形状，进一步增强了形状分析的精度。 本书《机器视觉》全面介绍了机器视觉的基础理论、方法和技术，包括摄像机标定、三维视觉技术以及实际应用案例，如小型构件内表面三维形貌视觉检测和天文导航。它不仅适合信息处理、计算机、机器人等专业的高年级学生作为教材，也适用于相关领域的研究人员和技术人员参考。作者张广军从最新的理论进展和技术成果出发，为读者提供了一个系统而深入的学习平台，使读者能够在理解和掌握机器视觉的基础上，将其应用于实际问题解决中。