常用的图像处理算法：

1、图像变换：（空域与频域、几何变换、色度变换、尺度变换）

几何变换：图像平移、旋转、镜像、转置；
尺度变换：图像缩放、插值算法（ 最近邻插值 、 双线性插值 、双三次插值）；
空域与频域间变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，有时候需要将空间域变换到频域进行处理。例如： 傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换 等间接处理技术，将空间域的处理转换为频域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。

2、图像增强：

图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。

灰度变换增强（线性灰度变换、分段线性灰度变换、非线性灰度变换）；
直方图增强（ 灰度直方图、直方图均衡化 ）；
图像平滑/降噪（邻域平均法、加权平均法、 中值滤波 、非线性均值滤波、 高斯滤波、双边滤波 ）；
图像（边缘）锐化：梯度锐化，Roberts算子、Laplace算子、 Sobel算子 等；

3、纹理分析（取骨架、连通性）；

4、图像分割：

图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

（1）阈值分割（固定阈值分割、 最优/OTSU阈值分割 、自适应阈值分割）;

（2）基于边界分割（ Canny边缘检测 、轮廓提取、边界跟踪）；

（3） Hough变换（ Hough变换直线检测 、Hough变换圆检测）；

（4）基于区域分割（区域生长、区域归并与分裂、聚类分割）；

（5）色彩分割；

（6）分水岭分割；

5、图像特征：

（1）几何特征（位置与方向、周长、面积、长轴与短轴、距离(欧式距离、街区距离、棋盘距离)）；

（2）形状特征（几何形态分析（Blob分析）：矩形度、圆形度、不变矩、偏心率、多边形描述、曲线描述）；

（3）幅值特征（矩、投影）；

（4） 直方图特征（统计特征） ：均值、方差、能量、熵、L1范数、L2范数等；直方图特征方法计算简单、具有平移和旋转不变性、对颜色像素的精确空间分布不敏感等，在表面检测、缺陷识别有不少应用。

（5）颜色特征（颜色直方图、颜色矩）

（6）局部二值模式( LBP)特征：LBP对诸如光照变化等造成的图像灰度变化具有较强的鲁棒性，在表面缺陷检测、指纹识别、光学字符识别、人脸识别及车牌识别等领域有所应用。由于LBP 计算简单，也可以用于实时检测。

6、图像/模板匹配：

轮廓匹配、 归一化积相关灰度匹配 、不变矩匹配、 最小均方误差匹配

7、色彩分析

色度、色密度、光谱、颜色直方图、自动白平衡

8、图像数据编码压缩和传输

图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

9、表面缺陷目标识别算法：

传统方法：贝叶斯分类、 K最近邻（KNN） 、 人工神经网络（ANN） 、 支持向量机（SVM） 、 K-means 等；

10、图像分类（识别）

图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。

11、图像复原

图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。

三、现有可用的视觉检测软件/库

1、做工业视觉检测的公司有哪些？

比较出名的有：大恒图像（亚洲Halcon最大代理商）、凌云光技术（VisionPro视觉平台：印刷、3C电子、显示屏、玻璃、线路板检测）、大族激光（振静系统：视觉激光焊接，定视觉位、缺陷检测）、康耐视、基恩士、深圳精锐视觉、深圳市视觉龙科技有限公司、广州超音速、深圳市创科自动化等等。

可二次开发的视觉系统：Labview、DVT、Halcon、OpenCV等。

2、常用的视觉检测软件/库

视觉开发软件工具 Halcon、VisionPro、LabView、OpenCV，还有eVision、Mil、Sapera等。

（一）、Halcon ：底层功能算法多，运算性能快，功能齐全，容易上手，开发项目周期短。非开源项目，商用收费，价格较贵。

Halcon：Halcon是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包，拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境。它是一套image processing library，由一千多个各自独立的函数，以及底层的数据管理核心构成。其中包含了各类滤波，色彩以及几何，数学转换，型态学计算分析，校正，分类辨识，形状搜寻等等基本的几何以及影像计算功能。整个函数库可以用C，C++，C#，Visual basic和Delphi等多种普通编程语言访问。 Halcon为大量的图像获取设备提供接口，保证了硬件的独立性。

（二）OpenCV ：功能算法相对较多（比Halcon少），开源，可用于商用，开发周期较长（比Halcon长），有些算法要自己写。

OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。其核心轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE的接口，如今也提供对于C#, Ruby的支持。OpenCV可以在 Windows, Android, Maemo, FreeBSD, OpenBSD, iOS,Linux 和Mac OS等平台上运行。

OpenCV出身：OpenCV是Intel开源计算机视觉库。其核心由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV 的特点拥有包括300多个C函数的跨平台的中、高层 API 跨平台：Windows, Linux；免费（FREE）：无论对非商业应用和商业应用；速度快；使用方便。

OpenCV具有以下的特征：（１）开源计算机视觉采用Ｃ／Ｃ＋＋编写。（２）使用目的是开发实时应用程序。（３）独立与操作系统、硬件和图形管理器。（４）具有通用的图象／视频载入、保存和获取模块。（５）具有底层和高层的应用开发包。

应用OpenCV能够实现以下功能：（１）对图象数据的操作，包括分配、释放、复制和转换数据。（２）对图象和视频的输入输出，指文件和摄像头作为输入，图象和视频文件作为输出。（３）具有对距陈和向量的操作以及线性代数的算法程序，包括距阵、解方程、特征值以及奇异值。（４）可对各种动态数据结构，如列表、队列、集合、树和图等进行操作。（５）具有基本的数字图象处理能力，如可进行滤波、 边缘检测 、角点检测、采样与差值、色彩转换、形态操作、 直方图 和 图象金字塔 等操作。

（６）可对各种结构进行分析，包括连接部件分析、 轮廓处理 、距离变换、各种距的计算、 模板匹配 、 Hongh变换 、多边形逼近、 直线拟合 、椭圆拟合和Delaunay三角划分等。（7）对摄像头的定标，包括发现与跟踪定标模式、定标、基本矩阵估计、齐次矩阵估计和立体对应。（8）对运动的分析，如对光流、运动分割和跟踪的分析。（9）对目标的识别，可采用特征法和隐马尔科夫模型（HMM）法。（10）具有基本的GUI功能，包括图像与视频显示、键盘和鼠标事件处理及滚动条等。（11）可对图像进行标注，如对线、二次曲线和多边形进行标注，还可以书写文字（目前之支持中文）。

（三）VisionPro
VisionPro是美国康耐视Cognex公司提供全套视觉解决方案。VisionPro提供多种开发工具拖放式界面、简单指令码和编程方式等，全面支持所有模式的开发。用户利用VisionPro QuickBuild™可以无需编程配置读取、选择并优化视觉工具，决定产品是否合格。用户也可以利用C++、C#、VB及.NET开发管理应用程序。Vision Pro提供的.NET程序接口允许用户采用面向对象的高级语言编程访问所有工具，以高效开发客户的专用视觉方案。

（四）LabView

LabView是一种程序开发环境，由美国国家仪器（NI）公司研制开发，使用的是图形化编辑语言G编写程序，产生的程序是框图的形式。 LabView软件是NI设计平台的核心，也是开发测量或控制系统的理想选择。 LabView开发环境集成了工程师和科学家快速构建各种应用所需的所有工具，旨在帮助工程师和科学家解决问题、提高生产力和不断创新。

HSV颜色识别-HSV基本颜色分量范围

一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的，然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围，下面是通过实验计算的模糊范围（准确的范围在网上都没有给出）。

H: 0 — 180

S: 0 — 255

V: 0 — 255

HSV（色相/饱和度/明度）颜色空间是表示类似于RGB颜色模型的颜色空间的模型。根据色相通道(Channel)对颜色类型进行建模，因此在需要根据颜色对对象进行分割的图像处理任务中非常有用。饱和度的变化代表颜色成分的多少。明度通道描述颜色的亮度。

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机器视觉工业缺陷检测的那些事（四）二、算法（预处理算法、检测算法）常用的图像处理算法：1、图像变换：（空域和频域、几何变换、色度变换）几何变换：图像平移、旋转、镜像、转置；尺度变换：图像缩放、插值算法（最近邻插值、线性插值、双三次插值）；2、图像增强：灰度变换增强（线性灰度变换、分段线性灰度变换、非线性灰度变换）；直方图增强（直方图统计、直方图均衡化）；图像平滑/降噪（邻域平均法、加权平均法、中值滤波、非线性均值滤波、高斯滤波、双边滤波）；图像（边缘）锐化：Rob.

近年，以卷积神经网络为代表的深度学习模型在很多计算机视觉任务中都取得了相当大的成功，如目标检测、图像分类、语义分割等等。然而，大部分深度学习模型对于数据和标注的需求是海量的，在一些特殊的领域应用，可能存在一定的“水土不服”，如医疗、工业。这些领域由于其特殊性，无法提供海量的精准标注数据，以支持深度学习模型的训练。因此，研究者们提出了一些机制（小样本学习、注意力机制）或者独特网络结构，以解决在少量样本下，特征无法有效表征的问题。因此，本文以此问题为导向，从研究者们针对这个问题的解决方法来对近期的一些文章做

图像相似度计算之哈希值方法，可用于对比图像相似度，检测二值图中是否存在缺陷，实验表明能够取得比较好的效果，并且效率较高，以下为代码与原创链接： https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/42153261

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工业机器视觉是利用计算机视觉技术和图像处理算法来实现对工业生产过程中的产品质量检测、测量和视觉引导等任务的一种技术手段。它通过摄像头采集到的图像数据，利用图像分析和处理算法，实时地对产品进行检测、测量和引导，从而实现自动化的生产控制和质量保证。在工业机器视觉中，常见的应用包括： 1. 检测：通过对产品表面、形状、尺寸等特征进行分析，检测产品是否存在缺陷、异物、瑕疵等问题。 2. 测量：利用机器视觉技术对产品的尺寸、位置、角度等进行精确测量，用于质量控制和生产过程监控。 3. 视觉引导：将机器视觉系统与机器人或自动化设备结合，实现对其运动轨迹、位置等进行实时监测和引导，提高生产效率和精度。工业机器视觉的核心技术包括图像采集与预处理、特征提取与分析、模式识别与分类等。通过不断优化算法和硬件设备，工业机器视觉在各个行业中得到了广泛应用，如电子制造、汽车制造、食品包装等。它可以提高产品质量、降低人工成本、提高生产效率，具有重要的经济和社会价值。