软件架构师何志丹
瑕疵分类演示程序下载: 点击下载
演示程序解压就可以运行,无需安装其他程序、组件。本演示程序只用到了OpenCV(科研商业应用都免费),没用到halcon,一台电脑要1.7万元。
138个测试样例,误判13个,准确率约90%,约相当于入门级。
欢迎大家支援我一些 电池行业的瑕疵图片,其他行业的也可以。
已知问题如下:欢迎指教。
黑点和气泡 误判高达8分之一, 肉眼看起来很明显的, 气泡有明显的亮圈。
试验了如下几种,效果都不明显:
1,直接surf提取特征。
2, 100到120的灰度,统一成110,再surf提取特征。
3,0到100统一成0,120以上统一成255,再surf提取特征。
4,转成色差,每个点的灰度=绝对值(相邻8个灰度-本点的灰度),再surf提取特征。肉眼看起来很明显,但效果更差,误判率高达1/3。
手写数字识别:点击下载
手写识别,只限0到9,每次一个字符。每个人写的不一样,所以需要训练。从 result文件 移到OCR 对应的子文文件夹。
思路: 训练方法KNN 特征提取: 缩放到32*32,每行的点数每列的点数缩小后的图像。
2021年目标:完成新书《闻缺陷则喜》,本博客右上公告有下载、阅读链接。
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