江西正规机器视觉系统-浙江图像识别定制-致科自动化科技

常州致科自动化科技有限公司位于长三角经济带重要城市—常州，是一家以机器视觉工程项目开发为主要，集软件开发、OEM系统集成、工程承包于一体的综合型企业。公司依托高水平研发团队，布局机器视觉领域，通过对软硬件产品及平台的研发创造，致力于持续推动智能化，加速智能制造进程。

浙江图像识别定制公司为您介绍，常用的图像识别方案
1 图像特征法
图像识别常用的方法，首先是图像特征的识别。图像特征有颜色特征、形状特征、空间关系特征等。
1.1 颜色特征
颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。
常用的特征提取与匹配方法
（1） 颜色直方图
其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。
很常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。
颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中间距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。
常用的图像识别方案
（2） 颜色集 （如 HSV 空间）
颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从 RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如 HSV 空间，色调（H），饱和度（S），亮度（V）），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系
常用的图像识别方案
（3） 颜色矩 （颜色分布）
图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。
（4） 颜色聚合向量
其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。
1.2 形状特征
各种基于形状特征的检索方法都可以比较有效地利用图像中感兴趣的目标来进行检索，但也有一些问题：①目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的数学模型；②许多形状特征仅描述了目标局部的性质，要全房面描述目标常对计算时间和存储量有较高的要求； ③特征空间的相似性与人视觉系统感受到的相似性有差别。