机器视觉：基础理论与应用实例-空间圆中心投影分析

"该资源是一份关于机器视觉的教材，主要涵盖了空间几何变换、摄像机模型、图像特征信息提取、摄像机标定、立体视觉、三维视觉技术等内容，并结合实例进行了详细阐述。" 在机器视觉领域，【标题】中提到的空间圆中心在像面上的投影与【描述】中的椭圆拟合求取的中心比较，是几何变换和图像处理的一个重要应用。当空间中的圆在摄像机成像时，其在像面上的投影可能由于透视效应、畸变等因素偏离实际中心。通过椭圆拟合的方法，可以更准确地估计出圆心位置，从而减少误差。描述中指出，畸变误差d的范围在0.00052mm至0.0836mm之间，这种精度对于高精度的机器视觉应用至关重要。 【标签】中的“机器视觉”指的是一种利用设备模拟人类视觉功能的技术，广泛应用于工业自动化、质量控制、物体识别等领域。Hough变换，如在【部分内容】中提及，是机器视觉中用于检测简单或复杂形状（如直线、圆、椭圆等）的一种经典方法。Hough变换将图像空间中的直线或曲线转换到参数空间中的一点，使得在图像中可能存在的直线或曲线可以通过参数空间的峰值来检测。 在机器视觉中，摄像机模型是理解图像形成的基础，包括了镜头的几何畸变校正、投影变换等概念。【部分内容】提到了空间几何变换和摄像机标定，这两部分是理解并纠正由相机成像过程引入的失真的关键步骤。摄像机标定旨在获取相机的内在参数，如焦距、主点位置等，以便对图像进行校正。 此外，书中还涵盖了立体视觉、结构光三维视觉等多维度的视觉技术，这些都是为了获取物体的三维信息。双目立体视觉通过两台摄像机的相对位置和同步拍摄来重建三维场景，而结构光三维视觉则通过投射特定的光模式（如条纹或散斑）并分析其在物体表面的变形来获取深度信息。 这本书作为机器视觉的教材，不仅深入讲解了理论基础，还提供了实用算法和实例，适合信息处理、计算机科学、自动化等相关专业的学生和研究人员学习参考。书中包含的最新技术和科研成果，使其成为了解和掌握机器视觉领域的宝贵资源。