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You are looking for: Keywords LIKE '*Machine Vision*'
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High accuracy, wide range imaging measurement system also for soft material

17-02-2014

Imaging system for dimension measurement with precision up to 0.01mm over 300mm width, operator independent, also for soft materials.

System for automatic disease localization and scoring in videocapsule

12-03-2010

Clinical study for a software to be used as support to diagnoses of celiac disease with capsule endoscopy. The software, in prototype state, analyses the video from videocapsule and returns locations and score of relevant signs of disease.

Install OpenCV 3.2 Python/C++ on Raspberry PI

05-04-2017

Raspberry PI is a wonderful system and OpenCV is an outstanding library for computer vision. Here is our how to install and configure OpenCV 3.2.0 for Python/C++ on a Raspberry PI 2 with Raspbian Jessie. On the Net there are many references on this subject, most of them have some missed point or reference to old versions.

Memory analysis on std::queue as buffer of cv::Mat. Part 1, basic tests.

10-12-2016

Here is shown that both cv::Mat and Standard Library Containers work under memory recycling. We found that using std:queue as buffer for OpenCV Mat, memory requirements depends on size of the queue. We conclude that containers like std::queue can be used effectively as buffer for OpenCV Mats.

pkQueueTS - Treadsafe queue for OpenCV Mats

10-12-2016

A single lock, multiple producer/consumer (MPMC) thread safe queue with wait/timeout Pop. It also provides tools to manage elements like cv::Mat and an interface for custom OnPush event handler.

How to display an OpenCV image or video in your own MFC interface

02-05-2015

To display an OpenCV image or video into your own MFC interface in Visual C++ you can use GDI's function but keep care of details.

Preventive maintenance with thermal imaging

20-06-2014

Avoid fails it's most important aim of maintenance department. Availability of inspection tools gives detailed information about health of devices and permits preventive interventions with high ROI. Thermography is for sure one of this tools and considering handiness it's a must for each maintenance department.

Evaluate geometric accuracy, repeatability and drift of a flatbed scanner

02-02-2014

Quanto è preciso uno scanner? Se scansiono più volte una stessa immagine, quanto sono differenti le relative scansioni ? Quanto è reale il valore DPI fornito dal costruttore è reale ?. In qui viene illustrato un metodo per dare una risposta a queste domante.

Lossless video codec per image processing

28-04-2011

Working as vision systems integrator usually you will have need to acquire and save great numbers of fames or video sequence on field, in order to perform a later processing or studies. In this cases it’s vital to store the image “as is” without alteration. This may be is not a problem if you use raw image format like bmp or xpm but you can’t use JPG/PNG or DiVx/MPEGn because image/video compression forma are quality lossy. A good solution is to use Lossless image format like JPG2000 or Lagarith lossless codec to have a good compression without loosing information.

This page shows some lossless codec, how to install and use it with OpenCV image library

PkCBitmap: Windows Bitmap File Loader C++ class

14-01-2010

Viene presentata una classe la lettura ultra veloce di un file bitmap in C++. La versione originale a cura di Benjamin Kalytta è stata modificata da PkLab introducendo, tra l'altro, il riutilizzo della memoria.

Reading from file and fast access to image pixels with C#

13-01-2010

This page describes how to use Image::FromFile methods to read image form file and howto gain fast access to its pixel using Bitmap::LockBits in VisualStudio. Example code and performance test are shown. Finally, above performace are compared to C++ native CBitmap class.

Recursive gaussian filter implementation

07-01-2010

Gaussian filter is used for signal processing. It Is a low band pass filter usefull to remove high fequency noise (Smoothing). This page shows a 2D recursive implementation as explained by T.Youg, Lucas J, van Vliet

OpenCV: Open Source Computer Vision Library

25-09-2009

OpenCV means Open Source Computer Vision Library. It is software library that implement many popular Image Processing, Computer Vision and machine learning algorithms.

Computer Vision

18-04-2009

List of articles in this category

Inan-Cervix

05-03-2003

Inan-Cervix e' un robot con una telecamera per "vedere", due motori per muovere lo "sguardo" e due cilindri pneumatici per "sollevarsi in piedi".

Car plate recognition

22-07-1995

Il progetto è relativo ad un sistema automatico di lettura e memorizzazione di targhe di autoveicoli. Il progetto prevede l'utilizzo di una telecamera per acquisire l'immagine dell'autoveicolo. L'immagine viene trasferita ad un personal computer che la deve analizzare e deve fornire la sequenza di caratteri relativa alla targa. Il numero di targa è poi reso disponibile ad eventuali software di gestione o memorizzato su disco.

Ricerca e estrazione della targa

01-12-1994

La posizione della targa nell'immagine non è nota a priori. Il problema della localizzazione della targa è stato affrontato attraverso le analisi delle variazioni [Chelappa 1992]. Le zone di immagine che contengono il testo sono caratterizzate da una particolare distribuzione dei livelli di grigio. Una riga dell'immagine che non contiene caratteri ha una distribuzione uniforme dei toni, diversamente il testo presenta forti variazioni in brevissimo spazio. Tutte le 512 righe vengono analizzate, fino a quando non vengono riscontrate le variazioni tipiche di un testo. E' necessario analizzare tutta l'immagine, perchè è possibile trovare altre scritte come il modello dell'autoveicolo.

Acquisizione dell'immagine

01-12-1994

L'acquisizione dell'immagine viene effettuata con una telecamera digitale da 512x512 pixel con 256 tonalità di grigio. La telecamera è collegata ad un computer che memorizza l'immagine in una matrice da 512x512 byte ed, eventualmente, in un file. Con procedimenti di seguito descritti, viene cercata la targa, che viene estratta dall'intera immagine. Successivamente, vengono cercati i rettangoli contenenti i singoli caratteri.

Ricerca ed estrazione dei caratteri

01-12-1994

Dalle immagini rettangolari delle targhe si passa alla suddivisione in caratteri. Questa fase richiede la possibilità di separare i pixel del testo da quelli dello sfondo. Come già detto le immagini sono a 256 toni di grigio e sono tutti presenti nel rettangolo della targa, tuttavia ci si aspetta che i pixel dello sfondo siano di colore molto diverso dai pixel di testo. La separazione avviene attraverso una binarizzazione della targa, in cui i pixel dello sfondo hanno valore 255 e quelli del testo valore 0. La soglia di separazione viene determinata attraverso l'analisi in frequenza delle intensità di grigio.

Visione Artificiale ?

01-12-1994

Qualche considerazione sull'intelligenza artificiale

Riconoscimento Caratteri

01-12-1994

A partire dai rettangoli individuati nella fase di estrazione dei caratteri, bisogna riconoscere la sequenza dei simboli, che gli stessi rettangoli contengono. In questo progetto si riceve una immagine rettangolare di dimensioni variabili tra 25..34 per l'altezza e 10..24 per la larghezza con 256 toni di grigio più brevemente bitmap e si deve fornire, in risposta, il carattere che eventualmente la bitmap contiene.

Soluzione Adottata: Feedforward Neural Networks

01-12-1994

  La soluzione scelta è quella di utilizzare delle tecniche neurali per la buona resistenza al rumore, robustezza. 

L'idea di avere un meccanismo a cui fornire la bitmap e da cui avere la risposta esatta, è molto allettante, tuttavia l'approccio neurale pone dei seri problemi di progettazione della rete.