机器视觉基础：算法入门与图像预处理

"中国机器视觉行业门户网站提供的一份基础入门培训教程，由北京美视博文网络信息技术有限公司于2005年9月在北京举办。教程涵盖了机器视觉算法的基础知识，包括为何学习算法、算法特点、图像处理的基本步骤以及图像预处理等核心内容。" 在机器视觉领域，算法扮演着至关重要的角色。学习算法能够帮助我们深入理解机器视觉的工作原理，更好地分析处理结果，并具备设计或选择适应特定需求的新算法的能力。机器视觉算法主要属于图像处理算法的范畴，但它的目标是服务于工业应用，因此具备可控照明、已知物体性质、高效稳定及重复性强等特点。 视觉算法处理的对象是图像，由像素构成的二维数组，每个像素的灰度值代表了图像在相应位置的亮度信息。在数字化表示中，灰度值通常在0到255之间。算法的处理流程一般包括预处理、图像增强、噪声去除、图像单纯化、图像分割以及特征提取等步骤。 预处理是图像处理的第一步，目的是改善图像质量，使其更适合后续分析。这一阶段可能包括各种操作，如滤波（如高通滤波和低通滤波）以消除噪声或突出特定频率成分；形态学处理（如腐蚀、膨胀、开闭运算）以改变图像形状；图像算术运算（如加减乘除）以调整图像强度；以及二值处理，将图像转换为黑白两色，简化分析。 这些基础的机器视觉算法是构建复杂视觉系统的基础，广泛应用于自动化检测、定位、识别和测量等任务。通过掌握这些基础知识，工程师和研究人员能够设计出更高效、准确的机器视觉解决方案，服务于制造业、半导体、医疗、安防等多个行业。