实现机械臂和相机的手眼标定，就是要通过双目相机坐标系、机械臂坐标系和机械臂 末端执行器三者的坐标系转换，求出手眼转换矩阵。设双目相机坐标系为 Oc，标定板坐标 系为 Ow，末端执行器坐标系为 Oe，机械臂底座的坐标系为 Ob。其中，设标定板坐标系到 双目相机坐标系的转换关系为𝑻𝒘 𝒄 ，双目相机坐标系到机械臂底座的坐标系的转换关系为 X， 机械臂底座坐标系到机械臂末端执行器坐标系的转换关系为

NI公司的视觉开发模块是专为从事开发机器视觉和科学成像应用的科学家、工程师和技术人员设计的。Vision Builder是一个交互式的开发环境，开发人员无需编程，即能快速完成视觉应用系统模型的建立；其中包含了各类滤波、色彩以及数学转换、形态学计算分析、校正、分类辨识、形状搜寻等基本的几何和影像计算功能，由于这些功能大多并非针对特定工作而设计，因此只要涉及图像处理，就可以利用 HALCON强大的计算

目标检测任务可分为两个关键的子任务：目标分类和目标定位。目标分类负责判断所选区域是否有感兴趣类别的物体出现，输出一系列带分数的标签，表明感兴趣的物体在所选区域出现的可能性。目标定位负责确定所选区域感兴趣类别物体的位置和范围，通常存储在称为。目标检测大致分为两个方向：基于传统的目标检测算法和基于深度学习的目标检测算法。目标检测算法可以在一个阶段内直接产生物体的类别概率和位置坐标值，相比于。目标检测算

图像反转变化实质上是将图像明暗两种灰度进行互补运算后互换处理，理论上是由反比变换所得。

灰度图像是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像。如果每个像素的灰度值用一个字节表示，灰度值级数就等于256级，每个像素可以是0-255之间的任何一个数。其特点是：它只有亮度信息，没有颜色信息。占据存储空间较黑白图像（二值图像）要大。在读入图片后在MATLAB界面的工作区会显示读取的图像矩阵，如果是，那么该图片是灰度图像，如果是，那么该图片是彩色图像。很多时候一幅彩色图像无法直接进行处理，

在许多的情况下，背景的灰度值并不是常数，物体和背景的对比度在图像中也有变化。这时，一个在图像中某一区域效果良好的阈值在其它区域却可能效果很差。在这种情况下，把灰度阈值取成一个随图像中位置缓慢变化的函数值是适宜的。一种处理这种情况的方法就是将图像进一步细分为子图像，并对不同的子图像使用不同的阈值进行分割。这种方法的关键问题是如何将图像进行细分和如何为得到的子图像估计阈值。示例代码。

索引图像包括一个数据矩阵X，一个调色板矩阵map，也称为颜色映像矩阵。调色板矩阵map是一个m×3的数据阵列， 如矩阵元素值域为[0，255]，则map矩阵的大小为256×3，其中每个元素的值均为[0, 1]之间的双精度浮点型数据。像素颜色由数据矩阵X作为索引指向调色板矩阵map进行索引，例如，值1指向调色板矩阵map中的第一行，值2指向第二行，以此类推，如某一像素的灰度值为64，则该像素就与调色

这时，巧妙的事情就发生了，生成器会努力使自己生成的图片骗过判别器，方法自然是生成的图片越真实越容易欺骗判别器；判别器则会努力分辨输入到底是真实的还是生成的，其反馈来指导生成器生成更真实的图片，从而形成一种动态博弈，结果是输出的图片在内容和风格上都类似于真实数据集。这一方法没有流行起来的原因是当时纹理迁移的是基于像素的底层图像特征，并没有过多的考虑语义信息，因此图像的迁移结果并不理想。但是随着深度学

迭代式阈值选择法的基本思想是：开始时，选择一个阈值作为初始估计值，然后按某种策略不断地改进这一估计值，直到满足给定的准则为止。在迭代过程中，关键之处在于选择什么样的阈值改进策略。好的阈值改进策略应该具备两个特征：一是能够快速收敛，二是在每一个迭代过程中，新产生的阈值优于上一次的阈值。

均值滤波所使用的运算是卷积。均值滤波用邻域内像素的平均值来代替中心像素的值，相当于低通滤波，有将图像模糊化的趋势，对椒盐噪声基本无能为力。来实现线性空间滤波，该函数的语法如下。边界的大小由滤波器的尺寸确定。函数的更详细的说明，可在。