機(jī)器視覺(jué)可以分為三個(gè)主要部分：
圖像采集
攝像頭類(lèi)型：數(shù)字?jǐn)z像頭可以直接將圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，而模擬攝像頭則需要通過(guò)模數(shù)轉(zhuǎn)換器將圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)。數(shù)字?jǐn)z像頭具有更高的分辨率和更快的傳輸速度，因此在機(jī)器人視覺(jué)中應(yīng)用更為廣泛。
攝像頭參數(shù)：攝像頭的參數(shù)包括分辨率、幀率、曝光時(shí)間、增益等。分辨率決定了圖像的清晰度，幀率決定了圖像的流暢度，曝光時(shí)間和增益則決定了圖像的亮度。
攝像頭安裝：攝像頭的安裝位置和角度對(duì)圖像采集的質(zhì)量有很大影響。在機(jī)器人視覺(jué)中，需要根據(jù)機(jī)器人的工作場(chǎng)景和任務(wù)需求，合理選擇攝像頭的安裝位置和角度。
光源：光源對(duì)圖像采集的質(zhì)量也有很大影響。在機(jī)器人視覺(jué)中，需要根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景選擇合適的光源，例如在進(jìn)行物體識(shí)別時(shí)，可以使用結(jié)構(gòu)光或激光掃描等技術(shù)來(lái)提高圖像的對(duì)比度和清晰度。
圖像處理
圖像預(yù)處理：包括灰度化、濾波、邊緣檢測(cè)等操作。
特征提取：涉及圖像中的關(guān)鍵信息的提取。常見(jiàn)的特征提取方法包括SIFT、SURF、ORB等。
圖像分割：將圖像劃分為不同的區(qū)域或?qū)ο蟮倪^(guò)程。常見(jiàn)的圖像分割方法包括閾值分割、邊緣分割、區(qū)域生長(zhǎng)等。
圖像匹配：將采集到的圖像與已知的圖像進(jìn)行比較，以確定它們之間的相似性或差異性。常見(jiàn)的圖像匹配方法包括模板匹配、特征匹配等。
圖像理解
物體識(shí)別：涉及對(duì)圖像中物體的識(shí)別和分類(lèi)。物體識(shí)別可以用于機(jī)器人導(dǎo)航、物體抓取等應(yīng)用。
場(chǎng)景理解：涉及對(duì)圖像中的場(chǎng)景進(jìn)行分析和理解。常見(jiàn)的場(chǎng)景理解方法包括場(chǎng)景分類(lèi)、場(chǎng)景分割、場(chǎng)景重建等。
機(jī)器視覺(jué)方法的類(lèi)型
機(jī)器視覺(jué)方法可以根據(jù)其特點(diǎn)和應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行分類(lèi)。以下是幾種常見(jiàn)的機(jī)器視覺(jué)方法類(lèi)型：
單目視覺(jué)
特點(diǎn)：只使用一個(gè)視覺(jué)傳感器。在成像過(guò)程中由于從三維客觀世界投影到二維圖像上，從而損失了深度信息。這是此類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)的主要缺點(diǎn)，盡管如此，單目視覺(jué)系統(tǒng)由于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、算法成熟且計(jì)算量較小，在自主移動(dòng)機(jī)器人中已得到廣泛應(yīng)用。
雙目視覺(jué)
特點(diǎn)：模擬人類(lèi)雙眼處理環(huán)境信息的方式，通過(guò)兩個(gè)攝像機(jī)從外界采集一幅或多幅不同視角的圖像，從而建立被測(cè)物體的三維坐標(biāo)。雙目視覺(jué)技術(shù)大致分為機(jī)械臂視覺(jué)控制、移動(dòng)機(jī)器人視覺(jué)控制、無(wú)人機(jī)無(wú)人船視覺(jué)控制等方向。
多目視覺(jué)
特點(diǎn)：采用三個(gè)或三個(gè)以上攝像機(jī)，三目視覺(jué)系統(tǒng)居多，主要用來(lái)解決雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)中匹配多義性的問(wèn)題，提高匹配精度。多目視覺(jué)系統(tǒng)最早由莫拉維克研究，他為“StanfordCart”研制的視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)采用單個(gè)攝像機(jī)的“滑動(dòng)立體視覺(jué)”來(lái)實(shí)現(xiàn)。
視頻分析與處理
特點(diǎn)：涉及在視頻序列中進(jìn)行運(yùn)動(dòng)分析、行為識(shí)別、事件檢測(cè)等任務(wù)。常見(jiàn)的方法包括光流、動(dòng)作識(shí)別、時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（3D-CNN）等。這些方法通常會(huì)根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景和需求來(lái)選擇和組合使用。
圖像識(shí)別
特點(diǎn)：通過(guò)分析圖像內(nèi)容來(lái)識(shí)別其中的物體、場(chǎng)景或模式。例如，可以用于圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、人臉識(shí)別等任務(wù)。
圖像分割
特點(diǎn)：將圖像分割成不同的區(qū)域或?qū)ο?，并進(jìn)行標(biāo)記和分析。這有助于在圖像中提取感興趣的區(qū)域或進(jìn)行更精細(xì)的分析。
物體跟蹤
特點(diǎn)：跟蹤物體在連續(xù)圖像幀中的運(yùn)動(dòng)軌跡。這在許多應(yīng)用中都非常有用，例如視頻監(jiān)控、運(yùn)動(dòng)分析等。
圖像增強(qiáng)
特點(diǎn)：對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，以提高圖像質(zhì)量、清晰度或?qū)Ρ榷?，使其更易于分析或顯示。
姿態(tài)估計(jì)
特點(diǎn)：通過(guò)分析人體或物體的姿態(tài)和動(dòng)作來(lái)理解其行為。這對(duì)于人機(jī)交互、動(dòng)作捕捉等應(yīng)用非常重要。
圖像生成
特點(diǎn)：根據(jù)輸入的描述、風(fēng)格或其他約束條件生成新的圖像內(nèi)容。這可以用于圖像合成、圖像生成模型等任務(wù)。
這些方法類(lèi)型具有各自的優(yōu)勢(shì)和適用性，選擇合適的方法對(duì)于實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確、高效的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)至關(guān)重要。
